R語(yǔ)言畫圖-條形圖，堆疊條形圖（ggplot2）

1. barplot函數(shù)

創(chuàng)新互聯(lián)建站專注于企業(yè)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷推廣、網(wǎng)站重做改版、榕江網(wǎng)站定制設(shè)計(jì)、自適應(yīng)品牌網(wǎng)站建設(shè)、H5高端網(wǎng)站建設(shè)、成都做商城網(wǎng)站、集團(tuán)公司官網(wǎng)建設(shè)、外貿(mào)網(wǎng)站制作、高端網(wǎng)站制作、響應(yīng)式網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)等建站業(yè)務(wù)，價(jià)格優(yōu)惠性價(jià)比高，為榕江等各大城市提供網(wǎng)站開(kāi)發(fā)制作服務(wù)。

a=matrix(1:18,2)

a

?[,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數(shù)據(jù)類型

[1] "matrix"

注意barplot函數(shù)對(duì)象要么是向量，要么是矩陣，若不是，則要進(jìn)行數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)類型進(jìn)行轉(zhuǎn)換

barplot(d)? #所有參數(shù)默認(rèn)

?barplot

常見(jiàn)參數(shù)就不贅述了，幾個(gè)個(gè)人認(rèn)為比較重要參數(shù)如下

names.arg----在每個(gè)條形圖或條形圖下繪制的名稱向量。 如果省略此參數(shù)，那么如果它是向量，則從height的names屬性中獲取名稱；如果它是矩陣，則從列名稱中獲取名稱。

legend.text----數(shù)據(jù)為矩陣的時(shí)候用，如果legend.text為true，則height的行名稱非空時(shí)將用作標(biāo)簽。

horiz----默認(rèn)false，為豎直條形圖，改為TRUE，為水平條形圖

beside---如果為FALSE，則將高度列描繪為堆疊的條，如果為TRUE，則將列描繪為并列的條

space---每根柱子之前留出的空間量（以平均柱子寬度的一部分為單位）。 可以以單個(gè)數(shù)字或每個(gè)小節(jié)一個(gè)數(shù)字的形式給出。 如果height是一個(gè)矩陣，并且next為TRUE，則可以用兩個(gè)數(shù)字指定空間，其中第一個(gè)是同一組中的條形之間的間隔，第二個(gè)是組之間的間隔。 如果未明確給出，則如果height為矩陣，并且next為TRUE，則默認(rèn)為c（0,1），否則為0.2。

還有很多參數(shù)可以通過(guò)help()查詢

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

安裝加載包

install.package('ggplot2')

library(ggplot2)

#創(chuàng)建矩陣

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函數(shù)，geom從數(shù)據(jù)到幾何圖像，geom_bar為柱狀圖，geom_line為線型圖等，aes形成映射，x軸為sample，y軸為value，堆疊為contion，geom_bar()函數(shù)為建立柱狀圖，stat參數(shù)-統(tǒng)計(jì)變換，position參數(shù)為柱狀圖形式，position= 'fill'（圖形元素堆疊且高度標(biāo)準(zhǔn)化為1），position= 'stack'（圖形堆疊圖），參數(shù)position= 'dodge'（并列數(shù)據(jù)，非堆疊展示），coord畫圖在某個(gè)坐標(biāo)系中，facet將繪圖窗口分成若干子窗口用來(lái)生成數(shù)據(jù)中不同子集的圖形

# labs為標(biāo)題，theme為設(shè)置標(biāo)題參數(shù)，axis.title為軸標(biāo)題信息，axis.text為軸注釋文本，axis.text.x表示設(shè)置x軸的信息，還有更多參數(shù)詳查ggplot2包

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))+coord_flip() #加的函數(shù)可實(shí)現(xiàn)水平柱狀圖展示

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))

[R語(yǔ)言] GO富集分析可視化 GOplot::GOCircle

查看GOplot內(nèi)示例數(shù)據(jù)的格式，對(duì)自己的數(shù)據(jù)做處理

觀察結(jié)論：

觀察自己的兩個(gè)數(shù)據(jù)表：

table.legend 設(shè)置為T時(shí)會(huì)顯示表格

本圖中表格和圖例是出圖后剪切拼合而成，沒(méi)有用R中的拼圖包

R語(yǔ)言可視化及作圖6--ggplot2之點(diǎn)圖、條形圖、盒形圖、直方圖、線圖

R語(yǔ)言繪圖系列：

標(biāo)度控制著數(shù)據(jù)到圖形屬性的映射，標(biāo)度將我們的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為視覺(jué)上可以感知的東西，比如大小、位置、顏色、形狀等。標(biāo)度也為我們提供了讀圖時(shí)所使用的工具，比如說(shuō)坐標(biāo)軸和圖例。總的來(lái)說(shuō)，可以稱為引導(dǎo)元素。標(biāo)度函數(shù)控制元素的屬性，可以理解為圖形的遙控器，可以用它來(lái)調(diào)整畫布大小、顏色等等。此前學(xué)的shape,color,size等參數(shù)和標(biāo)度函數(shù)相比顯得不夠靈活。

scale_fill_brewer 調(diào)色板函數(shù)

geom_errorbar()

geom_crossbar()

geom_linerange() 繪制線段

geom_pointrange() 繪制點(diǎn)

pointrange：點(diǎn)畫線

首先繪制一張盒形圖

在圖上顯示出觀測(cè)值

值得注意的是，圖上點(diǎn)的多少并不能完全反應(yīng)原始數(shù)據(jù)的多少，因?yàn)橛械狞c(diǎn)可能因?yàn)辄c(diǎn)過(guò)于密集就會(huì)被覆蓋，看起來(lái)是一個(gè)點(diǎn)，其實(shí)可能是多個(gè)點(diǎn)。

