p <- ggboxplot(ToothGrowth, x = "supp", y = "len", # 配色方案 ?ggboxplot color = "supp", palette = "aaas", add = "jitter") # Add p-value p1 = p + stat_compare_means() #default Wilcoxon p2 = p + stat_compare_means(method = "t.test") p1 + p2 (2)标签显示格式 #标...
add_xy_position(x = "dose", dodge = 0.8) # 确定第二个统计量的位置 stat.test2 <- stat.test2 %>% add_xy_position(x = "dose") #与boxplot 融合 bxp + stat_pvalue_manual(stat.test,lable = "p") + stat_pvalue_manual(stat.test2,label = "p.adj.signif",tip.length = 0) ...
如何仅获取十进制格式的pvalueEN下面是去年实习生的分享 EnhancedVolcano包可根据差异分析结果，基于ggplot2...
AI代码解释 ToothGrowth%>%mutate(dose=as.factor(dose))%>%ggplot(aes(dose,len))+stat_boxplot(geom="errorbar",width=0.2,aes(fill=supp),position=position_dodge(1))+geom_boxplot(aes(fill=supp),position=position_dodge(1))+stat_pvalue_manual(stat.test2,label="p.adj.signif",label.size=6,h...
ggviolin(df1,x="dose",y="len",fill = "dose",palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), add="boxplot", add.params=list(fill="white")) + stat_compare_means(comparisons = my_comparisons, label = "p.signif") + ...
统计变换(stat):对数据进行汇总,如箱线图:stat_boxplot、线图:stat_abline、直方图:stat_bin 分面(facet):用来描述数据如何被拆分为子集,以及对不同子集是如何绘制的。 位置调整(position):对图形位置做精细控制。 创建ggplot对象:使用ggplot函数: ggplot(data,mapping=aes(),...,environment=globalenv()) ...
qplot()类似于R基本绘图函数plot(),可以快速绘制常见的几种图形:散点图、箱线图、小提琴图、直方图以及密度曲线图。其绘图格式为: qplot(x, y=NULL, data, geom="auto") 其中: x,y: 根据需要绘制的图形使用; data:数据集; geom:几何图形,变量x,y同时指定的话默认为散点图,只指定x的话默认为直方图。
e+geom_boxplot() 1. 添加有缺口的箱线图 e+geom_boxplot(notch = TRUE) 1. 按dose分组映射给颜色 e+geom_boxplot(aes(color=dose)) 1. 将dose映射给填充颜色 e+geom_boxplot(aes(fill=dose)) 1. 按supp进行分类并映射给填充颜色 ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len))+ geom_boxplot(aes(...
抖动图(Jitter Plot) 计数图(Counts Chart) 气泡图(Bubble Plot) 边际直方图/箱线图(Marginal Histogram / Boxplot) 相关图(Correlogram) 1.1 散点图(Scatterplot) 数据分析中最常用的图无疑是散点图。每当您想了解两个变量之间关系的性质时,首选始终是散点图。
[, c(1:4)])#Fit survival curvesfit <- survfit(Surv(time, status)~adhere, data = colon) library(survminer) ggsurv <- ggsurvplot(fit, data = colon, palette = "jco", #jco palette pval = TRUE, pval.coord=c(500, 0.4), #Add p-value risk.table = TRUE #Add risk table)names(gg...