数据是论文附件的 Source Data Fig.2 image.png 首先是读入数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df<-readxl::read_excel("NG/41588_2021_831_MOESM5_ESM.xlsx", sheet="Fig2d") 论文中提供的是宽格式数据,如果使用ggplot2作图需要转换成长格式,这里本
library(ggforce) # Create some data d1 <- data.frame( y = c(rnorm(200, 4, 1), rnorm(200, 5, 2), rnorm(400, 6, 1.5)), group = rep(c("Grp1", "Grp2", "Grp3"), c(200, 200, 400)) ) # Sinaplot ggplot(d1, aes(group, y)) + geom_sina(aes(color = group), size ...
p <- ggplot(.,mapping = aes(spray,count)) p1 <- p + stat_boxplot(geom = "errorbar",width=0.3)+ geom_boxplot(outlier.shape = 21,outlier.colour = "red",outlier.fill = "blue", col = "black",fill = brewer.pal(6,"Set1")) p2 <- p + geom_boxplot(col = "black",linetype ...
p <- ggplot(data=employee,aes(x="薪资",y=salary))p+geom_boxplot(width=0.3) 有少量人的薪资数据偏高,造成箱线图顶部有一些异常值。存在即合理,不要着急去剔除。 2.分组箱线图 目标:考察不同职位类别人群的薪资分布、异常值状况。 p <- ggplot(data=employee,aes(x=jobcat,y=salary))p+geom_boxpl...
不带分组的差异箱型图我们从最基本开始一点一点的进行,第一步,我们画一个基本的箱线图 首先让我们做一些准备工作,加载需要的包,选取内置数据集ToothGrowth ##加载包 library(ggplot2) #… 张一柯 ggplot2|从0开始绘制箱线图 西游东行发表于生信补给站 R语言ggplot2绘制箱线图(Box plot) Rooki...发表于R语言...
在R语言中,可以使用ggplot2包来绘制qq图和boxplot图。 首先,需要安装ggplot2包,并加载该包: install.packages("ggplot2") library(ggplot2) 复制代码 接下来,可以使用ggplot()函数创建一个基础图形对象,并使用geom_qq()函数来绘制qq图: ggplot(data, aes(sample = variable)) + geom_qq() 复制代码 其中,...
ggplot(data=dfa,aes(x=Species,y=value,fill=Species))+geom_boxplot() image.png 添加误差线 这里使用到的是stat_boxplot()函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ggplot(data=dfa,aes(x=Species,y=value,fill=Species))+geom_boxplot()+stat_boxplot(geom="errorbar",width=0.3) ...
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 一点.使用参数pch更改符号.您可能希望对它们进行着色以提高可见性. 请注意,在绘制箱线图后会调用它们. 如果使用公式接口,则必须构造均值向量.例如,从第一个示例?boxplot: boxplot(count ~ spray, data = InsectSprays, col ="lightgray") ...
Box plot with multiple groups # Change box plot colors by groups ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len, fill=supp)) + geom_boxplot() # Change the position p<-ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len, fill=supp)) + geom_boxplot(position=position_dodge(1)) p ...
get_pvalue_position: 使用ggplot2添加p值时可自动计算添加坐标 增强R中的ANOVA factorial_design(): 建立因子化的设计,方便使用car::Anova()进行分析,对于重复测量Anova非常有帮助; anova_summary(): 提取美观的Anova检验的结果,包括从car:Anova()或者stats:aov()中,主要结果包含Anova结果表、一般效应量、和一些...