因此可以使用geom_jitter函數(shù)將不同的點(diǎn)區(qū)分開(kāi)（jitter是震蕩散點(diǎn)），width設(shè)置如果遇到相同的點(diǎn)，點(diǎn)向左右方平移的距離。alpha設(shè)置透明度。

黑色點(diǎn)是離群點(diǎn)

還可以繪制卡槽圖

varwidth參數(shù)會(huì)根據(jù)該水平下觀測(cè)值的個(gè)數(shù)（n值）改變盒形圖的寬度。（這里寬度去的不是觀測(cè)個(gè)數(shù)的絕對(duì)值，而是平方根，以縮小差距。）

給盒子上色

分組盒形圖，用不同顏色區(qū)分

畫水平的盒形圖

使用coord_flip函數(shù)（坐標(biāo)軸翻轉(zhuǎn)函數(shù)）

繪制一張直方圖

bins可以設(shè)置直方圖條柱的數(shù)目，默認(rèn)為30。當(dāng)bins和binwidth（設(shè)置條柱寬度）同時(shí)設(shè)置時(shí)，默認(rèn)以binwidth為準(zhǔn)。

新加入變量cut，根據(jù)新變量在price水平上進(jìn)行一個(gè)計(jì)數(shù)

y軸由count變?yōu)閐ensity，繪制概率密度

注意下面density的寫法，前后都要加..

繪制概率密度曲線：geom_density函數(shù)

堆棧密度概率曲線

geom_line/geom_path/geom_step

繪制一個(gè)簡(jiǎn)單的線圖

繪制點(diǎn)線圖，點(diǎn)和線需要分別添加。

如上圖，線在點(diǎn)之上，是因?yàn)橄韧渡淞它c(diǎn)，又投射了線。

先投射線，點(diǎn)就出現(xiàn)在了線之上。

線的顏色出現(xiàn)了漸變

geom_smooth函數(shù)：繪制擬合曲線

methods還有其他的方法，如glm：廣義線性模型；losses：純粹平滑；gam：廣義加性模型等等（lm和glm最常用）

geom_hline繪制水平線，geom_vline繪制垂直線。xintercept和yintercept是截距，slope是斜率。

【R語(yǔ)言】解決GO富集分析繪圖，標(biāo)簽重疊問(wèn)題

前面我給大家詳細(xì)介紹過(guò)

?GO簡(jiǎn)介及GO富集結(jié)果解讀

?四種GO富集柱形圖、氣泡圖解讀

?GO富集分析四種風(fēng)格展示結(jié)果—柱形圖，氣泡圖

?KEGG富集分析—柱形圖，氣泡圖，通路圖

? DAVID GO和KEGG富集分析及結(jié)果可視化

也用視頻給大家介紹過(guò)

? GO和KEGG富集分析視頻講解

最近有粉絲反映說(shuō)，利用clusterProfiler這個(gè)包繪制GO富集分析氣泡圖和柱形圖的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)GO條目的名字都重疊在一起了。

氣泡圖

柱形圖

這個(gè)圖別說(shuō)美觀了，簡(jiǎn)直不忍直視。經(jīng)過(guò)我的認(rèn)真研究，發(fā)現(xiàn)跟R版本有關(guān)。前面我給大家展示的基本都是R 3.6.3做出來(lái)的圖。很多粉絲可能用的都是最新版本的R 4.1.2。

我們知道R的版本在不停的更新，相應(yīng)的R包也在不停的更新。我把繪制氣泡圖和柱形圖相關(guān)的函數(shù)拿出來(lái)認(rèn)真的研究了一下，終于發(fā)現(xiàn)的癥結(jié)所在。

dotplot這個(gè)函數(shù)，多了個(gè) label_format 參數(shù)

我們來(lái)看看這個(gè)參數(shù)究竟是干什么用的，看看參數(shù)說(shuō)明

label_format :

a numeric value sets wrap length, alternatively a custom function to format axis labels. by default wraps names longer that 30 characters

原來(lái)這個(gè)參數(shù)默認(rèn)值是30，當(dāng)標(biāo)簽的長(zhǎng)度大于30個(gè)字符就會(huì)被折疊，用多行來(lái)展示。既然問(wèn)題找到了，我們就來(lái)調(diào)節(jié)一下這個(gè)參數(shù)，把他設(shè)置成100，讓我們的標(biāo)簽可以一行展示。

是不是還是原來(lái)的配方，還是熟悉的味道

同樣的柱形圖，我們也能讓他恢復(fù)原來(lái)的容貌。

關(guān)于如何使用R做GO和KEGG富集分析，可參考下文

GO和KEGG富集分析視頻講解

本文題目：r語(yǔ)言畫go富集條形圖,r語(yǔ)言做go富集
文章轉(zhuǎn)載：http://chinadenli.net/article15/dsshcdi.html

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