scale_fill_manual( values=c("#339933", "#dfac03"), guide=guide_legend( keywidth=0.5, keyheight=0.5, order=3 ) ) p3 c、绘制热图层 p4 <- p3 + new_scale_fill() + geom_fruit( data=dat3, geom=geom_tile, mapping=aes(y=ID, x=Type2, alpha=Alpha, fill=Type2), pwidth=0.15, ...
scale_fill_manual(values = c("white","white","white"))+ annotate(geom = "text",x=1,y=0,label="LTR\n52.3%",size=5)+ annotate(geom = "text",x=-1,y=0,label="DNA\n38.5%",size=5)+ annotate(geom = "text",x=-0.5,y=1.5,label="LINE and\nSINE",size=5)+ ggnewscale::new...
#scale_y_continuous(limits = c(0,3))+ theme(axis.text.y = element_blank(), axis.ticks.y = element_blank())+ annotate(geom = "text",x=1764500,y=1, label="Nipponbare\n(waxy:Os06g0133000)")+ coord_cartesian(clip="off")+ ggnewscale::new_scale_fill()+ geom_tile(data=waxy_snp,...
library(ggnewscale) library(tidyverse) ggplot()+ geom_col(data=datbar,aes(x=x,y=y),fill="grey",alpha=0.5)+ geom_col(data=datbar,aes(x=x,y=-y),fill="grey",alpha=0.5)+ geom_jitter(data=dat00 %>% filter(newcol1 == 'adjusted P-val > 0.01'), aes(x=newcol2,y=log2FoldChang...
scale_color_manual(name=NULL, values = c("red","darkgrey"))+ ggnewscale::new_scale_fill()+ theme_minimal()+ theme(axis.line.y = element_line(), axis.ticks.y = element_line(), panel.grid = element_blank(), legend.position = "top", ...
预测：创建一个新的数据框"new_data"，包含待预测的"X"值。使用函数基于回归模型进行预测，并打印出...
可以试试把代码new_scale_fill()去掉 25 ggh4x 公众号 R语言数据分析指南 看到推文 通过ggh4x调整图形刻度 图片来自于公众号 R语言数据分析指南 如果只用gplot2的函数把坐标调整成这种效果,还是不太容易的 26 visdat 可视化展示数据框中的变量类型和缺失值 ...
可以试试把代码new_scale_fill()去掉 25 ggh4x 公众号 R语言数据分析指南 看到推文 通过ggh4x调整图形刻度 图片来自于公众号 R语言数据分析指南 如果只用gplot2的函数把坐标调整成这种效果,还是不太容易的 26 visdat 可视化展示数据框中的变量类型和缺失值 代码 ...
scale_fill_brewer(palette='Set2')+ylab('# SV') ggarrange(plotlist=plist, ncol=1, nrow=length(plist), heights=c(3,1,1,1,2) , align="v") ggsave(fn_fig1a, height=8, width=14) ggplot的也可以使用grid排版 grid包是R语言自带的底层的绘图系统,可以比较细的对图,线条,点等进行排版布局。
scale_fill_manual(values = color) + geom_boxplot(width=0.2,position=position_dodge(0.9))+ facet_wrap(~Gene,nrow =1)+ theme_bw()+ theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) print(p1) dev.off() 四、讨论 小提琴图和箱线图其实大同小异,都是常用于展示基因组间差异表达...