三、使用geom_label_repel函数 这里我直接将代码中的geom_text函数改为geom_label_repel函数: ggplot( data=muy,aes(x=day, y= MOI,color=year)) + scale_size(range = c(2, 20), name="legend") + geom_point(data=muy,aes( alpha=0.7,size = MOI)) + scale_color_viridis(discrete=T,option =...
ggplot(mtcars)+ geom_point(aes(wt, mpg), color="red")+geom_text(aes(wt, mpg, label=rownames(mtcars)))+theme_classic(base_size = 16) 可以看到可视化效果不是很好。接下来看看包ggrepel的效果。 geom_text_repel()是基于geom_text() library(ggrepel) set.seed(42) ggplot(mtcars)+ geom_point...
可以看到可视化效果不是很好。接下来看看包ggrepel的效果。 geom_text_repel()是基于geom_text() library(ggrepel)set.seed(42)ggplot(mtcars)+geom_point(aes(wt,mpg),color="red")+geom_text_repel(aes(wt,mpg,label=rownames(mtcars)))+theme_classic(base_size=16) ...
scale_color_manual(values=c('blue','black','red'))+ #设置分组的颜色 geom_text_repel(aes(logFC, P.Value, label=label))+ #在对应的点上显示基因名 geom_vline(xintercept = c(1,-1))+geom_hline(yintercept = -log(0.05, 10))+ theme_bw() #加个风格,个人习惯这款 1. 2. 3. 4. ...
R语言中的geom_text_repel R语言是一种广泛应用于数据分析和可视化的编程语言。在R中,可视化是一个重要的组成部分,可以帮助我们更好地理解数据。geom_text_repel是R中一个非常有用的函数,可以用于在图形中添加文本标签,并通过自动调整标签的位置,避免标签之间的重叠。在本文中,我们将介绍如何使用geom_text_repel函数...
可以看到可视化效果不是很好。接下来看看包ggrepel的效果。 geom_text_repel()是基于geom_text() library(ggrepel) set.seed(42) ggplot(mtcars)+ geom_point(aes(wt, mpg), color="red")+ geom_text_repel(aes(wt, mpg, label=rownames(mtcars)))+ ...
geom_point(aes(X1, X2,fill = Phylum,size = mean),pch =21, data = nodes) + # geom_text_repel(aes(X1, X2,label = elements),pch = 21, data = nodes) + # geom_text(aes(X1, X2,label = elements),pch = 21, data = n...
library(ggrepel)#含geom_text_repel,作用不让标签重叠 #导入数据 data1<-read.csv("F:/02学习/代码/02R代码/数据/分组柱状图.csv",##这里需要更改工作路径 as.is = TRUE,header = T,sep =",", fileEncoding='utf-8') #先看下数据 data1 ...
geom_abline(intercept = log10(r), lty =2, color ="darkgrey") + geom_point(aes(col=region), size =3) + geom_text_repel + scale_x_log10 + scale_y_log10 + xlab("Populations in millions (log scale)") + ylab("Total number of murders (log scale)") + ...
(padj),color=threshold))+#确定横纵坐标和颜色geom_point(alpha=0.8, size =3)+#确定散点的形状和大小scale_color_manual(values=c("#CC0000","blue","#BBBBBB"))+#确定点的颜色geom_text_repel(data = Dat[Dat$padj<0.05&abs(Dat$log2FoldChange)>1,],aes...