在R中散点图的时候会经常出现,点重合比较严重的现象,这对我们寻找数据规律或者观察数据有很大的干扰. 所幸的是R中,可以用geom_jitter()函数来调整,消除点的重合. geom_jitter(mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", position = "jitter", ..., width = NULL, height = NULL, na.rm = FALSE, show.legend = NA,

早在N年前就听说这个包画图不错,一直没机会用,终于等到了.相比前面trendline这个包的可视化功能强大得多. ggplot2需要使用dataframe,其实就是一个N维数组, install.packages("ggplot2") library(ggplot2) ab<-data.frame(x1,y1) ggplot(data=ab,aes(x=x1,y=y1))+geom_smooth(method='lm')+geom_point() 但是要求太奇葩,背景,网格线统统

折线图-ggplot2  http://blog.163.com/yugao1986@126/blog/static/6922850820131161531421/http://blog.sina.com.cn/s/blog_7cffd1400101f50v.html <R Graphics Cookbook-By Winston Chang> #======================折线图library(ggplot2)  #作图library(gcookbook)  #案例数据lib

# 注意aes(x=wt, y=mpg)中的wt不是字符"wt",因此它是属性字段名(例如,EXCel中字段名有Student,那就是Student,而不是"Student",也就是没有引号,虽然说字段的确是字符型) # demo1.r library(ggplot2) ggplot(data=mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) + geom_point() + labs(title="Automobile Data", x=&q

折腾了一天,终于好了.应该是版本的问题.在R3.2.2能居中(别问我为什么知道),在R3.3.2上就不能.解决方式如下: library(ggplot2) ggplot(data=mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) + geom_point() + labs(title="Automobile Data", x="Weight", y="Miles Per Gallon")+ theme(plot.title = element_

ggplot2 盒图+显著性线 compire <- list(c('1','2'),c('1','4')) ggplot(info,aes(x=cluster,y=value))+ stat_boxplot(geom = 'errorbar',width=0.2,lwd=2)+ geom_boxplot(lwd=1)+ geom_signif(comparisons = compire,test = t.test,step_increase = 0.1,map_signif_level = T

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

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

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,图层之间的叠加是靠"+"号实现的,越后面其

https://www.cnblogs.com/nxld/p/6059603.html 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

ggplot绘图之基本语法 2018年09月03日 22:29:56 一个人旅行*-* 阅读数 4332更多 分类专栏: R语言   1.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.按图层作图,保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性,并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,图层之间的叠加是靠“+”号实现的,越后面其图层越高.

不在windows下,再加上不想用盗版,所以需要一个origin的替代品——qtiplot.虽然我非常抵抗用这种不停点来点去的软件,用R的ggplot2画图多好啊,高效.优雅.漂亮,但是终抵不过老板一句“这个图你用origin画”. 有公司编译出了qtiplot的deb包,但是缺少一些功能,比如不能导出数据,这太坑爹了!好吧,我只有自己来编译.哪儿知道它有太多的依赖,并且头文件包含还不能紧跟时代. 解压源代码后复制build.conf.example为build.conf,然后在里面把库的链接改

1)airway简介 在该workflow中,所用的数据集来自RNA-seq,气道平滑肌细胞(airway  smooth muscle cells )用氟美松(糖皮质激素,抗炎药)处理.例如,哮喘患者使用糖皮质激素来减少呼吸道炎症,在该实验设计中,4种细胞类型(airway smooth muscle cell lines )用1微米地塞米松处理18个小时.每一个cell lines都有对照与处理组(a treated and an untreated sample).关于实验设计的更多信息可

目录 时间序列分析工具箱--tidyquant tidyquant 的用途 加载包 tq_get:获得数据 从 Yahoo! Finance 获得股票数据 从 FRED 获得经济数据 使用 tq_transmute 和 tq_mutate 转换数据 tq_transmute tq_mutate 可用函数 时间序列分析工具箱--tidyquant 本文翻译自<Demo Week: class(Monday) <- tidyquant> 原文链接:http://www.business-sc

箱线图 箱线图是能同时反映数据统计量和整体分布,又很漂亮的展示图.在2014年的Nature Method上有2篇Correspondence论述了使用箱线图的好处和一个在线绘制箱线图的工具.就这样都可以发两篇Nature method,没天理,但也说明了箱线图的重要意义.   下面这张图展示了Bar plot.Box plot.Volin plot和Bean plot对数据分布的反应.从Bar plot上只能看到数据标准差或标准误不同:Box plot可以看到数据分布的集中性不同:Violin

线图是反映趋势变化的一种方式,其输入数据一般也是一个矩阵. 单线图 假设有这么一个矩阵,第一列为转录起始位点及其上下游5 kb的区域,第二列为H3K27ac修饰在这些区域的丰度,想绘制一张线图展示. profile="Pos;H3K27ac -5000;8.7 -4000;8.4 -3000;8.3 -2000;7.2 -1000;3.6 0;3.6 1000;7.1 2000;8.2 3000;8.4 4000;8.5 5000;8.5" 读入数据 profile_text <

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Aug 18 11:08:38 2018 @author: acadsoc""" import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltfrom pyecharts import Bar, Line, Page, Overlapimport stats

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Aug 18 16:23:17 2018 @author: acadsoc"""import scipyimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegres

画图的时候,排序是个很重要的技巧,比如有时候会看下基因组每条染色体上的SNP的标记数量,这个时候直接做条形图是一种比较直观的方法,下面我们结合实际例子来看下: 在R环境下之际构建一个数据框,一列染色体名称,一列统计数据. 1 chr<-paste("chr",c(1:18,"X","Y"),sep="") 2 set.seed(2) 3 num<-runif(20,100,5000) 4 df<-data.f

先写一些需要用到的知识点,比如包.函数 dplyr 很好用的包 经常与ggplot2连用 mutate:用于对数据框的列进行重新处理,或者用处理的结果添加新列 数据清洗: 1.na.omit()               #去除数组当中的空值 newdata<-na.omit(olddata) ggplot: 1.在ggplot的里面添加直线: geom_hline()添加水平线 geom_viline()添加垂直线        #geom_hline(yintercept=1.3,type