R语言作图——line plot

本文介绍了如何使用R语言复刻Nature Cell Biology上的一种独特折线图。通过数据准备、读取、安装及调用相关package,如ggplot2和reshape2,以及运用melt函数将数据转化为长格式,逐步展示绘图过程。

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

原创:黄小仙

最近小仙同学在Nature Cell Biology上看到了这样一张图,很常见的折线图画成这个样子——原来很常见的图标类型也可以“焕发新春”!
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今天小仙同学就尝试用R复刻一张类似的折线图。

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。
数据的格式如下图:一列表示一种变量,最后一列是每一行的行名。
假设我们有一组单细胞测序的基因表达量数据,第一至九列表示9种基因,第十列表示每一行细胞的标签。
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Step2. 绘图数据的读取
data<-read.csv(“your file path”, header = T)
#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=F
ave<-read.csv(“your file path”, header = T)
#注释:ave表示平均值数据

Step3.绘图所需package的安装、调用
library(ggplot2)
library(reshape2)
#注释:package使用之前需要调用

Step4绘图
data_melt<-melt (data, id.vars=“Cell”)
ave_melt<-melt (ave, id.vars = “Type”)
#注释:melt()函数把表格中的宽数据变成长数据,注意id.vars对应的参数是相应标签列的列名

>p<-ggplot()+geom_line(data=data_melt,aes(x=variable,y=value,group=Cell),size=1,colour="gray")+
geom_line(data=ave_melt, aes(x=variable,y=value,group=Type),size=2,colour="#E3191C")+
   theme(panel.background = element_blank(),axis.line = element_line(colour = "black"),
   panel.border = element_rect(colour ="black",fill=NA))
>p

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好啦,今天的分享就到这里了。
今天小仙同学还想留一个问题,如果有很多个excel文件要转存为csv格式,手动操作是不是太慢了一点呢,用什么方法可以快一点呢?小仙同学有一个方法,下次揭晓哦!

(公众号:生信了)
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### 使用Origin软件绘制图形教程 #### 导入数据 为了在Origin中创建图形,首先需要导入所需的数据。支持多种文件格式,包括MATLAB的`.mat`文件、Excel的`.xls`文件以及其他软件保存的`.csv`文件[^2]。 #### 数据处理与准备 确保粘贴位置位于Workbook中的第1行或更低的位置,而不是 Workbook 中 Long Name 对应的单元格,以免造成乱码现象。这一步骤对于后续顺利绘图至关重要。 #### 创建简单的二维线形图 以构建一条基本线条为例来说明具体的操作流程: - 打开目标工作表并选中待可视化的那一列(比如 B 列) - 接着通过顶部菜单栏依次点击 `Plot -> Line -> Line` 或者利用 2D Graphs 工具条上的相应图标完成快速访问 ```python import originpro as op app = op.Session() wk = app.NewSheet() # 新建一个工作表用于测试 # 假设这里已经填充了一些数据到 wk 中... wk.Columns(0).SetData([1,2,3,4]) # X轴数据 wk.Columns(1).SetData([5,7,6,8]) # Y轴数据 gr = wk.LinePlot() # 绘制折线图 ``` 此Python脚本展示了如何借助originpro库自动化地生成一张基础折线图。实际应用时可根据需求调整X/Y坐标系下的数值集以及样式设置等内容。 #### 构造直方图实例 当涉及到频数分布展示时,则可以选择制作直方图来进行表达。下面给出了一种基于学生成绩统计数据建立柱状结构的方法指南: - 将全部的成绩记录拖放到指定区域实现一键式加载; - 进而按照路径指示选取合适的选项卡组合——即 “绘图->统计图->直方图”,从而触发相应的渲染机制; - 用户还可以进一步定制化间隔宽度,并启用正态拟合功能以便更清晰地呈现整体趋势特征[^3]。
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