具有平均线和边际地毯的直方图 3、箱线图和小提琴图 # Load data data("ToothGrowth") df <- ToothGrowth head(df, 4) # Box plots with jittered points # ::: # Change outline colors by groups: dose # Use custom color palette # Add jitter points and change the shape by groups p <- ggbox...
论文中的图展示的是Z-score,数据应该是FPKM之类的,这里需要对数据集进行一个转化,这里关于zscore的计算我采用的公式是 以每个基因为单位,先取log2,然后是(FPKM - mean(FPKM))/sd(FPKM)这里我不确定这个转化做的对不对,这里的疑问是计算平均值和标准差的时候是用提供的所有基因的数据 还是用每个基因分别算平均...
使用ggplot2对两列中的箱形图进行分组 是一种数据可视化的方法,可以帮助我们比较不同组之间的数据分布情况。ggplot2是R语言中一个强大的数据可视化包,它提供了丰富的图形语法和灵活的绘图功能。 在使用ggplot2绘制箱形图时,我们需要先将数据进行整理,确保数据符合ggplot2的要求。然后,我们可以使用ggplot()函数创建...
“ggpubr”支持多种常用图形绘制，包括：1、概率密度分布图、直方图、箱线图和小提琴图。自定义图形可通过添加如`add.params = list(size = 3, alpha = 0.5)`参数调整图形元素大小及透明度，其中默认数值为1。2、条形图，通过分组变量如“cyl”调整填充颜色，支持按全局排序或组内排序。3、偏差图...
可以将p值和显着性水平自动添加到箱形图,条形图,折线图等中。 使在同一页面上排列和注释多个图变得容易。 使更改颜色和标签等图形参数变得容易。 软件安装 软件安装很方便,安装完成直接加载调用 1 2 3 4 5 install.packages("ggpubr") #或者 if...
2. 箱线图和小提琴图 # Load data data("ToothGrowth") df <- ToothGrowth head(df, 4) #> len supp dose #> 1 4.2 VC 0.5 #> 2 11.5 VC 0.5 #> 3 7.3 VC 0.5 #> 4 5.8 VC 0.5 # Box plots with jittered points # ::: # Change outline colors by groups: dose # Use custom color...
箱线图小提琴图 rm(list = ls()) data("ToothGrowth") df1<- ToothGrowth head(df1) p<- ggboxplot(df1,x="dose",y="len",color = "dose",palette=c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),add = "jitter",shape="dose") p my_comparisons <- list(c("0.5", "1"), c("1", "2")...
图2e中的文本注释相关性散点图:这个作图思路也很清洗,相关性散点图+添加辅助线+文本注释,主要用到ggplot2和ggrepel包。 最后是图2f中的配对散点图:这个思路跟我们之前的配对箱线图的可视化思路基本一样。配对分析可视化中最主要的是多了...
分组散点图 可将分组变量(因⼦或字符变量)赋值给颜⾊或形状属性，实现分组散点图的绘制 将离散变量或因⼦映射给颜⾊属性或形状属性 set.seed(1234)x <- rnorm(100,mean = 2, sd = 3)y <- -1.5 + 2*x + rnorm(100)z <- sample(c(0,1), size = 100, replace = TRUE)df <- data....
3)数据分箱,并用六边形表示 4)使用二维密度估计,并将等高线添加到散点图中 5)向散点图中添加边际地毯 set.seed(1234) x <- rnorm(10000) y <- rnorm(10000,0,2) df <- data.frame(x = x, y = y) #不作任何处理 ggplot(data = df, mapping = aes(x = x, y = y)) + geom_point() ...