# #柱状图绘制 # plot_res.py pri_lefse_2.res lefse_barplot.pdf --format pdf # #树状图绘制 # plot_cladogram.py pri_lefse_2.res lefse_tree.pdf --format pdf # #做每个差异的柱状图 # mkdir biomarkers_raw_images ## plot_features.py p...
R plot_cladogram(lefse_result, feature = "taxa", type = "logarithmic") 此外,还可以使用plot_histogram函数绘制LDA得分直方图,以及plot_bar函数绘制条形图来展示每个类别中显著差异的特征的丰度。 通过以上步骤,你可以在R语言中进行LEfSe分析,并解析和可视化分析结果。
plot(as.phylo(hc),type="cladogram",cex=0.9,label.offset=1) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plot(as.phylo(hc),cex=1,type="unrooted") 圆形树形图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # fanplot(as.phylo(hc),cex=1,label.offset=2,type="fan") 代码语言:...
"cladogram"、"fan"、"unrooted"、"radial"、"tidy"六种，默认为"phylogram"plot(df_hc2,type="phy...
plot.phylo函数的4种不同类型的聚类树形图 # cladogram plot(as.phylo(hc), type = "cladogram", cex = 0.9, label.offset = 1) # unrooted plot(as.phylo(hc), type = "unrooted") 下面是我最喜欢的圆形树形图 # fan plot(as.phylo(hc), type = "fan") ...
plot(as.phylo(hc), type = "cladogram", cex = 0.9, label.offset = 1) # unrooted plot(as.phylo(hc), type = "unrooted") 下面是我最喜欢的圆形树形图 # fan plot(as.phylo(hc), type = "fan") # radial plot(as.phylo(hc), type = "radial") ...
plot(as.phylo(hc), type = "cladogram", cex = 0.9,label.offset = 1) plot(as.phylo(hc), type = "unrooted") plot(as.phylo(hc), type = "fan") plot(as.phylo(hc), type = "radial") 是不是觉得有点太素了,我们可以通过调整plot中的参数控制所有的线颜色以及文字颜色。
plot(hcd, type = "triangle") 1. 放大在树状图 另一个非常有用的功能是选择树的一部分。例如,如果我们要研究的树状图上的分区,我们可以把它在一个高度75 op = par(mfrow = c(2, 1)) > plot(cut(hcd, h = 75)$upper, main = "Upper tree of cut at h=75") ...
plot(df_hc2,type="phylogram")plot(df_hc2,type="cladogram")plot(df_hc2,type="fan")plot(df...
plot(t2020, cex=2.0) #改变树的类型 plot(t2020, type="u",cex=0.5,edge.color = "red",tip.color = 'blue') #default type is "p" (phylogram), but "c" (cladogram), "u" (unrooted), "r" (radial) are other options. #注释类群 ...