2.3.2.2 组内三组柱状图图添加显著性标记 2.3.2.2.2 总的显著性(两组也适用) 2.3.2.2.1 两两之间的显著性 2.3.3 折线图+误差棒+显著性检验 分组显著性标记以及组内分组显著性标记 2.1准备数据 set.seed(12345) exprSet=matrix(rnorm(480,mean=6),ncol=120) exprSet=round(exprSet,2) rownames(exprSet...
这个柱状图仍然有些不太满意,需要限制一下 y 轴的范围在[0.75, 1],还要为柱状图添加数字显示,如果能加上网格就更好了: > b <- barplot(rbind(data1, data2), main = "Plot Title", names.arg = xArgs, xlab = "X-axis Subtitle", ylab = "Y-axis Subtitle", beside = TRUE, col = colors, yl...
对比类:柱状图、分组柱状图 分布类:散点图、直方图 占比类:饼图、环形图 趋势类 1. 折线图 (Line Chart) 折线图中,类别数据沿水平轴均匀分布,所有值数据沿垂直轴均匀分布。该图展示数据随时间或有序类别的变化趋势。 ①使用ggplot2包绘制,导入包: # install.packages("ggplot2") #下载包 library(ggplot2) ...
1.柱状图数据: 数据名:alpha6 2.折线图数据: 数据名:alpha7,受限篇幅,只展示部分数据 alpha6画柱状图,alpha7画4组折线图,两数据均为数据框data.frame格式,同有3类变量,其中alpha是y轴数据,year是x轴数据,时间均为2012-2021,factor为不同样本集属性,alpha6只有qs一类,alpha7有qs、jg、jh、js、zb四类,R根...
这里介绍的点是,fill 和colour的区别,fill指填充色,colour指线条的颜色。因此在柱状图中用fill,但在折线图,点图中仅用colour即可。 接下来有两种方法,一种是直接使用geom_bar(),在这里需要指定stat的值,包括count和identity。count表示变量(x)出现的次数,不能自己赋予y值,identity表示y值是自己所输入的y的值。因...
折线图 此处折线图就不像柱状图一样一步步画了,图表的外观是通用的,柱状图中提到的外观都可以直接拿来给折线图用。下面绘制一个两条线的折线图: 代码语言:javascript 复制 > data1 <- c(0.8457699, 0.9294758, 0.9550087, 0.9640443, 0.969838, 0.9750423) > data2 <- c(0.7892351, 0.8938469, 0.9202865, 0.96035...
柱状图 R 中画柱状图的函数是 barplot。下面的代码用来画 Punjab 州 CPI 的柱状图,如图3: Figure 3: Line chart of Punjab's CPI barplot 函数的使用方法非常灵活,可以传入以下参数: 用help 命令可以查看 barplot 函数的详细信息: ...
3、绘图: ggplot()+geom_bar(df1,mapping=aes(x=dose,y=mean),fill="white",size=1.5,color=c("#d20962","#f47721","#7ac143"),position="dodge",stat="identity",width=0.6)+geom_errorbar(df1,mapping=aes(x=dose,ymin=mean-sd,ymax=mean+sd),width=0.3,color=c("#d20962","#f47721","...
在上述示例中,我们首先将基因注释信息合并到基因表达数据中,然后使用geneplotter包的柱状图、折线图和热图功能来可视化数据。这个简单的示例演示了geneplotter在生物学数据可视化方面的强大功能,包括柱状图、折线图和热图的应用,以及如何将基因注释信息整合到可视化中。这些图表可以帮助研究人员更好地理解基因表达模式和功能。