R语言画图-条形图，堆叠条形图（ggplot2）

2023-04-29 14:59:03Python013

R语言画图-条形图，堆叠条形图（ggplot2）,第1张

1. barplot函数

>a=matrix(1:18,2)

[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]

[1,] 1 3 5 7 9 11 13 15 17

[2,] 2 4 6 8 10 12 14 16 18

>class(a) #查看a数据类型

[1] "matrix"

注意barplot函数对象要么是向量，要么是矩阵，若不是，则要进行数据数据类型进行转换

>barplot(d) #所有参数默认

>?barplot

常见参数就不赘述了，几个个人认为比较重要参数如下

names.arg----在每个条形图或条形图下绘制的名称向量。如果省略此参数，那么如果它是向量，则从height的names属性中获取名称；如果它是矩阵，则从列名称中获取名称。

legend.text----数据为矩阵的时候用，如果legend.text为true，则height的行名称非空时将用作标签。

horiz----默认false，为竖直条形图，改为TRUE，为水平条形图

beside---如果为FALSE，则将高度列描绘为堆叠的条，如果为TRUE，则将列描绘为并列的条

space---每根柱子之前留出的空间量（以平均柱子宽度的一部分为单位）。可以以单个数字或每个小节一个数字的形式给出。如果height是一个矩阵，并且next为TRUE，则可以用两个数字指定空间，其中第一个是同一组中的条形之间的间隔，第二个是组之间的间隔。如果未明确给出，则如果height为矩阵，并且next为TRUE，则默认为c（0,1），否则为0.2。

还有很多参数可以通过help()查询

>barplot(a,names.arg = c('1','2','3','4','5','6','7','8','9'),beside = TRUE,horiz = TRUE,col = rep(c('blue','green','gray'),3),legend.text = TRUE)

>barplot(a,names.arg = c('1','2','3','4','5','6','7','8','9'),beside = F,horiz = TRUE,col = rep(c('blue','green'),2),legend.text = TRUE)

>barplot(a,names.arg = c('1','2','3','4','5','6','7','8','9'),beside = F,horiz = F,col = rep(c('blue','green'),2),legend.text = TRUE)

2.ggplot2包

安装加载包

install.package('ggplot2')

library(ggplot2)

#创建矩阵

data<-data.frame(Sample<-c(rep('control1',3),rep('control2',3),rep('control3',3),rep('treat1',3),rep('treat2',3),rep('treat3',3),rep('treat4',3)), contion<-rep(c('Cell','Tissue','Organ'),7), value<-c(503,264,148,299,268,98,363,289,208,108,424,353,1,495,168,152,367,146,48,596,143))

colnames(data)=c('sample',"contion","value")

ggplot(data,mapping = aes(Sample,value,fill=contion))+geom_bar(stat='identity',position='fill') +labs(x = 'Sample',y = 'frequnency') +theme(axis.title =element_text(size = 16),axis.text =element_text(size = 14, color = 'black'))+theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

#ggplot函数，geom从数据到几何图像，geom_bar为柱状图，geom_line为线型图等，aes形成映射，x轴为sample，y轴为value，堆叠为contion，geom_bar()函数为建立柱状图，stat参数-统计变换，position参数为柱状图形式，position= 'fill'（图形元素堆叠且高度标准化为1），position= 'stack'（图形堆叠图），参数position= 'dodge'（并列数据，非堆叠展示），coord画图在某个坐标系中，facet将绘图窗口分成若干子窗口用来生成数据中不同子集的图形

# labs为标题，theme为设置标题参数，axis.title为轴标题信息，axis.text为轴注释文本，axis.text.x表示设置x轴的信息，还有更多参数详查ggplot2包

ggplot(data,mapping = aes(Sample,value,fill=contion))+geom_bar(stat='identity',position='stack') +labs(x = 'Sample',y = 'frequnency') +theme(axis.title =element_text(size = 16),axis.text =element_text(size = 14, color = 'black'))+theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

ggplot(data,mapping = aes(Sample,value,fill=contion))+geom_bar(stat='identity',position='dodge') +labs(x = 'Sample',y = 'frequnency') +theme(axis.title =element_text(size = 16),axis.text =element_text(size = 14, color = 'black'))+theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

