y = rnorm(100), group = rep(letters[1:2], 50)) # 绘制散点图并添加椭圆形轮廓 ggplot(data, aes(x, y, fill = group)) + geom_point() + stat_ellipse(fill = "blue", level = 0.95) # 设置填充颜色为蓝色,置信度为0.95 在这个例子中,我们创建了一个示例数据集
EN常规气泡图的图例 示例数据就直接用内置的鸢尾花的数据集了 library(ggplot2) colnames(iris) ggplot(...
stat_ellipse:绘制椭圆,展示二维连续变量之间的相关关系。 stat_contour:绘制等高线图,用于显示二维连续变量的密度分布。 stat_summary_hex:与 stat_bin_hex 类似,但是对数据进行汇总处理,用于显示数据总体特征。 stat_summary_2d:将数据汇总到网格中,并为每个单元格绘制一个点或标记,用于显示数据总体特征。 stat_box...
第二步加上各个单细胞亚群的轮廓 这个比较简单, 就是 stat_ellipse 函数,它是正宗的ggplot2语法,如下所示: table(dat$cluster) my_FeaturePlot2 = my_FeaturePlot +stat_ellipse(data=dat,mapping=aes(x= UMAP_1, y= UMAP_2, group= cluster), colour ='black', geom = "path", linetype = 2, ###...
要计算置信椭圆需借助专门的函数如stat_ellipse() 。 stat_ellipse() 函数有多个参数可调整椭圆的外观和置信水平。level参数用于设定置信水平,比如0.95表示95%置信水平。不同的置信水平会导致的椭圆大小和形状有所差异。置信水平越高,椭圆覆盖的范围越大,包含真实数据分布的可能性越高。type参数决定椭圆的计算方法,如...
stat_ellipse(aes(colour = habitat), size = 1.5, level = 0.95, show.legend = F) + xlab(sprintf("PC1 (%.1f%%)", PC1_varEx)) + ylab(sprintf("PC2 (%.1f%%)", PC2_varEx)) + scale_colour_manual(values = rev(cols)) +
用到的是stat_ellipse()函数 ggplot(data=iris,aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, color=Species))+ geom_point()+ theme(legend.key = element_blank())+ stat_ellipse(aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, color=Species,
You can add an ellipse to your scatter plot adding the stat_ellipse layer, as shown in the example below. # install.packages("ggplot2") library(ggplot2) ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() + stat_ellipse() Customization The color, line type and line width of the elli...
分别利用颜色(colour)和形状(shape i.e. pch)进行分组很多属性需要单独设置。 用到的对象有 数据映射(Aes,Data aesthetic mappings) 几何属性(Geom,Geometric objects) 统计转换(Stat,Statistical transformations) 标度(Scales) 坐标系(xlab, ylab, coor, coordinate system) ...
rep(2,54)的意思是54个2,这些都是按照X列的数字设定的,便于将Taxa组的数据分成不同组。 qplot(x=PC1,y=PC2, data=mydata,colour=factor(sample.groups))+theme(legend.position="none")+stat_ellipse(lwd=1) #x=PC1,y=PC2的意思是设定x,y轴为PC1和PC2那两列。colour=factor(sample.groups)设定3组...