就是ggpubr包的stat_cor函数: # https://github.com/LKremer/ggpointdensity # ggpubr to add the...="lm") + geom_point(size = 0.8) + facet_wrap(~seurat_annotations) + ggpubr::stat_cor...✦ 数据(Data),最基础的是可视化的数据
src,strlen(src)+1); //void *memcpy(void *str1, const void *str2, size_t n) 从存储区...
species_lst 是需要画的三种species名称,p_lst和data_lst分别是用于储存图片和ggplot自动计算公式的列表。 stat_cor()和stat_poly_eq()是我们用到的计算相关性和拟合曲线公式的两个函数(这里只展示了简单函数的拟合formula <- y ~ x)。 看看成品图以及导出储存的公式 2.所有Species画到一张图里,以分面形式展现。
stat_cor(aes(label = paste(..r.label.., ..p.label.., sep = '~`,`~')), method = 'spearman', label.x.npc = 'left', label.y.npc = 'top', size = 6) 如果我们想分别检查不同class(车型)中这一相关性是否依然存在,那就可以按照class分面,这样就不用提取数据分别绘图。 p2 <- p1 +...
stat_cor(aes(color=cyl), label.x =3)#Add correlation coefficientsp 图形排列 多幅图形排列于一面 ggpubr::ggarrange() ggarrange(bxp, dp, bp+rremove("x.text"), labels = c("A","B","C"), ncol = 2, nrow = 2) cowplot::plot.grid() ...
stat_cor(method ="pearson", label.x =20) p Contextual zoom. Key R functionfacet_zoom()[ggforce] library(ggforce) ggplot(iris, aes(Petal.Length, Petal.Width, colour = Species)) + geom_point() + facet_zoom(x = Species =="versicolor") ...
(mtcars, x = "wt", y = "mpg", add = "reg.line", # Add regression line = TRUE, # Add confidence interval color = "cyl", palette = "jco", # Color by groups "cyl" shape = "cyl" # Change point shape by groups "cyl" )+ stat_cor(aes(color = cyl), label.x = 3) # ...
, stat = "bin") 可以通过修改不同属性如透明度、填充颜色、大小、线型等自定义图形: 密度图 使用以下函数: geom_density():绘制密度图 geom_vline():添加竖直线 scale_color_manual():手动修改颜色 a+geom_density() 根据sex修改颜色,将sex映射给line颜色 a+geom_density(aes(color=sex)) 修改填充颜色...
stat_cor(label.x = 8, label.y = 0.2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 最后是拼图 ggarrange(p1,p2,p3,p4, ncol = 2, nrow = 2, labels = c("p1","p2","p3","p4")) 1. 2. 3. 4. 最终的结果如下 image.png 欢迎大家关注我的公众号 ...
问Ggplot2中的stat_cor函数:在两行中打印R和p值ENP值广泛用于统计中，包括T检验、回归分析等。大家都...