1、向量是用于存储数值型，字符型或者逻辑型数据的一维数组。执行组合功能的函数为c()，可以用来创建向量。向量可根据位置进行索引，需要用[]。 2、矩阵是一个二维数组，每个元素都拥有相同的模式，可通过函数matrix()创建矩阵。 3、数组是一个可以在两个以上维度存储数据的数据对象。例如，如果创建尺寸(2,3,4)的数组，那么就是创建4个矩形矩阵每个2行3列。数组只能存储数据类型。 4、矩阵和数组一样都只能包含一种数据类型，当有多种模式的数据时，使用数据框就更为方便。数据框可以用函数data.frame () 创建。 5、$ 被用来选取一个给定数据框中的某个特定变量。 6、attach()绑定数据集，detach()解除数据集。 7、with：attach，detach最好在单独的数据框内使用，在多个同名对象最好不要使用，函数with()，可以再具有多个同名对象的数据框内使用，但是必须加入花括号{}，这样就无须担心名称冲突了，但是它也有局限性，赋值仅在此函数的括号内生效。 8、列表是一些对象的有序集合。 9,、数据导入 read.table()，其中header = T，代表第一行为变量名称，不作为数据，header = F相反。sep代表数据分隔符，txt为"\t",csv为","。 10、table函数，用 table() 函数统计因子各水平的出现次数（称为频数或频率）。 >sex = c("女","女","女","男","男") >table(sex) >sex 男女 2 3 求众数 >aim = table(sex)[table(sex)==max(table(sex))] >aim 女 3 > max(table(sex)) [1] 3 > table(sex)==max(table(sex)) sex 男女 FALSE TRUE 11、无尺度网络：是指在某一复杂的系统中，大部分节点只有少数几个连结，而某些节点却拥有与其他节点的大量连结。这些具有大量连结的节点称为“集散节点”，所拥有的连结可能高达数百、数千甚至数百万。这一特性说明该网络是无尺度的，因此，凡具有这一特性的网络都是无尺度网络。 12、options(stringsAsFactors = F) #在调用as.data.frame的时，将stringsAsFactors设置为FALSE可以避免character类型自动转化为factor类型。 13、class()：查看数据结构：vector、matrix、array、dataframe、list。 14、str()：作用用英语来表示是：check classification of viriables,一般用于检查数据框当中有哪些数据。 15、mode() ：查看数据元素类型。 16、typeof() ：查看数据元素类型，基本等同于mode（），比mode()更为详细。 17、example()：假设有一个函数foo，example("foo")，函数foo的使用示例。 18、apropos()：列出名称中含有foo的所有可用函数。apropos("foo",mode="function")。 19、data()：列出当前已加载包中所含的所有可用示例数据集。 20、ls()：列出当前工作空间中的对象。 21、rm()：移除（删除）一个或多个对象。 22、history(#)：显示最近使用过的#个命令（默认值为25）。 23、options()：显示或设置当前选项。有一个收藏文件有介绍options的功能。 24、boxplot()：生成盒型图。 25、sum()：计算和。sum(x,na.rm = TRUE)。 26、median()：计算中位数。 27、cbind()：以列结合变量。cbind(x,y,z)。 28、rbind()：以行结合变量。 29、vector()：以向量形式结合数据。vector(length = 10)。 30、rep()：以矩阵形式结合数据。rep(c(1,,2,3),each = 10) 31、seq()：生成一个有序的数列。seq(1,10)。 32、dim()：矩阵或者cbind输出的维数。dim(Mydata)。 33、scan()：从ascii文件中读取数据。scan(file = "test.txt")。 34、write.table()：把一个变量写入到ascii文件。write.table(Z,file = "test.txt")。 35、order()：确定数据的顺序。order(x)。 36、merge()：合并两个数据框。merge(x,y,by = "ID")。 37、str()：显示一个对象的内部结构。str(Mydata)。 38、factor()：定义变量作为因子。factor(x)。 39、tapply()：tapply(X = Veg$R,INDEX = Veg$Transect,FUN = mean).tapply函数根据第二个变量(Transect)的不同水平对第一变量(R)进行了求平均值运算。还可以求sd，var，length等操作。R语言初学者指南P75详细介绍了这个函数。 40、下一页介绍了sapply和lapply。 41、summary()：计算基本信息。 42、table()：计算列联表，统计因子各水平的出现次数(频数或频率)。table(x,y)。 43、plot()：y对x的图形。pch形状，col颜色。 44、par()：par(mfrow = c(2,2),mar = c(3,3,2,1)) mfrow生成一个具有4个面板的图形窗口。mar选项指定每个图形周围空白的大小，底部、左侧、顶部、右侧。 45、paste()：将变量连接成字符串。paste("a","b",sep = "")。 46、log()： log = "x",log = "y",log = "xy",生成对数轴。 47、%in%： a<-c(1,3,13,1443,43,43,4,34,3,4,3) b<-c(1,13,11,1313,434,1) a%in%b # 返回内容# [1] TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE # 取反操作 !(a%in%b) 48、sort()函数是对向量进行从小到大的排序 rank()函数返回的是对向量中每个数值对应的秩 order()函数返回的值表示位置，依次对应的是向量的最小值、次小值、第三小值……最大值等（位置索引） arrange()函数（需加载dplyr包）针对数据框，返回基于某列排序后的数据框，方便多重依据排序。 49、subset()： df <- data.frame( a = 1:10, b = 2:11, c = 3:12 )df <- subset(df, select = c(a,c)) #选取列a和c df <- subset(df, select = -c(a,c) ) #去除列a和c

“+”标示语句没有闭合，比如在循环中，在分支中，或者写函数等，分多行都会有加号；

直接键盘按Esc键退出就可以把+号去掉，恢复正常的编辑状态。清屏用快捷键Ctrl+L 就可以清除所有编辑的语句。

例如；

td<-function(fx,a,b,r){ #(fx:是表达式，方程是fx=0,变量是dux；a，b，区间[a,b],r是精度。

x<-ada<-eval(fx)

调用函数：

fx<-expression(x*x-x-1)

a<-1b<-2r<-1e-5

td(fx,a,b,r)

扩展资料：

R语言有程序的控制结构和函数function。尽管R语言是解释型语言，但是可以用编译的方式实现，调用方法是source(file.R)命令。R语言的软件包能在编程环境中，通过子菜单下载后安装，因此是无障碍的。

程序中加载软件包的命令，