本文首发于微信公众号“生信补给站”,https://mp.weixin.qq.com/s/A5nqo6qnlt_5kF3_GIrjIA 学习了ggplot2|详解八大基本绘图要素后,就可以根据自己的需要绘制图形.前面也给出了一些ggplot2绘制生信分析基本图形的例子 pheatmap|暴雨暂歇,“热图”来袭!!! ggplot2-plotly|让你的火山图“活”过来 ggplot2|扩展包从0开始绘制雷达图 ggplot2| 绘制KEGG气泡图 ggplot2|绘制GO富集柱形图 ggplot

ggplot2中的legend包括四个部分: legend.tittle, legend.text, legend.key, legend.backgroud.针对每一部分有四种处理方式: element_text()绘制标签和标题,可控制字体的family, face, colour, size, hjust, vjust, angle, lineheight,当改变角度时,序将hjust调整至0或1.element_rect()绘制主要供背景使用的矩形,你可以控制颜色的填充(fill)和边界

本文首发于“生信补给站”公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/hMjPj18R1cKBt78w8UfhIw 学习了ggplot2的基本绘图元素ggplot2|详解八大基本绘图要素,可以初步绘制出需要展示的图形,legend可以对图例进行细节的修改ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢,那theme有什么用呢? theme是解决图是否美观的一个工具,其与scale最大的区别在于不受数据左右.先把scale做好,就是一张合格的图:再处理theme,则是一张出色的

本文首发于“生信补给站”公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/ZEjaxDifNATeV8fO4krOIQ更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. 为了能更方便的查看,检索,对文章进行了精心的整理.建议收藏,各取所需,当前没用也许以后就用到了呢! 一 R资料+计划 R语言精品资料年中无套路赠送 R-plotly|交互式甘特图(Gantt chart)-项目管理/学习计划 二 Bioinfo R|fastqcr QC数据处理 :测序结果的数据质控及

本文首发于“生信补给站”:https://mp.weixin.qq.com/s/lpkWwrLNtkLH8QA75X5STw 生存分析作为分析疾病/癌症预后的出镜频率超高的分析手段,而其结果展示的KM曲线也必须拥有姓名和颜值! 生存分析相关推文: 生存分析和KM曲线:R|生存分析(1) 分析结果一键输出:R|生存分析-结果整理 时间依赖生存分析:R|timeROC-分析 一 数据和R包 为方便,使用内置lung数据集 #载入所需的R包library("survival")library

Flot是纯Javascript实现的基于jQuery的图表插件,主要支持线状图和柱状图的绘制(通过插件也可以支持饼状图). 特别注意Flot使用的是UTC时间,最好修改flot.js去掉所有的UTC 它的特点是使用简单.图形美观,支持鼠标跟踪及缩放功能. Flot是基于canvas进行图表的绘制,可以在IE6+/Firefox2+/Safari3+/Opera9.5+/Chrome等主流浏览器上运行:其中IE9以下浏览器不支持canvas标记,需要额外引用excanvas库(VML)来实现.

一.Matplotlib基础知识 1.1Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 axis水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 tick刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签 tick label表示特定坐标轴的值 绘图区域(坐标系) axes实际绘图的区域 坐标系标题 title实际绘图的区域 轴标签 xlabel ylabel实际绘图的区域 1.2 导包 import numpy as np import pandas as pd import matpl

网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本. 爬虫的本质就是一段自动抓取互联网信息的程序,从网络获取感兴趣的信息,抓取对于我们有价值的信息,爬虫技术是大数据和云计算的基础. 爬虫的实现可认为是模拟浏览器与服务器数据交互,伪造HTTP请求. 使用总览 网页爬取库: 1.urllib模块的urllib.request #基本被取代 2.requests 第三方库 #中小型爬虫开发 #官网:http:/

  R是一个惊艳的图形构建平台,这也是R语言的强大之处.本文将分享R语言简单的绘图命令.   本文所使用的数据或者来自R语言自带的数据(mtcars)或者自行创建.   首先,让我们来看一个简单例子: dose <- c(20, 30, 40, 45, 60) drugA <- c(16,20,27,40,60) plot(dose, drugA) 绘制的图形如下:   我们有必要对上述代码做些说明:首句和第二条语句创建两个向量,第三条语句打开一个图形窗口并生成一幅散点图.   这也许是个极为

