主要步骤 ggplot2 数据处理成矩阵形式,给行名列名 hclust聚类,改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据,处理成ggplot2能够直接处理的数据结构,并加上列名 ggplot_tile进行画图 gplots 数据处理成矩阵形式,给行名列名 调制颜色并用heatmap.2画热图(heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类) R语言代码 library(ggplot2) library(data.table) CN_DT <- fread("/home/ywlia

主要步骤 pheatmap 数据处理成矩阵形式,给行名列名 用pheatmap画热图(pheatmap函数内部用hclustfun 进行聚类) ggplot2 数据处理成矩阵形式,给行名列名 hclust聚类,改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据,处理成ggplot2能够直接处理的数据结构,并加上列名 ggplot_tile进行画图 gplots 数据处理成矩阵形式,给行名列名 调制颜色并用heatmap.2画热图(heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类) R语言代码

ggplot2 R的作图工具包,可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果. qplot 加载qplot library(ggplot2) # 测试数据集,ggplot2内置的钻石数据 qplot(carat, price, data = diamonds) dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ] #对diamonds数据集进行抽样 #1. 按color,size,shape的基本分类可视化      #1.1 简单的散点图(利用co

title: "ggplot2 上篇" author: "li_volleyball" date: "2016年4月16日" output: word_document --- 单变量 连续 library(ggplot2) a<-ggplot(mpg,aes(hwy)) a+geom_area(stat = 'bin') a+geom_area(stat = 'bin',binwidth=20) a+geom_area(stat = 'b

1.ggplot2发展历程 ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品,也是他博士论文的主题之一,实际上ggplot2还有个前身ggplot,但后来废弃了,某种程度上这也是Hadley写软件的特 征,熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了(还有reshape2).带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动,基本上不兼容.尽管如此,他的R代码风格在R社区可谓独树一帜,尤其是他的代码结构很好,可读性很高,ggplot2是R代码抽象的一个杰作.读者若感兴趣,可以在GitHub网站

关于ggplot2包(一) 关于ggplot2包(一) ggplot2基本要素 数据(Data)和映射(Mapping) 几何对象(Geometric) 标尺(Scale) 统计变换(Statistics) 坐标系统(Coordinate) 图层(Layer) 分面(Facet) 主题(Theme) 数据(Data)和映射(Mapping) 下面用diamonds的数据为例,由于数据很大,随机选取一个子集进行画图 > library(ggplot2)> data(diamonds)> s

R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加

1.Why use ggplot2 ggplot2是我见过最human friendly的画图软件,这得益于Leland Wilkinson在他的著作<The Grammar of Graphics>中提出了一套图形语法,把图形元素抽象成可以自由组合的成分,Hadley Wickham把这套想法在R中实现. 为什么要学习ggplot2,可以参考ggplot2: 数据分析与图形艺术的序言(btw: 在序言的最后,我被致谢了). Hadley Wickham也给出一堆理由让我们说服自己,我想再补充

gg_heatmap gg_heatmap PeRl ggplot2 heatmap 偶然的机会,发现ggplot2画的heatmap也挺好看的,除了不能画出聚类树来(手动滑稽). 随意新建了两个矩阵,并且计算对应的相关系数. x <- matrix(sample(1:1000, 100), ncol = 10) y <- matrix(sample(1:1000, 100), ncol = 10) cor_score <- cor(t(x), t(y)) plot_df <- d

1 安装 # 获取ggplot2 最容易的就是下载整个tidyverse: install.packages("tidyverse") # 也可以选择只下载ggplot2: install.packages("ggplot2") # 或者下载GitHub上的开发者版本 # install.packages("devtools") devtools::install_github("tidyverse/ggplot2") 2 快

本文首发于微信公众号 *“ 生信补给站 ” ,期待您的关注!!!* 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNDI1MzgzOQ==&mid=2650394184&idx=1&sn=11f28193202b0714aadef44f5304eb9d&chksm=f01caca8c76b25be779b1b668e44305dd0ff4447f7afcce7a9eedc340ded29a0af86c6b31e35&token=

