这里新学到的知识点是使用stat_summary()函数添加置信区间,之前自己也实现过这个图,但是需要提前算好置信区间和平均值,比如之前的推文 R语言ggplot2画带有置信区间的折线图和分组求均值遇到的一个问题,如果换成 stat_summary() 这个函数以后就方便很多 好了,今天的内容就到这...
作图代码 ibrary(ggplot2)ggplot(df,aes(x=year,y=auth_num,col=journal,fill=journal))+stat_summary(fun.data="mean_cl_boot",geom="ribbon",#width=.2,alpha=I(.5))+stat_summary(fun="mean",geom="line")+labs(x="Year",y="Mean number of authors per paper")+theme_bw()+theme(legend.po...
I have a matrix and want to plot vertical error bars of the interquartile range and mean by column from the matrix. How do I do this in R especially ggplot2, please? A sample matrix is given below: ##Create matrixB=matrix(c(2,4,3,1,5,7,5,3,8,3,...
abline is classic graphics so it is assumed you want to use that plotting system but if you want ggplot2 see Add a horizontal line to plot and legend in ggplot2 and make the obvious modifications to change the horizontal line to vertical. x <- y <- 1:10; v...
代码语言:javascript 复制 library(readr)df<-read_tsv("author_number.tsv")head(df) image.png 期刊分别是 代码语言:javascript 复制 table(df$journal) image.png 作图代码 代码语言:javascript 复制 ibrary(ggplot2)ggplot(df,aes(x=year,y=auth_num,col=journal,fill=journal))+stat_summary(fun.data="me...
ggstatsplot是ggplot2包的扩展,主要用于创建美观的图片同时自动输出统计学分析结果,其统计学分析结果包含统计分析的详细信息,该包对于经常需要做统计分析的科研工作者来说非常有用。 一般情况下,数据可视化和统计建模是两个不同的阶段。而ggstatsplot的核心思想很简单:将这两个阶段合并为输出具有统计细节的图片,使数据...
enrichplot是基于ggplot2的,所以所有的ggplot2特性都是支持的。 条形图 通过barplot实现,此函数只能对接enrichResult对象,所以GSEA的结果它是画不出来的哦~ 用于展示最重要的或者你感兴趣的条目的富集结果,比如富集到的基因个数、条目名字,P值等信息。 library(enrichplot) p1 <- barplot(ora_res, showCategory...
ggstatsplot是ggplot2包的扩展,主要用于绘制可发表的图片同时标注统计学分析结果,其统计学分析结果包含统计分析的详细信息,该包对于经常需要做统计分析的科研工作者来说非常有用。 ggstatsplot在统计学分析方面的优势: 目前它支持最常见的统计测试类型:t-test / anova,非参数,相关性分析,列联表分析和回归分析。
enrichplot是基于ggplot2的,所以所有的ggplot2特性都是支持的。 条形图 通过barplot实现,此函数只能对接enrichResult对象,所以GSEA的结果它是画不出来的哦~ 用于展示最重要的或者你感兴趣的条目的富集结果,比如富集到的基因个数、条目名字,P值等信息。 library(enrichplot) ...
library(ggplot2) bp <- ggplot(df, aes(x=dose, y=len, group=dose)) + geom_boxplot(aes(fill=dose)) bp Facet with one variable The graph is partitioned in multiple panels by levels of the group “supp”: # Split in vertical direction bp + facet_grid(supp ~ .) # Split in horizon...