Data_2<-Data[-1,]%>%mutate(Sample=row.names(.))%>%merge(.,data_group,by="Sample")# 去除第一行并和分组信息合并str(Data_2)##'data.frame':19obs.of264variables:## $ Sample:chr"N11""N12""N14""N15"...## $ Glycolysis/Gluconeogenesis:chr"1.438271e-02""1.558786e-02""1.451828e-02"...
geom_segment(type=as.factor(type)),color="black") + # 添加线 geom_point(color="black") + # 在节点周围添加一个黑色的边界。 geom_text(label=species)) + # 添加节点的标签 theme_bw()+ # 使用ggplot的黑白主题 theme( axis.text.x = element_blank(), # 移除x轴文字 axis.text.y = elemen...
geom_segment(aes(x = x1, y = y1, xend = x2, yend = y2, colour = "segment"), data = df) 设置不同的曲率 b1 <- b + geom_curve(aes(x = x1, y = y1, xend = x2, yend = y2), data = df, curvature = -0.2) b2 <- b + geom_curve(aes(x = x1, y = y1, xend =...
1 普通堆叠图 geom_col(position = 'stack')”,y轴展示原始计数 geom_col(position = 'fill'),y轴展示菌丰度除以其在各样本中的菌总丰度 library(ggplot2) stack_plot=ggplot(data_frame, aes(x=sample_id, fill=Taxonomy, y=value*100))+ # 数据输入:样本、物种、丰度 geom_col(position='stack') +...
最终是通过geom_segment()函数来画坐标轴,所以需要先构造画图的数据 library(magrittr)#这个包里有管道符 tick_frame<-data.frame(ticks=seq(axis_begin, axis_end, length.out = total_ticks), zero=0)%>% subset(ticks != 0) ...
然后利用geom_segment()函数添加品均值的线段 p1+geom_segment(data=df1,aes(x=xmin,xend=xmax,y=mean_value,yend=mean_value),color="red") image.png 这里如果不想要中位数的线的话 找到一种办法是重新画一条线把原来的中位数的线给盖住 p1+geom_segment(data=df1,aes(x=xmin,xend=xmax,y=mean_va...
有弧度可以使用geom_curve()函数 下面是一个小例子 代码语言:javascript 复制 library(ggplot2)b<-ggplot(mtcars,aes(wt,mpg))+geom_point()df<-data.frame(x1=2.62,x2=3.57,y1=21.0,y2=15.0)b+geom_curve(aes(x=x1,y=y1,xend=x2,yend=y2,colour="curve"),data=df)+geom_segment(aes(x=x1,y...
最终是通过geom_segment()函数来画坐标轴,所以需要先构造画图的数据 代码语言:javascript 复制 library(magrittr)#这个包里有管道符 tick_frame<-data.frame(ticks=seq(axis_begin,axis_end,length.out=total_ticks),zero=0)%>%subset(ticks!=0)tick_frame ...
这里我们新增sign列，利用ifelse函数添加重点显著差异基因，然后使用geom_text参数添加到图上 然后绘制图片...
ggplot(data=mtcars,aes(x=wt,y=mpg)) geom_point() 通过' ' 在基础图层上添加上散点(geom_point()) ,得到一幅简单的散点图,后面还能添加更多的图层得到复杂的图形 映射 映射即视觉通道映射,通俗来说就是将数据映射到图形的某一成分中,数据会以指定的形式在图形中得以呈现 使用到函数aes(),除了最基础的...