1.web.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee" xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/

一.Matplotlib基础知识 1.1Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 axis水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 tick刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签 tick label表示特定坐标轴的值 绘图区域(坐标系) axes实际绘图的区域 坐标系标题 title实际绘图的区域 轴标签 xlabel ylabel实际绘图的区域 1.2 导包 import numpy as np import pandas as pd import matpl

百度 Echarts 地图->模拟迁徙,实现自动切换地图 小航哥注释: 1.本文主要是把模拟迁移的流程讲了一遍,讲的很好.具体实现参考航哥这篇随笔“流量分析系统----实现-echarts模拟迁移(bmap.js/china.js)” 2.用了china.js就不需要用百度地图的bmap.js,两者取其一就可以. 3.本文参考自http://blog.csdn.net/cj_zyz/article/details/76574143 4.虽然china.js已经不能在echats官网下载了,但大家

http://blog.csdn.net/giser_whu/article/details/43017881 1.AnalyticSurfaceDemo ArcGIS下对栅格的各种分级渲染效果是非常好的,可以做出很漂亮的图,现在在WW下也可以做出同样的效果了,看到这里是不是有点小兴奋呢.先看下WW自带的AnalyticSurfaceDemo的运行效果图: 通过看源代码可以知道给出了三种渲染示例,其中两种是动态的,这里我需要的是对dem数据或者是单波段影像的渲染,也就是左上方的渲染效果. 2.A

本文示例代码和数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中,我们已经对geopandas的基础知识.基础可视化,以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习,而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化,且提供了操纵图像的极高自由度,但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高,制作一幅地图可视化作

本文示例代码.数据及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在上一篇文章中我们详细学习了geoplot中较为基础的三种绘图API:pointplot().polyplot()以及webmap(),而本文将会承接上文的内容,对geoplot中较为实用的几种高级绘图API进行介绍. 图1 本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第7篇,通过本文你将学习geoplot中的高级绘图API.

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:爱数据学习社 首先,要知道我们用哪些库来画图? matplotlib python中最基本的作图库就是matplotlib,是一个最基础的Python可视化库,一般都是从matplotlib上手Python数据可视化,然后开始做纵向与横向拓展. Seaborn 是一个基于matplotlib的高级可视化效果库,针对的点主要是数据挖掘和机器学习中的变量特征选取,sea

################################################### 问题:基础绘图plot   18.4.30 plot函数,基础绘图的各个参数? 解决方案: cars <- c(1, 3, 6, 4, 9); trucks <- c(2, 5, 4, 5, 12); suvs <- c(4,4,6,6,16) g_range <- range(0, cars)  #range()产生一个范围,本例即0-16 plot(cars, main =

#==============================# ggplot2: subscript in x-axis labels(ticks) rm(list=ls(all=TRUE))library(ggplot2)data <- data.frame(names=tolower(LETTERS[1:4]),mean_p=runif(4)) p <- ggplot(data,aes(x=names,y=mean_p))p <- p + geom_bar(colour="

图例: 1 theme(legend.title =element_blank()) 2 guides(fill = guide_legend(title = NULL)) # 去掉图例title 3 guides(fill = guide_legend(title = NULL,keywidth = 0.5,keyheight = 0.5)) #图例图标缩小 4 guides(fill=guide_legend(title = NULL,keywidth=0.6,keyheight=0.5,l

1.ggplot2发展历程 ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品,也是他博士论文的主题之一,实际上ggplot2还有个前身ggplot,但后来废弃了,某种程度上这也是Hadley写软件的特 征,熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了(还有reshape2).带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动,基本上不兼容.尽管如此,他的R代码风格在R社区可谓独树一帜,尤其是他的代码结构很好,可读性很高,ggplot2是R代码抽象的一个杰作.读者若感兴趣,可以在GitHub网站