R语言绘制山峦图

最新推荐文章于 2024-12-06 17:09:25 发布
最新推荐文章于 2024-12-06 17:09:25 发布
阅读量386 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： r语言 开发语言 R语言
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechO_O/article/details/132505546
R语言 专栏收录该内容
95 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用R语言和ggplot2、reshape2包绘制山峦图，以展示数据的峰值和谷值分布。通过数据准备、处理和绘制步骤，帮助理解数据变化趋势。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

R语言绘制山峦图

山峦图是一种可视化方式，用于展示数据中的峰值和谷值的分布情况。在R语言中，我们可以利用一些绘图包来创建山峦图，以便更好地理解数据的变化趋势。在本文中，我将介绍如何使用R语言绘制山峦图，并提供相应的源代码示例。

在开始之前，确保你已经安装了以下必要的R包：ggplot2和reshape2。如果你还没有安装这些包，可以通过运行以下命令来安装它们：

install.packages("ggplot2")
install.packages("reshape2")

一旦你安装好这些包，就可以使用下面的步骤来绘制山峦图。

步骤 1: 准备数据

首先，我们需要准备一些数据来创建山峦图。假设我们有一个包含多个峰值和谷值的数据向量，我们可以使用以下代码创建一个示例数据集：

# 创建示例数据
data <- c(1, 3, 2, 4, 6, 3, 2, 5, 4, 2, 1)

步骤 2: 数据处理

为了绘制山峦图，我们需要将数据转换为适合绘图的格式。在这里，我们将使用reshape2包中的melt()函数将数据转换为长格式。

# 加载reshape2包
library(reshape2)

# 转换数据为长格式
melted_data <- melt(data)

步骤 3: 绘制山峦图

现在，我们已经准备好绘制山峦图

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
R语言 山峦图
Mrrunsen的博客
09-03 994
与ggplot2结合，新的几何对象关键参数：x 表示x点坐标， y表示y轴起点坐标，通常一个山峦的y轴坐标一致， height表示山峦的高度， y + height才是山峰的y轴位置默认height负值不显示，要设置min_height参数才显示山峦密度图没有height变量，， 这是相当于沿y轴方向分组。
R语言ggridges包绘制漂亮的峰峦图（山脊图）-下篇
weixin_39372811的博客
02-27 625
此文内容首发于微信公众号：R语言搬运工，关注公众号浏览更多精彩内容\color{blue}{此文内容首发于微信公众号：R语言搬运工，关注公众号浏览更多精彩内容}此文内容首发于微信公众号：R语言搬运工，关注公众号浏览更多精彩内容 链接：教程文档下载.pdf 交流分享扣扣群：925920448\color{red}{交流分享扣扣群：925920448}交流分享扣扣群：925920448 ggridges 包提供了一个在山脊线图上下区域中替换stat_density的stat_density_ridges统计
R语言绘制山脊图（也叫峰峦图、山峦图）
dege857的博客
05-23 9260
我们先来演示一下geom_density_ridges函数。这是一个汽车销售数据（公众号回复：汽车销售，可以获得该数据），我们来看下数据，car就是汽车售价，age是年龄，gender是性别，inccat是收入，这里分成4个等级，ed是教育程度，这里分为5个等级，marital表示是否结婚.我们处理一下数据，把分类变量转换成因子，然后加上一个标签。山脊图也叫也叫峰峦图、山峦图，主要是通过展示一个相同的X轴数据，可以是时间序列、基因数据等，对应不同的Y轴数据，清晰的展示不同数据见变量的关系。
R语言绘制核密度估计峰峦图
临风暖阳的博客
11-25 1046
笔者用R语言不同调色板的绘制核密度估计峰峦图
R绘图 | 山峦图(ggridges)
weixin_45822007的博客
05-08 2045
ridgeline整个新系列。目前的几个系列， #R实战 以生信分析为主， #跟着CNS学作图 以复现顶刊Figure为主，而本系列 #R绘图 则是学习不在文章中但同样很好看的图，致力于给同学们在数据可视化中提供新的思路和方法。本期图片top_names这个图是美国1900年至今最常见的10个女孩姓名及其人数的可视化展示。ggridges对时间或者空间分布可视化具有十分...
【数据可视化应用】绘制峰峦图（附R语言代码）
wenyusuran的专栏
03-06 1838
1.数据结构 这里使用base包中的diamonds数据集做例子。 # library library(ggridges) # Ridgeline Plots in 'ggplot2', CRAN v0.5.2 library(ggplot2) # Create Elegant Data Visualisations Using the Grammar of Graphics, CRAN v3.3.2 head(diamonds) 2.绘图教程 2.1基础版本 使用price作为x轴,.
R语言ggridges包绘制漂亮的峰峦图（山脊图）-上篇
weixin_39372811的博客
02-27 1372
此文内容首发于微信公众号：R语言搬运工，关注公众号浏览更多精彩内容\color{blue}{此文内容首发于微信公众号：R语言搬运工，关注公众号浏览更多精彩内容}此文内容首发于微信公众号：R语言搬运工，关注公众号浏览更多精彩内容 链接：教程文档下载.pdf 交流分享扣扣群：925920448\color{red}{交流分享扣扣群：925920448}交流分享扣扣群：925920448 这一期我们来讲一讲峰峦图的绘制，峰峦图可以看作为重叠排布的面积图，在ggplot2中通过geom_area进行绘制。然而，为
R绘图--峰峦图/山脊图/ggridges包
weixin_46587777的博客
04-21 1055
第二列是X年X月X天的平均气温值，第三列是月份。目标是展现每个月份的气温分布密度曲线。示例数据。
R语言 | 峰峦图 / 山脊图
生物信息学专栏(BioMooc)
12-06 772
目的：为展示不同数据分布的差异。
生信豆芽菜-山峦图分析使用说明
weixin_43949246的博客
08-11 537
山峦图（Ridgeline plots），本质上是多个核密度曲线图的相互重叠组合，也可以看作是只有半个“小提琴”的横向小提琴图，主要用于展示和比较数据（比如基因的表达量、物种的丰度等）的分布情况。准备数据:可以是两列也可以是多列数据，第一列为样本名，该名称要与后面的分组的样本名对应，后面可以是基因表达量（也就是我们想要展示某一个特征的数值）如果是多个特征，可以选择分面（yes），分面后的数据，显示的就是每一个特征的表达图，也可以选择分面（no），显示的就是所有特征综合表达图。
一文解决R语言GSEA分析及可视化
qq_42090739的博客
07-08 5981
富集分析是组学研究中绕不开的，常见的有GO、KEGG、GSEA等。GO、KEGG分析是基于差异基因的，也就是人为设定阈值，选定基因去做富集分析，其实这有很大的主观性，GO、KEGG分析及可视化我们之前讲过，可参考（转录组不求人系列(十三): GO、KEGG富集个性化作图）。GSEA则避免了这种主观性，是基于所有的基因进行分析的，将基因按照变化倍数从大到小排列，评估基因分布趋势，及其对表型的贡献。GSEA分析一般使用GSEA官网：GSEA提供的GSEA软件：GSEA | Login但是根据我自己的体验，GSE
绘图杂记【3】Python / R语言 制作峰峦图
积一时之步，臻千里之遥程
11-28 5698
matplotlib画峰孪图 https://matplotlib.org/matplotblog/posts/create-ridgeplots-in-matplotlib/https://matplotlib.org/matplotblog/posts/create-ridgeplots-in-matplotlib/ 使用 JoyPy是一个基于 matplotlib+pandas 的单功能Python软件包，其目的仅在于：绘制Joyplots（又称脊线图）。 安装 pip install -i http
r语言做绘制精美pcoa图_R语言ggplot绘制峰峦图绘制
weixin_42347426的博客
12-08 846
峰峦图绘制清除当前环境中的变量rm(list=ls())设置工作目录setwd("C:/Users/Dell/Desktop/R_Plots/19ridge/")使用ggridges包绘制峰峦图library(ggridges)library(ggplot2)#### Attaching package: 'ggplot2'## The following object is mask...
R语言可视化学习笔记之ggridges包绘制山峦图
悟道西方
09-24 6406
作者：严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生（生物信息学方向）伪码农，R语言爱好者，爱开源。严涛老师的绘图教程还有：gganimate |诺奖文章里面的动图绘制教程来了！！ggplot2学...
R语言可视化学习笔记之ggridges包
R语言中文社区
04-16 4934
作者简介Introductiontaoyan：R语言中文社区特约作家，伪码农，R语言爱好者，爱开源。个人博客: https://ytlogos.github.io/公众号：生信大讲堂往期回顾R语言可视化学习笔记之相关矩阵可视化包ggcorrplotR语言学习笔记之相关性矩阵分析及其可视化ggplot2学习笔记系列之利用ggplot2绘制误差棒及显著性标记ggplot2学习笔记系列之主题（theme
ggridges包—峰峦图详细介绍
qq_37379316的博客
12-25 4717
上次可视化系列说了瀑布图。它可以用于展示拥有相同的X轴变量数据（如相同的时间序列）、不同的Y轴离散型变量（如不同的类别变量）和Z轴数值变量。 本节使用的峰峦图也可以很好地展示瀑布图的数据信息。它们对于可视化随时间或空间分布的变化非常有用。本节主要使用ggridges包中的geom_density_ridges()进行绘制峰峦图。详细介绍如下： 1.数据结构 这里使用base包中的diamonds数据集做例子。 # library library(ggridges) # Ridgeline Plots in
