R语言绘制Nomogram并进行简单的美化处理

Python012

R语言绘制Nomogram并进行简单的美化处理,第1张

rm(list=ls())##清除之前数据

library(rms)  ###加载rms包#

library(foreign)

library(survival)

library(rmda)

##install.packages("DynNom")

library(DynNom)

setwd("C://Users//zhanglingyu//Desktop//测试")  #设置工作目录

rt<- read.table('测试.txt',header=T,sep="\t")

head(rt)  #查看前5行的数据

str(rt)

##接着对所有变量数据进行打包

ddist <- datadist(rt)  #将数据打包

options(datadist='ddist')

model1<- lrm(rt$fustat ~ Age+Gender+Tau+EMPG+Glu+HCY+VB12+ALB, data =  rt)

summary(model1)

par(mgp=c(1.6,0.6,0),mar=c(2,2,2,2))  ##设置画布

nomogram <- nomogram(model1,fun=function(x)1/(1+exp(-x)), ##逻辑回归计算公式

                    fun.at = c(0.001,0.01,0.05,seq(0.1,0.9,by=0.1),0.95,0.99,0.999),#风险轴刻度

                    funlabel = "Risk of Alzheimer Disease", #风险轴便签

                    lp=T,  ##是否显示系数轴

                    conf.int = F, ##每个得分的置信度区间，用横线表示,横线越长置信度越

                    abbrev = F#是否用简称代表因子变量

)

plot(nomogram,

    #1.变量与图形的占比

    xfrac=.35,

    #2.变量字体加粗

    cex.var=1,

    #3.数轴：字体的大小

    cex.axis=0.8,

    #4.数轴：刻度的长度

    tcl=-0.5,

    #5.数轴：文字与刻度的距离

    lmgp=0.3,

    #6.数轴：刻度下的文字，1=连续显示，2=隔一个显示一个

    label.every=1,

    #7.1个页面有几个数轴(这个可以压缩行间距)

    naxes=13,

    #8.垂直线的颜色.

    col.grid=gray(c(0.8, 0.95)),

    #9.线性预测轴名字

    lplabel="Linear Predictorlp",

    #10变量分数名字

    points.label='Points',

    #11总分名字

    total.points.label='Total Points',

    force.label=F#没啥用TRUE强制标记的每个刻度线都绘制标签，我也没研究明白

)

#运行以展示Nomogram每个变量的分数

model1

##生成改良诺模图

plot(nomogram,col.grid = c("Tomato2","DodgerBlue"))

ocv_bbox基于点的边Bbox界框

ocv_bitmap -

ocv_blur-

ocv_chull -

ocv_copyto -

ocv_destroy -

ocv_display

ocv_edges 边缘检测

ocv_face

ocv_facemask人脸位置检测

ocv_grayscale OpenCV Computer Vision

ocv_hog OpenCV Computer Vision

ocv_info

ocv_keypoints OpenCV keypoints

ocv_knn OpenCV Computer Vision

ocv_markers 角点检测

ocv_mog2OpenCV Computer Vision

ocv_picture OpenCV Computer Vision

ocv_polygon 多边形剪切

ocv_readOpenCV Computer Vision

~~ ocv_rectangle矩形面积和位置 ~~

ocv_resize 设定显示尺寸

ocv_sketch OpenCV Computer Vision

ocv_stylize OpenCV Computer Vision

ocv_version OpenCV Computer Vision

ocv_video OpenCV Computer Vision

ocv_write OpenCV Computer Vision

opencv-area OpenCV area manipulation

图层一样。

ps和r语言中的图层一样，每一个元素都是层层向上延展构建的，最终形成了我们视觉上所形成的平面图形。这些元素包含了常见的图形的标题。

PS在线图片编辑器是一个专业精简的在线ps图片照片制作处理软件工具，绿色免安装，免下载，直接在浏览器打开就可用它修正，调整和美化图像。