随笔分类 - R编程
摘要：ggplot2绘图系统——图形映射 颜色的映射。 填充映射。 大小的映射。 形状的映射。
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摘要：ggplot2绘图系统 基础绘图包向ggplot2过渡——qplot 绘图理念的不同： 基础绘图包是先铺好画布，再在这张画布上作图（常规思维）； ggplot2打破常规，采用图层叠加的方法。 qplot函数既有plot特点，又体现了ggplot2的特征，是一个过渡函数。 其他类型图形。 透明度。 分
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摘要：R语言基础绘图系统 基础绘图包之低级绘图函数——内置颜色、 1.内置颜色选取 功能657种内置颜色。 调色板函数： 。 palette默认8种颜色。 rgb（red,green,blue)函数，分别加入多少红绿蓝成分，取值0 1。 hsv函数（hue色调，saturation饱和度，value纯度）
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摘要：R语言基础绘图系统 基础绘图包之低级绘图函数——定义坐标轴、图例、文本 低级绘图函数：本身不具备图形绘制能力，只是在已有图形基础上添加元素。 函数|功能 | arrows|添加箭头 axis|坐标轴 box|图形边框 abline|添加直线 clip|修剪图形 locator|识别图中点的坐标 la
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摘要：R语言基础绘图系统 基础绘图包之低级绘图函数——气泡图、一页多图、背景网格、添加线条和散点、数学表达式 4.气泡图 symbols是高级绘图函数，可在图上添加标记，标记的形状包括： . 默认标记圆圈，可用于绘制气泡图 重叠点透明色气泡图. 5. 一页多图 mfrow/mfcol是等距切分画布，不等面
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摘要：R语言基础绘图系统 基础图形——饼图、克利夫兰点图、条件图 6.饼图 7.克利夫兰点图 一种散点图，功能与条形图类似。通过散点位置来展示数据大小。 8.条件图 coplot(condition plot)随着变量变化而变化。 条件公式： 一般形式； 在变量a存在的条件下，y随x变化而变化； 多重条件
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摘要：R语言基础绘图系统 基础图形——直方图、金字塔图 3.直方图 参数设置及比较。 直方图叠加。 背靠背直方图（back to back histogram）。 镜面图（mirror plot） 与背靠背直方图类似，只是展示的是概率密度曲线或其他曲线，而非条柱。 4.金字塔图 如展示不同年龄组男女人口数
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摘要：R语言基础绘图系统 基础图形——条形图、误差图 3.条形图 barplot接收的数据是矩阵而非数据框。 更多参数用法。 4.误差条图 没有直接可用的函数来绘制误差条图。 自定义函数来绘制误差条图。
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摘要：R语言基础绘图系统 基础图形——散点图、盒形图 plot是一个泛型函数（generic method），对于不同的数据绘制不同的图形。 par函数的大部分参数在plot中通用。 1.散点图 plot绘制散点图类型，type有6种，即 。 2.盒形图 原始图 添加参数 多个盒子比较 突出某个盒子，如阳
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摘要：张铁军，陈兴栋等 著 R语言基础绘图系统 基础绘图包之高级绘图函数——par函数 基础绘图包并非指单独某个包，而是由几个R包联合起来的一个联盟，比如graphics、grDevices等。 掌握par函数（作为20个主要统计图形函数之一）的主要参数。 adj 微调图中字符位置。adj=c(x,y)，
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摘要：前言 关于clusterProfiler这个R包就不介绍了，网红教授宣传得很成功，功能也比较强大，主要是做GO和KEGG的功能富集及其可视化。简单总结下用法，以后用时可直接找来用。 首先考虑一个问题：clusterProfiler做GO和KEGG富集分析的注释信息来自哪里？ GO的注释信息来自Bio
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摘要：最近用之前写的 脚本重新跑数据时，出现了报错。经检查，才发现是数据的列名读入 时发生了变化，列名前自动加上了 符号。 系列函数有一个 参数，默认为 ，因此读入数据时它会自动检查变量名在 中是否有效。如果变量名包含 首字母为数字、 、`$ X.`，使变量看上去更像一个字符型变量。 是通过调用 函数来实
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摘要：以前由于 命令行传参不友好，经常嵌套在其他程序语言（如 ）中来进行传参，但现在也陆续有一些方式来实现 的传参了，这里简单罗列下。 方法一 最传统的方法就是使用系统自带的 函数，直接按位置顺序传入。这种方法简短、快速，适合个人使用。一般也能满足我们的需求了，但对于其他用户是不够友好的。 方法二 使用
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摘要：记录说明 这篇文章本来是用来记录 非`root PMCMRplus R`包后，我换上了 来安装。经前人提醒，一开始安装 我是没加入环境变量的。但一直激活不了虚拟环境，所以后来我又加入了环境变量试着安装，结果这一弄还真的污染了我原有的环境，很多 包都加载和下载不了了。于是我卸了 ，重新安装 。但环境变
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摘要：前言 一般而言，我们做完pathway富集分析，就做下气泡图或bar图来进行展示，但它们实际上只考虑了富集因子和Pvalue。如果我们不关注这两个因素，而是在乎样本本身的pathway丰度呢？ 对于KEGG热图绘制，大部分是做到KO层级，因为基因/蛋白和KO的绝大部分都是一对一的对应关系。如果一定要
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摘要：vennDiagram包中的主函数绘图时，好像不直接支持PDF格式文件： dat = list(a = group_out[[1]][,1],b = group_out[[2]][,1]) names(dat) Ref: "https://stackoverflow.com/questions/14
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摘要：图例太多时，会挤压正图，显得正图展示区域很小，这时有必要缩小图例。 减小ggplot图例 library(ggplot2) p
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摘要：爬取豆瓣相册 library(RCurl) library(XML) myHttpheader
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摘要：以为对 很熟了，谁知又掉坑里了。 我有个3万多行的数据集，包括样品表达量和注释信息。大概长这样： 本来3万多行，可是读进来的时候变成了1万多行，而且read.delim和read.table减少的行数还不一样。我用Excel打开，再另存为txt格式读入后，数据行数变回正常的3万多。 MP
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摘要：最近我用cbind函数整合数据后，再用filter过滤数据，碰到了一个大坑。 以两组独立样本t检验筛选差异蛋白为例进行说明吧。 pro2 % filter(log2_FC =0.58,Pvalue% filter(log2_FC
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