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=
此外:geom_boxplot(outlier.size = 0.5) 和 geom_point(size = 0.5) 这两个函数中散点大小需要保持一致。 Step5:配对小提琴图 ggplot(data, aes(x = Group, y = Expression, color = Group)) + geom_violin(size = 1) + geom_line(aes(group = paired), color = "grey80", size = 0.5) + ...
p=ggviolin(data, x="scoreType", y="Score", fill = "Risk", xlab="", ylab="TME score", legend.title="Risk", add = "boxplot", add.params = list(color="white"),#小提琴图中间，加箱线图 ...
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....
ggplot(df, aes(x=journal, y=auth_num, fill=journal)) + geom_violin(scale="width") + geom_boxplot(width=.12, fill=I("black"), notch=T, outlier.size=NA, col="grey40") + stat_summary(fun="median", geom="point", shape=20, col="white") + #scale_y_log10(breaks=c(1:5, ...
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。
load("test.Rdata")testggplot(data=test)+geom_point(mapping=aes(x=a,y=b,color=change))###可以简写load("test.Rdata")ggplot(test)+geom_point(aes(x=a,y=b,color=change)) # 2.尝试修改点的颜色为暗绿色(darkgreen)、灰色、红色 代码语言:javascript ...
使用ggplot - 您可以添加两个 geom_violin(),并在第二个中使用新数据。 我使用了 mtcars 作为示例数据。 library(tidyverse) df1 <- mtcars[1:15, ] df2 <- mtcars[16:31, ] df1 %>% ggplot(aes(factor(vs), disp)) + geom_violin() + geom_violin(data = df2, aes(factor(vs), disp)) ...
Change violin plot colors and add dots : # Add dots p + geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center', position=position_dodge(1)) # Change colors p+scale_fill_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9")) Customized violin plots ...
2.小提琴图 qplot(Species,Sepal.Length,data=iris, geom=c("violin"), fill=Species,main ggplot画基本图形类型 df<-data.frame( x=c(3,1,5), y=c(2,4,6), label=c("a","b","c")) p<...(plyr) qplot(cut,depth,data=diamonds,geom="boxplot") qplot(carat,depth,data=diamonds...