如何用r语言绘制多变量散点图

2023-02-24 03:19:02Python015

如何用r语言绘制多变量散点图,第1张

给你一些代码，你慢慢研究：

install.packages('ggplot2')

library(ggplot2)

ggplot(a)+geom_bar(aes(x1,y,fill/col=x1/x2),position='dodge',stat='summary',fun='sum'/'mean')条形图+theme(text = element_text(family='Kai'))

ggplot(a)+geom_boxplot(aes(x1,y,col=x1/x2))箱线图

ggplot(a)+geom_point(aes(x1,y,col=x1/x2),position=position_jitter(width=0.04))散点图

1+geom_point(aes(x1,y,col=x1/x2),stat='summary',fun='sum'/'mean')+散点

2+geom_line(aes(x1,y,group=1/x2,col=x1/x2),stat='summary',fun='sum'/'mean')+折线

3+geom_errorbar(aes(x=x1,ymin=y-se,ymax=y+se,col=x1/x2),position=position_dodge(0.9),width=0.2)+误差棒

4+geom_text(aes(x1,y,label=marker,col=x1/x2),position=position_dodge(0.9)vjust=2或y+2)+显著字母

ggplot(a,aes(x1,y,fill/col=x1/x2))+geom_bar(position='dodge',stat='summary',fun='sum'/'mean')+geom_errorbar(aes(ymin=y-se,ymax=y+se),position=position_dodge(0.9),width=0.2)+geom_text(aes(label=marker),position=position_dodge(0.9),vjust=-2)条形图+误差棒+显著字母（坐标写一次即可）

ggplot(a,aes(x1,y,col=x1/x2))+geom_point(position=position_jitter(width=0.04),stat='summary',fun='sum'/'mean')+geom_line(aes(group=1/x2),stat='summary',fun='sum'/'mean')+geom_errorbar(aes(ymin=y-se,ymax=y+se),position=position_dodge(0.9),width=0.2)+geom_text(aes(label=marker),position=position_dodge(0.9),vjust=-2)散点图+折线+误差棒+显著字母（坐标写一次即可）

+geom_density(aes(y=liqi))密度图(1个数值型)

+geom_area(aes(x=tan,y=liqi))区域图(2个数值型)

+geom_smooth(aes(x=tan,y=liqi,group/col=chong),formula=y~x,method='lm',se=F)拟合图，分组/线条颜色(2个数值型)

+facet_wrap(~riqi,ncol/nrow=2,labeller='label_both/value')分面图，每行或每列分面数，分面标题

+xlab('自变量1（单位）')+ylab('因变量（单位）')+scale_fill_discrete(name='自变量2')更改轴和图例名称+coord_cartesian(ylim= c(0,80))限定轴范围

(fill=x1/x2,有此即可变色)+scale_fill_manual(values = c('grey70', 'grey50', 'grey30'))改变条形填充颜色(颜色数量=分组数量)

(col=x1/x2,有此即可变色)+scale_color_manual(values = c('red', 'orange', 'yellow'))改变颜色（颜色数量=分组数量）

配对箱线图，常见于配对样本的数据分析中。

例如下图示例，为了研究某些基因在肿瘤组织和正常组织中是否具有表达量的显著不同，在取样时，往往会在同一患者个体中同时获取肿瘤和临近正常组织，两个组织样本就是配对关系。当然在这类研究中，往往需要调查很多的患者，因此会获得大量的配对样本。随后，通过qPCR或RNA-seq等方法定量基因表达后，以箱线图呈现特定基因在肿瘤组织和正常组织中的整体表达水平，并在箱线图中以散点表示具体的样本，此时对于具有配对关系的肿瘤组织和正常组织样本，就可以通过连线连接起来。

这种配对箱线图的好处是，除了能够表现两组的整体差异，还能够清晰地呈现单个样本的前后改变。

本篇教程，就让我们带大家学习如何使用R语言绘制这种配对箱线图。

类似地，假设我们也期望查看某基因（例如MAP2）在肿瘤组织和正常组织中的表达改变情况，在收集了配对样本并检测了这些样本中基因表达水平后，配置这样一张表。

samples是样本名称；MAP2是基因MAP2在各样本中的表达值；group1是样本分组，告知它们来源于肿瘤组织还是正常组织；group2是配对样本信息，配对的两样本设置为同一亚组。

备注：该示例数据集可点击这里获取。

随后，将上述示例数据导入R中。

绘制箱线图表示两组基因的整体表达水平，并以散点表示样本，配对样本间以连线连接。

这样，配对箱线图就获得了。

箱线图描述了组间基因表达水平改变的趋势，在该图中可以看到MAP2基因的表达在肿瘤组织和正常组织中是不一致的。后续如有需要，不妨执行配对样本的t检验等，计算显著性p值，作为评判基因表达显著差异的指标。

箱线图主要是通过四分位数描述数据分布，通过最大值，上四分位数，中位数，下四分位数，最小值五处位置描述数据分布情况。箱线图能够显示出可能为离群点（范围±1.5*IQR以外的值，IQR表示四分位距，即上四分位数与下四分位数的差值）的观测。从箱线图中，可以大致推断出数据的集中或离散趋势。

boxplot() 是一个泛型函数，目前支持两种参数类型：公式和数据。

x 参数为一个数值向量或者列表，若为列表则对列表中每一个子对象依次作出箱线图。