R作图

最新推荐文章于 2024-10-13 13:37:10 发布
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plot

做散点图。

ggplot2

qplot()是ggplot2的一个作图函数，但qplot()不是泛型函数，当把不同类型的R对象传入qplot中时，它并不会匹配默认的函数调用，而ggplot()是一个泛型函数。

绘制火山图的R语言实例
HackCyberX的博客
08-19 597
通常，火山图的输入数据是一个包含基因名称、差异表达值和统计显著性的数据框。假设我们有一个名为"gene_data"的数据框，包含三列：Gene（基因名称）、FoldChange（差异表达值）和PValue（显著性水平）。绘制火山图是基因表达分析中常见的任务之一，通过可视化差异表达数据，我们可以更好地理解基因的调控和功能。你可以根据实际需要进行进一步的自定义，例如添加垂直线来表示差异表达的阈值，或者调整散点的大小和形状等。首先，我们创建一个基础的散点图，并根据差异表达值和显著性水平对点进行着色。
R语言中强大的作图软件包ggplot2
Data King的博客
02-18 1151
R语言中强大的作图软件包ggplot2
{ggblanket}：听说你在找一款简单、好上手的作图R包？
悟道西方
08-15 340
想打瞌睡，就有人送“毯子(blanket)”～今天给大家介绍一个作图R包{ggblanket}[1]，助大家一臂之力！安装并载入R包：install.packages("ggblanket") install.packages("ggplot2") install.packages("patchwork") install.packages("pals") library(ggblanket) ...
一些有趣的绘图R包
Asa12138的博客
10-13 1038
R语言是平时统计分析，科研绘图的利器，除了很多非常严肃标准的可视化外，还经常可以看到一些非常有趣的绘图R包，不得不佩服开发者们的创意。
R作图控制坐标轴刻度的个数和标注
Coraline_second_year的专栏
09-08 4万+
R作图控制坐标轴刻度的个数和标注   (2013-04-27 16:59:26) 转载▼ 标签：  杂谈 分类： R统计 ILoveLittree   2013/04/27   控制坐标轴中刻度的个数，方向，刻度的标注，以及刻度的标注用到plot()中的xaxt,yaxt和axis低绘图参数等。这里面就不贴图了，
北京与上海便利店差异的数据收集及 R 语言作图分析脚本
最新发布
08-20
值得注意的是，该脚本的使用前提是用户必须具备一定的R语言基础知识，包括但不限于基本的编程概念、R语言语法、数据操作方法和统计分析基础。此外，为了得到准确的分析结果，用户还需要具备对北京和上海便利店市场的...
R语言作图：坐标轴设置
热门推荐
偷闲阁
02-04 28万+
　　要绘制一张赏心悦目的统计图表，坐标轴的设置至关重要。在R语言底层作图中，对坐标轴的调整主要通过调整plot函数、axis函数和title函数的一系列参数完成。 plot(x,y, ...) axis(side,at = NULL, labels = TRUE, tick = TRUE, line = NA, pos= NA, outer = FALSE, font = NA, ...
R语言作图大全
04-20
《R语言作图大全》是一本介绍R语言中作图功能的电子书籍。R语言作为一种统计分析工具，其作图功能非常强大，适用于数据可视化、统计图形的绘制和探索性数据分析。这本书的作者谢益辉在2010年8月13日声明本书采用...
R语言作图之PCA作图和散点图.doc
10-07
R语言PCA作图和散点图 PCA分析是指主成分分析，是一种常用的数据降维技术。它可以将高维的数据降低到低维，从而方便数据的分析和可视化。在R语言中，PCA分析可以使用prcomp函数或prp函数来实现。 在上面的代码中，...
R语言作图入门——软件安装，数据导入
生信了
04-09 4948
R软件安装，数据导入
R作图多图精细布局
数据分析漫漫路
11-23 5174
利用nfrow设计多图布局attach(mtcars) opar=par(no.readonly = T) par(nfrow=c(3,2)) #按行填充，行数为3，列数为1 hist(wt) hist(mpg,ann=F) hist(disp,ann=F) par(opar) detach(mtcars) 利用矩阵设计多图布局attach(mtcars) layout(matrix(c(1,1,2
R极简教程-10：R语言绘图基础
Joshua_HIT的博客
06-26 6万+
R语言最强大的一点就是画图，那个无比强大的画图系统，再加上各种各样的神级R包，让我写R语言中最喜欢的一点就是写绘图代码。简单来说，R语言原生的绘图系统已经非常强大了，根本不需要其他东西的辅助，就可以绘制非常炫目的图片，需要的仅仅是耐心。另外R语言还有一系列的绘图辅助R包，比如著名的ggplot2，我经常用的plotly都是很好的工具。再近几年，R语言推出了Shiny框架，可以用R语言快速写成一个网页。
用R的基础作图系统和ggplot2做常用图
GRC
02-16 1万+
课程目的 复习基础作图命令学习基本的ggplot作图命令 这里我们会用R语言中的基础作图系统和ggplot2中的qplot以及ggplot作常见的图。 下面是几种常见的图： 散点图线图条形图直方图,和密度图箱线图饼图扇形图 常见的图形的代码都在下面的网站里。 http://docs.ggplot2.org/current/ 命令简介 plot: 是R基础作图的命令qplot
二十三、R语言强大工具包ggplot绘图以外的那些事
