在线作图|如何绘制一个好看的堆叠柱状图

本文介绍了如何使用云图图网站不借助R绘制堆叠柱状图,包括数据格式要求、上传文件、参数设置及下载处理,适用于微生物组成、基因表达等领域数据分析。

​Question 1:什么是堆叠柱状图?
柱形图用来比较两个或多个的含量或者丰度(不同时间或者不同条件),只有一个变量,通常适用于于较小的数据集分析,堆叠柱形图是柱形图的变形,可以清晰地比较某一个维度数据中不同类型数据之间的差异,还可以十分清晰直观比较总数的差别,在统计和组学数据分析中运用广泛。比如,在微生物组成谱和宏基因组测序中,堆叠柱形图常常用来展示微生物物种的组成情况。

Question 2:如何不使用R绘制堆叠柱状图?

小编和他的小伙伴们开发了一个在线的作图小网站——云图图(https://www.cloudtutu.com/#/index,免费的哦~),操作步骤如下:
①登录网址:https://www.cloudtutu.com/#/index(推荐使用360或者谷歌浏览器)
②输入用户名和密码(小编已经为大家填好了,如果不显示可添加文末二维码添加小编获取),输入验证码后即可登录,无需注册,直接使用,不必担心隐私泄露,是不是诚意满满~
③登录后在工具一栏(全部分析)里找到堆叠柱状图,点击进入;
④请按照界面右侧的说明书或者下文进行操作,即可在2分钟内获得堆叠柱状图
话不多说,我们开始行动吧~

step 1 上传文件
※目前平台仅支持.txt(制表符分隔)文本文件或者.csv文件的文件上传。平台可对不规范的数据格式进行部分处理,但还是请您尽量按照示例数据的格式调整数据,以便机器可以识别。
a)准备一个数据矩阵(形式参照示例数据,如微生物物种丰度表、基因表达量矩阵、代谢物含量表,也可以是测量数据,例如收入、重量、表型等);
b)表格需要带表头和列名,每一列为样本名,每一行为各种指标数据名,例如OTU,基因ID、身高、代谢物名称等。
c)请提交txt(制表符分隔)文本文件或者.csv文件。操作方法为:全选excel中的所有内容(ctrl+A),复制到记事本中,将记事本文件另存后上传该文件。

### 如何用 Python 或 R 绘制物种组成的堆叠柱状图 #### 使用 Python 绘制堆叠柱状图 以下是基于 Python 的解决方案,利用 `pandas` 和 `matplotlib` 库来实现物种组成数据的堆叠柱状图。 首先,准备数据并将其转换为适合绘图的形式: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 假设这是输入的数据框 (样本 vs 物种相对丰度) data = { 'Sample': ['S1', 'S2', 'S3'], 'Species_A': [40, 30, 50], 'Species_B': [20, 30, 10], 'Species_C': [40, 40, 40] } df = pd.DataFrame(data) # 将 Sample 列设置为索引 df.set_index('Sample', inplace=True) # 转置 DataFrame 方便绘图 df_transposed = df.T ``` 接着,使用 `matplotlib` 来绘制堆叠柱状图: ```python fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) # 设置颜色列表 colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99'] # 绘制堆叠条形图 df_transposed.plot(kind='bar', stacked=True, color=colors, ax=ax) # 添加标签和其他细节 ax.set_title('Stacked Bar Chart of Species Composition') ax.set_xlabel('Samples') ax.set_ylabel('Relative Abundance (%)') # 显示图例 plt.legend(title="Species", bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left') # 展示图形 plt.tight_layout() plt.show() ``` 上述代码实现了基本的堆叠柱状图功能,并通过自定义颜色增强了可视化效果[^1]。 --- #### 使用 R 绘制堆叠柱状图 在 R 中可以借助 `ggplot2` 包完成类似的图表制作。以下是具体方法: 首先安装必要的包(如果尚未安装),然后加载它们: ```r install.packages("ggplot2") # 如果未安装 ggplot2,则运行此命令 library(ggplot2) ``` 创建一个简单的数据集作为例子: ```r # 创建数据框 data <- data.frame( Sample = c("S1", "S1", "S1", "S2", "S2", "S2", "S3", "S3", "S3"), Species = rep(c("A", "B", "C"), times = 3), RelativeAbundance = c(40, 20, 40, 30, 30, 40, 50, 10, 40) ) ``` 接下来,调用 `ggplot()` 函数构建堆叠柱状图: ```r # 构建堆叠柱状图 ggplot(data, aes(x = Sample, y = RelativeAbundance, fill = Species)) + geom_bar(stat = "identity", position = "stack") + scale_fill_manual(values = c("#ff9999","#66b3ff","#99ff99")) + # 自定义配色方案 labs(title = "Stacked Bar Chart of Species Composition", x = "Samples", y = "Relative Abundance (%)", fill = "Species") + theme_minimal() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) ``` 这段脚本会生成一张清晰直观的堆叠柱状图,其中不同颜色代表不同的物种及其对应的相对丰度[^3]。 --- #### 总结 无论是采用 Python 还是 R 编程语言,都可以高效地完成物种组成数据的堆叠柱状图绘制工作。Python 更加灵活易学,而 R 提供了强大的统计分析工具以及高度定制化的作图能力。两者各有千秋,可根据个人偏好和技术背景选择合适的工具。
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