环状柱形图绘制[R语言]

环状柱形图绘制[R语言]

在这个过程中,我们会用到 ggplot2 包。 我们生成了24个特征,每个特征值从1到24降序排列,并生成一列标识变量id,将该数据命名为df。 其中,最关键的就是将ggplot画的条形图,改变成极坐标形式。,如图所示: 当然
Python240
R---plot()参数详解

R---plot()参数详解

plot是R中的基本画图工具,直接plot(x),x为一个数据集,就能画出图。细节往往制胜的关键,所以就详细来看下plot的所有可设置参数及参数设置方法。 下面讲到的图形参数,是graphic包中的常见参数,graphic不同图形方法中
Python270
【R语言】RColorBrewer使用方法

【R语言】RColorBrewer使用方法

1、安装和加载。 2、RColorBrewer内置的三种配色方案。 可以看到内置色板共有三种配色方案。 3、查看色板。 4、自定义颜色的几种方法。 5、颜色扩展的几种方法。 6、其他关于颜色。如何使用R语言画出漂亮的
Python220
【R语言】--- 分组柱状图

【R语言】--- 分组柱状图

分组柱状图,又叫聚合柱状图。当需要在同一个轴上显示各个分类下不同的分组时,需要用到分组柱状图,是学术论文中常用的图。每个分组中的柱子使用不同的颜色或者相同颜色不同透明的方式区别各个分类,各个分组之间需要保持间隔。 利用ggplot2包进
Python380
R语言绘制配对样品箱线图

R语言绘制配对样品箱线图

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
Python270
R语言绘制配对样品箱线图

R语言绘制配对样品箱线图

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
Python160
【R语言】给富集分析的气泡图加个好看的配色

【R语言】给富集分析的气泡图加个好看的配色

写在前面ggplot2是一款风靡全球的绘图R包,可惜的是,我对它的理解只能到入门的水平,本着在实战中学习的理念,我就搜索一下往后可能用得到的图,进行揣摩和优化,然后我发现了一个师兄的公众号,遂跟着这个师兄学习R绘图。公众号在文末
Python200
【R语言】--- 箱型图

【R语言】--- 箱型图

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
Python130
【R语言】--- 箱型图

【R语言】--- 箱型图

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
Python160
【R语言】--- 箱型图

【R语言】--- 箱型图

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
Python250
R语言绘制配对样品箱线图

R语言绘制配对样品箱线图

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
Python160
R语言箱式图的制作代码

R语言箱式图的制作代码

#使用并列箱线图进行跨组比较,如图6-12#公式y~A*B则将为类别型变量A和B所有水平的两两组合生成数值型变量y的箱线图, 例子的mpg~cyl表示为四缸、六缸、八缸发动机对每加仑汽油行驶的英里数的影响。boxplot(mpg~cyl,d
Python160
R语言实战-基本图形

R语言实战-基本图形

条形图使用的函数为'barplot(x)',其中x为向量 以关节炎研究包vcd为演示对象 治疗类型和改善情况的列联表 条形图并不一定要基于计数数据或频率数据。你可以使用数据整合函数将结果传递给barplot(
Python300
在r语言中,识别回归分析异常点的r函数有哪些

在r语言中,识别回归分析异常点的r函数有哪些

在r语言中,识别回归分析异常点的r函数有[m,n]=size(x);输入的变量x只是个二维的。数据读取的方法,这里用的file.choose( ),这样做的好处是,会弹出窗口让你选择你要加载进来的文件,免去了输入路径的苦恼。R语言只学习了
Python150