出处:http://www.cellyse.com/how_to_use_gggplot2_part2/ 更多实战 例一 Michaelis-Menten动力学方程 这个例子中采用出自文献中的一组有关于浮萍氮摄取的数据,共2两个变量8个观测值,其中底物浓度与浮萍的氮取速率之间可以通过M-M动力学方程来进行描述.在这个例子中首先通过nls()根据M-M动力学方程进行模型拟合,然后用预测值进行了ggplot2绘图,主要采用了R里面的数学表示方法plotmath在图中展示了公式,并通过ggplot2种

Part 3: Top 50 ggplot2 Visualizations - The Master List, 结合进阶1.2内容构建图形 有效的图形是: 不扭曲事实 传递正确的信息 简洁优雅 美观是为了凸显信息 而不要盖过信息 不超载信息 1 相关性图 散点图 最常用 # install.packages("ggplot2") # load package and data options(scipen=999) # turn-off scientific notation lik

5.1 简介 ggplot2的图层化架构鼓励我们以一种结构化的方式来设计和构建图形.本章旨在概述可用的几何对象和统计变换,在文中逐个详述.每一节都解决一个特定的作图问题. 5.2 图层叠加的总体策略 图层有三种用途: 用以展现数据本身: 用以展示数据的统计摘要.进一步理解数据,对模型做出评价: 用以添加额外的元数据.上下文信息和注解.展现数据背景或为原始数据赋予现实意义的注解. 5.3 基本图形类型 以下几何对象是ggplot2图形的基本组成部分.每种几何对象自身即可独立构建图形,同时也可以组合

6.1 简介 标度控制着数据到图形属性的映射.标度将我们的数据转化为视觉上可以感知的东西:例如大小.颜色.位置和形状.标度也为我们提供了读图时所使用的工具:坐标轴和图例. 执行标度的过程分为三步:变换.训练和映射. 标度可以粗略地分为四类:位置标度.颜色标度.手动离散型标度以及同一型标度. 6.2 标度的工作原理 标度的定义域即数据空间,值域即图形属性空间.当输入变量是离散型时,标度的定义域是某些值组成的集合,它的值域是输入值对应的图形属性值组成的一个向量:当输入变量是连续型时,标度的定义域是一

前言 ggplot是一个拥有一套完备语法且容易上手的绘图系统,在Python和R中都能引入并使用,在数据分析可视化领域拥有极为广泛的应用.本篇从R的角度介绍如何使用ggplot2包,首先给几个我觉得最值得推荐的理由: 采用"图层"叠加的设计方式,一方面可以增加不同的图之间的联系,另一方面也有利于学习和理解该package,photoshop的老玩家应该比较能理解这个带来的巨大便利 适用范围广,拥有详尽的文档,通过?和对应的函数即可在R中找到函数说明文档和对应的实例 在R和Python中

ggplot2绘图系统--heatmap.geom_rect 这里不介绍更常见的pheatmap包. 1.heatmap函数 基础包. data=as.matrix(mtcars) #接受矩阵 heatmap(data) heatmap(data,scale = 'column') heatmap(data,scale = 'column', col=terrain.colors(256), Colv = NA, Rowv = NA) 2.geom_tile ggplot2 中,热图可看作若干个

本文版权归http://www.cnblogs.com/weibaar 本文旨在介绍R语言中ggplot2包的一些精细化操作,主要适用于对R画图有一定了解,需要更精细化作图的人,尤其是那些刚从excel转ggplot2的各位,有比较频繁的作图需求的人.不讨论那些样式非常酷炫的图表,以实用的商业化图表为主.包括以下结构: 1.画图前的准备:自定义ggplot2格式刷 2.画图前的准备:数据塑形利器dplyr / tidyr介绍 3.常用的商业用图: 1)简单柱形图+文本(单一变量) 2)分面柱形图

和R自带的绘图系统不同,ggplot2不能直接通过par(mfrow) 或者 layout()来排版多张图片.终于发现,其实可以通过一个『gridExtra』包来搞定: require(gridExtra) plot1 <- Make_Smoking_Plot_TCGA("CLDN18", type = "Normal") plot2 <- Make_Smoking_Plot_TCGA("CLDN18", type = "T

一页多图 介绍 ggplot2.multiplot是一个易于使用的功能,将多个图形在同一页面上使用R统计软件和GGPLOT2绘图方法.这个功能是从easyGgplot2包. 安装并加载easyGgplot2包 easyGgplot2 ř软件包可以安装如下: install.packages("devtools") library(devtools) install_github("easyGgplot2", "kassambara") 使用装载该