关于图表的组合排版，在之前的微信文章中介绍过很多常规的方法，比如《绘制复杂组合图表的独家秘笈分享》 、《如何用Graphpad Prism绘制超复杂组合图？》 、《如何用Origin完成图表排版？》 等。可是，有小伙伴就问了，正如小项羽所言，“剑一人敌，不足学，学万人敌”，那么有没有批量自动化拼图的方法？ 既然是批处理，就免不了需要写脚本，这里推荐两个专职拼图的R包：cowplot和patchwo... 阅 读 全 部 >
1 如何把多个图组合成一幅图？数据科学的生命周期离不开分析/研究结果的交流。事实上，数据可视化是R作为一种数据科学语言相对于最著名的Python具有优势的领域之一。由于ggplot2是R程序员的可视化DSL(领域特定语言)，现在的竞争变成了如何有效地使用ggplot2包在给定的位置显示可视化。在本教程中，我们将学习如何组合多个ggplot图来生成可公开的图。我们将要使用的R包是cowpl...阅读... 阅 读 全 部 >
作者：李誉辉四川大学在读研究生 前言这篇是作者总结的目前最全的R语言—图片组合和拼接，当然常言道：百密必有一疏，欢迎大家在评论区留言本篇没有总结到的用于图片组合和拼接的R包。做教程狠费精力的，别忘了点赞和转发。谢谢。1customLayout包参考来源：https://www.rdocumentation.org/packages/customLayout/versions/0.2.0htt...... 阅 读 全 部 >
R语言基本绘图函数中可以利用par()以及layout()来进行图形排列，但是这两个函数对于ggplot图则不太适用，本文主要讲解如何对多ggplot图形多页面进行排列。主要讲解如何利用包gridExtra、cowplot以及ggpubr中的函数进行图形排列。绘制图形 #load packages library(gridExtra) library(cowplot) libr...阅读全文>... 阅 读 全 部 >
什么类型的可视化用于什么类型的问题？本文可帮助您为特定分析目标选择正确的图表类型，以及如何使用ggplot2在R中实现它。一个有效的图标:在不歪曲事实的情况下传达正确的信息简单而优雅的表达信息内容通过美学表达信息，而不是掩盖信息没有信息负载下面介绍了八类常见的图表可视化情景。在绘图之前，请仔细考虑你准备如何通过可视化的方式...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
本文为雷锋网字幕组编译的技术博客 Happiness 2017，作者为 Javad Zabihi。翻译 | Binpluto 整理 | 孔令双雷锋网 AI 研习社：我们选择了 2017 幸福度数集，一个来自 Kaggle 平台的数集。这份数集给出了来自世界 155 个国家，关于包括家庭状况，平均寿命，经济水平，宽容度，对政府的信任感，自由度和反乌托邦残留在内的...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
这些周R语言学习，记录如下。01数据操作概述数据操作是一个对数据加工处理以满足后续数据工作（分析或者建模）的过程。数据操作主要做的事情，包括：数据列的操作。数据行的操作。数据的聚合操作。数据的其它操作。我用dplyr包做数据操作，它功能强大，应用简便，编码易懂。dplyr包做各种数据操作，无论多复杂，都可以分解5种基...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
目前，转录组测序仍是应用最广的高通量测序技术之一，很多研究课题是关于基因表达潜在的机制，并已经发现了一些现象，但分子机制还不清楚。而做转录组测序特别适合用于分子机制探究，可以获得样本中几乎所有的mRNA信息。关于转录组领域的研究，应用范围极为广泛。如可研究同一个体不同组织之间的基因表达差异；或者不同的外界处理条件下（病毒、光照、紫外、干旱、高温和高盐胁迫等），对基因表达的影响。在我们正式进行转录组... 阅 读 全 部 >
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。在生物信息分析中，PCA常用于分析不同样本之间的相互关系，可以基于表达量或者SNP突变类型进行分析。R语言是一门专门针对统计绘图等需求设计的编程语言，在R语言中，内置了PCA分析的函数prco..... 阅 读 全 部 >
PCA全名principal component analysis，即主成分分析，看到这个名字的时候，第一次深刻的体会到了什么是每个字都认识，合在一起却不知道是什么意思……看一下主流的解释：主成分分析是一组变量通过正交变换转变成另一组变量的分析方法，来实现数据降维的目的。转换后得到的这一组变量，即是我们所说的主成分。Emmmm，还是不懂……拆开了，一个字一个词的...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >