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=surstat)) + rotate_x_text(angle = ...
plot(data) 可得到所有变量间双变量散点图矩阵 我们通过melt函数将“长数据”转换为“短数据”。 data2<- melt(data) 并对“熔化”后数据直接绘图: plot(data2) 可得到分组的箱型图 通过geom_jitter可绘制出抖点图: ggplot(data2,aes(x=variable,y=value ,fill = variable))+ geom_jitter(shape=21,aes...
3. 绘制分组小提琴图 我们将使用ggplot2包中的geom_violin函数来绘制分组小提琴图。下面是详细的步骤和代码: 步骤1:创建基础图形 p<-ggplot(data,aes(x=category,y=value)) 1. 这行代码创建了一个基础图形,其中x轴表示分组,y轴表示数值。 步骤2:添加小提琴图 p<-p+geom_violin() 1. 这行代码在基础图形...
ggplot(df,aes(x=cell.type,y=Complexity))+geom_violin(aes(fill=cell.type),show.legend=F)+theme(panel.grid=element_blank(),panel.background=element_blank(),axis.line=element_line(),axis.text.x=element_text(angle=90,hjust=1,vjust=0.5),plot.title=element_text(hjust=0.5))+labs(x=NULL,y...
R语言使用ggplot2绘制两个组不同时期小提琴图 引言 在数据可视化中,小提琴图(violin plot)是一种常用的图表类型,用于比较两个或多个组的分布情况。它可以展示数据的分布形状、中位数、四分位数等统计量,帮助我们分析不同组之间的差异。本文将介绍如何使用R语言的ggplot2包绘制两个组在不同时期的小提琴图。
library(ggplot2)plot3<-ggplot(violin2,aes(x=V2,y=V1))+geom_violin()plot3 image.png 在此基础上加一个表示平均值的点 代码语言:javascript 复制 plot3+stat_summary(fun=mean,geom="point",shape=23,size=2) image.png 在这个基础上再添加抖动的散点图 ...
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....
Rplot02-lab.png # 1. 删除轴刻度 # 2. 用较浅的颜色更改轴线的默认颜色 # 3. 删除大部分参考线,只保留主要的水平线 # 4. 将面板和背景填充设置为相同的浅色 plt <- plt + theme( axis.ticks = element_blank(), axis.line = element_line(colour = "grey50"), ...
2. 图形绘制 # 创建一个函数,用于生成小提琴图create_violinplot<-function(col_name){# 创建小提琴图violin_plot<-ggplot(exp,aes_string(x="Group",y=col_name,fill="Group"))+geom_violin(scale="width",alpha=0.8,width=0.5,size=0.8)+scale_fill_manual(values=c("#202850","#861B20"))+#geom...
p1 <- ggplot(df, aes(x=samples, y=values, fill=samples)) + geom_violin() p1 002、增加箱线图 p2<-p1+geom_boxplot(alpha=1,outlier.size=0, size=0.3, width=0.2,fill="white")+stat_summary(fun="mean",geom="point",shape=21, size=2,fill="blue") ...