在主题设置中,rect设置主要用于设置图例和面板 element_rect(fill = NULL, colour = NULL, size = NULL, linetype = NULL, color = NULL) 参数也相对简单,基本上是常用的参数,从设置来看,灵活性还是很高的. 下面看些例子: library(ggplot2) p<-ggplot(mtcars,aes(mpg,hp,colour=factor(cyl)))+geom_point()p p+theme(legend.mar

本文首发于“生信补给站”公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/hMjPj18R1cKBt78w8UfhIw 学习了ggplot2的基本绘图元素ggplot2|详解八大基本绘图要素,可以初步绘制出需要展示的图形,legend可以对图例进行细节的修改ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢,那theme有什么用呢? theme是解决图是否美观的一个工具,其与scale最大的区别在于不受数据左右.先把scale做好,就是一张合格的图:再处理theme,则是一张出色的

在ggplot的主题射中有一部分图需要对图中的部分线条进行设置 element_line(colour = NULL, size = NULL, linetype = NULL, lineend = NULL) 参数基本属于正常的线条设置的形式. 下面来看个例子 library(ggplot2) p<-ggplot(mtcars,aes(mpg,hp,colour=factor(cyl)))+geom_point() p p+theme(axis.line.x=element_line(line

在geom设置和scale设置之后,要想把图画的漂亮,theme设置是比不可少的 在theme 设置中element_text()是一项很重要的内容 element_text(family = NULL, face = NULL, colour = NULL, size = NULL, hjust = NULL, vjust = NULL, angle = NULL, lineheight = NULL) 参数family  表示字体样式 参数face    表示字体格式,可取值("plain&

凡是和数据无关的图形设置内容理论上都可以归为主题类,但考虑到一些内容(如坐标轴)的特殊性,可以允许例外的情况.主题的设置相当繁琐,很容易就占用了 大量的作图时间,应尽量把这些东西简化,把注意力主要放在数据分析上.基于这种考虑,ggplot2主题设置的内容虽然相当多,本文仅在总体上作一简单介 绍. 1 theme函数及其参数 让使用者在数据分析阶段能专注于数据而不是图形细节,这是数据可视化分析工具是否合格的标准之一.某些作图软件(或自以为有作图能力的软件)给出的初始图 形简直惨不忍睹,不花时间修改

WPF中原始的CheckBox样式很简单,有时候不适用于WPF那种炫酷的界面. 本章节讲述如何设计一个匹配业务需要.好看的CheckBox(继上篇<WPF-自定义ListBox>中的CheckBox样式) CheckBox的样式如下: <Style x:Key="CheckBoxStyle" TargetType="{x:Type CheckBox}"> <Setter Property="SnapsToDevicePixel

传送门 https://www.cnblogs.com/violet-acmer/p/9898636.html 题解: 这道题挺有意思的,有点考思维吧. 大体思路是用四个pair<int ,int >变量表示四个角的坐标. (1)每次判断所求点( i , j )是否在当前四个点所围城的正方框上. (2)如果在,遍历一遍这个框的所有点,输出结果. (3)如果不在,四个角往里缩,来到更小的正方框上,重复  (1) 过程 具体细节看代码. AC代码: #include<bits/stdc++.

转载: https://github.com/twbattaglia/RNAseq-workflow Introduction RNAseq is becoming the one of the most prominent methods for measuring celluar responses. Not only does RNAseq have the ability to analyze differences in gene expression between samples,

在linux中用同一个版本的R 同时安装 Seurat 2 和 Seurat 3 Seurat  作为单细胞分析中的重量级R包,有多好用用,用过的人都知道.Seurat 分析流程基本涵盖了单细胞分析中的所有常见分析方法,包括filtering,tSNE,UMAP降维及画图等.还有一个重量级功能就是矫正不同实验之间的批次效应.然而Seurat 2和Seurat 3的矫正方法完全不一样,得到的结果也不一致.Seurat 2是基于CCA (典型相关性)的,可以矫正肿瘤,外周血及癌旁组织间由于实验带来的

本文首发于“生信补给站”公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/ZEjaxDifNATeV8fO4krOIQ更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. 为了能更方便的查看,检索,对文章进行了精心的整理.建议收藏,各取所需,当前没用也许以后就用到了呢! 一 R资料+计划 R语言精品资料年中无套路赠送 R-plotly|交互式甘特图(Gantt chart)-项目管理/学习计划 二 Bioinfo R|fastqcr QC数据处理 :测序结果的数据质控及

先贴关键代码: 用Graphics2D画文字到图片,再生成图片文件,在本地运行正常,一部署到服务器就不正常,变成了正方框如下图 解决问题思路: 1.部署服务器的编码问题. 2.代码问题. 以上两点一直排查都没有问题.真是头大了浪费一小时直接下班回家. 第二天一早回来直接百度搜索“Graphics2D 画出来的文字乱码”,找到这篇 https://blog.csdn.net/w410589502/article/details/72898184 问题竟然是服务器上面没有这个文字库,,,参考这篇,把

本文首发于“生信补给站”:https://mp.weixin.qq.com/s/lpkWwrLNtkLH8QA75X5STw 生存分析作为分析疾病/癌症预后的出镜频率超高的分析手段,而其结果展示的KM曲线也必须拥有姓名和颜值! 生存分析相关推文: 生存分析和KM曲线:R|生存分析(1) 分析结果一键输出:R|生存分析-结果整理 时间依赖生存分析:R|timeROC-分析 一 数据和R包 为方便,使用内置lung数据集 #载入所需的R包library("survival")library

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

一.简介 ggplot2是R语言中四大著名绘图框架之一,且因为其极高的参数设置自由度和图像的美学感,即使其绘图速度不是很快,但丝毫不影响其成为R中最受欢迎的绘图框架:ggplot2的作者是现任Rstudio首席科学家的Hadley Wickham,ggplot2基于Leland Wilkinson在Grammar of Graphics(图形的语法)中提出的理论,取首字母缩写再加上plot,于是得名ggplot,末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不

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

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

ggplot2绘图系统--图形组合.字体选择.保存输出 1.图形组合 一页多图在基础包中利用par和layout函数来切分画布. ggplot2是先铺好网格背景,再进行绘图,所以要通过切分网格背景来实现一页多图. gridExtra包(grid扩展包)可用于图形排列组合.表格对象排列组合.规则多边形及椭圆的排列组合. library(grid) #在画布上画8图(列表) gs <- lapply(1:8, function(i)grobTree(rectGrob(gp=gpar(fill=i,a

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

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

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