p<-ggplot(data, aes(x = surstat, y = gene39)) # x分组变量,y表达变量 p+geom_violin() #画出violin plot p+geom_violin(aes(fill = surstat)) #按组别填充颜色 violin 1.2 修改参数美化图: P<- ggplot(data, aes(x = surstat, y = gene39, fill=surstat)) + rotate_x_text(angle = ...
violin plot2 这里给出完整代码: library(ggplot2)color=c("#33B44A","#EE3536","#3A429B")iris%>%ggplot(aes(x=Species,y=Sepal.Length,fill=Species))+geom_violin()+geom_boxplot(width=0.2,position=position_dodge(0.9),outlier.colour=NA,fill="white")+theme_bw()+theme(legend.position="none...
之前我们学习了ggplot绘制单变量，两个连续变量的图形，两个离散型变量。对于一个离散型变量，一个连续型变量，有很多作图方式，包括箱图，点图等等 • geom_boxplot() for box plot• geom_violin() for violin plot• geom_dotplot() for dot plot• geom_jitter() for stripchart• geom_line() ...
geom_violin(adjust = list(width = 0.5), fill = "white") + # 设置箱线图线条颜色和线型 geom_boxplot(width = 0.1, fill = "white", color = "black") + # 设置箱线图中间线的位置为中位数 stat_summary(fun.data = median_hilow, fill = "black", color = "black") print(p) 这段代码...
在数据可视化中,小提琴图(violin plot)是一种常用的图表类型,用于比较两个或多个组的分布情况。它可以展示数据的分布形状、中位数、四分位数等统计量,帮助我们分析不同组之间的差异。本文将介绍如何使用R语言的ggplot2包绘制两个组在不同时期的小提琴图。
source("./assist/Function_for_violin_plot.R") 计算均值和误差 ## 4. 绘图 # 4.1 这里注意到原图用的是误差线,这里用步骤三加载的函数,计算一下误差信息 Data_summary <- summarySE(data_new, measurevar="expression", groupvars=c("group","gene")) ...
R语言中，ggplot2可以用来绘制直观的小提琴图（violin plot），便于理解数据分布和差异。首先，确保数据中'surstat'列为factor类型，便于分析。1. 单个“两组”图绘制 以gene39为例，可以先尝试默认参数绘制，然后根据需要调整美观，如添加p值。利用ggpubr包可方便地插入p值，并用星号形式表示。 2....
参考代码来自于:Violin plot with ggstatsplot – the R Graph Gallery (r-graph-gallery.com) 大家可以一起共同学习 此次用的包是ggstatsplot install.packages(c("ggstatsplot","palmerpenguins","tidyverse"))library(ggstatsplot)library(palmerpenguins)library(tidyverse)library(rstantools)#上传数据getwd()y...
R语言小提琴图(Violin Plot)及其绘制方法 在数据可视化中,箱线图是用来展示数据分布和离散程度的一种常用图表,它包含了中位数、上下四分位数和异常值等信息。然而,在某些情况下,箱线图可能无法充分展示数据的累积分布情况,无法揭示数据分布的更多细节。为了解决这个问题,小提琴图(Violin Plot)被提出并广泛应用。
library(ggplot2)plot3<-ggplot(violin2,aes(x=V2,y=V1))+geom_violin()plot3 image.png 在此基础上加一个表示平均值的点 代码语言:javascript 复制 plot3+stat_summary(fun=mean,geom="point",shape=23,size=2) image.png 在这个基础上再添加抖动的散点图 ...