jiangjingxuan的博客
01-25 3360
ggplot是R语言最为强大的作图软件包，除了绘图本身的功能之外，还有很多绘图周边的细节需要掌握才能绘出一张完美的图像，本节我们围绕绘图周边来详细讲解 请尊重原创，转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 画布定位 先看这张图： > x > y > data > ggplot(data, aes(x = x, y = y)) + geom_point()
R绘图
塔里木博客
11-20 1816
一、直方图 绘制直方图函数：hist() 对x1进行直方图分析 > hist(x$x1)> 二、散点图 散点图绘制函数：plot() 探索各科成绩的关联关系 > plot(x1,x2)> plot(x$x1,x$x2)> 三、柱状图 列联表分析 列联函数table()：统计每个分数的人数; 柱状图绘制函数：barplot()
R语言可视化---介绍一些强大的画图和数据处理包及函数（ggplot,melt()）
GeminZhang的博客
03-15 1万+
最近实习中需要R语言做分析，对于最后的结果需要用如下所示的图进行展示（示例图片在论文中截取）           由于接触R语言不久，刚开始就是各种懵，认为直接用R是画不出这样的图片的，然后问了同学说用R语言的ggplot2扩展包，于是在网上找了一些教程发现这种图是可以画，但是其输入数据的形式跟我已有数据的形式有很大区别，楼主的数据是如下图形式的(只是一个例子说明，非原数据)
R绘图lattice包
拱头的专栏
10-26 2万+
lattice包： 学习此包的网站： http://lmdvr.r-forge.r-project.org http://cm.bell-labs.com/cm/ms/departments/sia/doc/trellis.user.pdf 另外lattice包有一个扩展包是基于lattice的，就是R的 latticeExtra包 由于它可以轻松生成栅栏图形，因此许多用户都会使用它
使用R语言的plot()函数画图
mike_jun的博客
05-08 2万+
plot()函数是R中画x-y两个变量的函数用runif()函数产生了两列随机数：x1,y1，然后用plot()函数直接画图：1.简单使用> x1<-round(runif(20,min=0,max=100)) > x1 [1] 88 34 93 40 3 75 27 72 25 71 22 84 62 69 70 97 44 69 3 45 > y1<-rou...
用R语言绘制函数图像
记录本
10-12 2万+
利用curve()函数绘制函数图像，例如 函数
R语言作图
03-19
### R语言数据可视化方法与示例 #### 使用`ggplot2`进行数据可视化 R语言中的`ggplot2`是一个功能强大且灵活的绘图包，基于图形语法理论构建。通过分层的方式逐步定义和组合不同的几何对象、统计变换和坐标系等组件，能够轻松创建高质量的数据可视化图表[^1]。 下面是一些常见的`ggplot2`绘图实例： #### 散点图 散点图用于显示两个连续变量之间的关系。以下代码展示了如何使用`mtcars`内置数据集绘制散点图： ```r library(ggplot2) # 创建散点图 scatter_plot <- ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point(color = "blue", size = 3) + # 设置点的颜色和大小 labs(title = "Scatter Plot of Weight vs MPG", x = "Weight (wt)", y = "Miles Per Gallon (mpg)") + theme_minimal() # 应用简约主题 print(scatter_plot) ``` #### 折线图 折线图通常用来表示时间序列或其他有序数据的变化趋势。以下是使用`economics`数据集绘制折线图的例子： ```r line_plot <- ggplot(economics, aes(x = date, y = unemploy)) + geom_line(color = "red") + # 设置线条颜色 labs(title = "Unemployment Over Time", x = "Date", y = "Number of Unemployed") + scale_x_date(date_labels = "%Y", date_breaks = "5 years") + # 自定义日期轴标签 theme_classic() print(line_plot) ``` #### 柱状图 柱状图适用于比较分类数据的数量或频率分布。以下是如何使用`diamonds`数据集制作柱状图的方法： ```r bar_plot <- ggplot(diamonds, aes(x = cut)) + geom_bar(fill = "green", color = "black") + # 定义填充色和边框色 labs(title = "Distribution of Diamond Cuts", x = "Cut Quality", y = "Count") + coord_flip() # 将X轴和Y轴翻转以便更清晰地查看类别名称 print(bar_plot) ``` #### 图形定制与美化 为了使生成的图表更具吸引力并满足特定需求，可以通过调整配色方案、字体样式和其他视觉属性来进一步优化它们。例如，在上述任何一种类型的图表上都可以添加额外的主题设置或者修改默认参数以实现个性化效果[^2]。 ---
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