r语言remarkdown展示图_R语言作图——Ridgeline plot(山脊图)
weixin_35713375的博客
12-19 772
今天给大家介绍一下Ridgeline plot(山脊图)的画法。作图数据如下：Step1. 绘图数据的准备 首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式，建议大家在excel中保存成csv格式。Step2. 绘图数据的读取dataT)#注释：header=T表示数据中的第一行是列名，如果没有列名就用header=FStep3. 绘图所需package的安装、调用library(r...
r语言峰峦图ggplot2_如何使用ggplot2在R中创建区域图
从零开始的教程世界
07-12 3269
r语言峰峦图ggplot2The area graphs are the plots that demonstrate the quantitative data. R offers the standard function geom_area() to plot the area charts and geom_line() to draw the line over the data poi...
山峦图
最新发布
03-31
<think>好的，我需要帮用户查找关于山峦图在IT应用或数据可视化中的相关资料。首先，回顾用户提供的引用内容，引用[1]、[3]、[4]、[5]都提到了山峦图的绘制方法和相关工具。特别是Python的ridge_map包和R的ggridges、linemap包。 用户可能想知道山峦图的具体应用场景、如何用不同工具绘制以及相关资源。根据引用[4]，ggridges包适合时间和空间分布的可视化，比如温度变化或人口密度。引用[5]提到R的linemap包用于线地图，可能和地理数据相关。Python的ridge_map则专注于地理山峦地图，如引用[1]和[3]所示。 接下来需要整理这些信息，分点说明应用场景、工具及代码示例。注意用户可能需要具体的实现步骤和资源链接，比如GitHub仓库和博客参考。同时，根据用户提供的引用，确保正确引用来源，如ridge_map的GitHub地址和ggplot2的相关章节。 需要检查是否覆盖了用户的问题：IT应用和数据可视化中的山峦图资料，包括工具、代码和案例。可能还需要补充山峦图的定义和优势，以帮助用户更好理解。 最后，生成相关问题，引导用户深入探讨，如应用场景、工具对比、优化方法等。确保回答结构清晰，使用中文，并正确应用LaTeX格式（虽然山峦图内容可能较少涉及数学公式，但如果有的话需注意格式）。</think>### 山峦图在数据可视化中的应用与工具 山峦图（Ridgeline Plot）是一种通过堆叠的曲线或区域展示数据分布的可视化形式，常用于时间序列、空间分布或多维数据的对比分析。以下是其在IT和数据可视化中的具体应用、工具及实现方法： --- #### 一、应用场景 1. **地理数据可视化** - 展示地形起伏、山脉分布或河流走向，例如使用Python的`ridge_map`包绘制三维地形图[^1][^3]。 - 示例代码（Python）： ```python from ridge_map import RidgeMap rm = RidgeMap() # 初始化山峦图对象 values = rm.get_elevation_data(num_lines=200) # 获取高程数据 rm.plot_map(values, label="Himalayas") # 绘制地图 ``` 2. **时间序列分布** - 可视化不同时间段的数据密度变化，如气温、用户活跃度等。R的`ggridges`包支持此类需求[^4]。 - 示例代码（R）： ```R library(ggridges) ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length, y=Species, fill=Species)) + geom_density_ridges() # 绘制鸢尾花数据集的山峦图 ``` 3. **多类别数据对比** - 比较多个组别的分布差异，如不同产品的用户评分分布。 --- #### 二、工具与实现 1. **Python工具** - **ridge_map**：专注于地理山峦图，依赖高程数据API生成地形线图[^1]。 - **Plotly/Plotly-Express**：支持交互式山峦图，适合动态展示[^1]。 2. **R语言工具** - **ggridges**：基于`ggplot2`，提供`geom_density_ridges()`函数，适合统计分布可视化。 - **linemap**：快速绘制线型地图，可调整颜色和线宽突出地理特征[^5]。 3. **实现步骤（以R为例）** - 数据准备：地理边界坐标或时间序列数据。 - 绘图配置：设置背景色、留白区域等。 - 导出图像：使用`pdf()`或`png()`保存高分辨率结果。 --- #### 三、优势与注意事项 - **优势**：直观展示数据密度和趋势，支持复杂分布的可视化对比。 - **注意事项**： - 数据量过大时需简化线条避免重叠。 - 地理数据需预处理为经纬度或高程格式。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值