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IT技术数据

R语言 给部分数据画图（图中只包含要求的数据而不是所有数据的命令行怎么打？）可以先根据房子的类型(传统型和非传统型)删选数据再画图
plot(数据$价格[房子==“传统型”] ， 数据$大小[房子==“传统型”])
[R语言] GO富集分析可视化 GOplot::GOCircle 查看GOplot内示例数据的格式 ， 对自己的数据做处理
观察结论：
观察自己的两个数据表：
table.legend 设置为T时会显示表格
本图中表格和图例是出图后剪切拼合而成，没有用R中的拼图包
R语言画图基础功能 R语言有着很强大的画图功能 。我们可以从下面的语句中得到
1、绘画函数
高级画图功能（创建一个新的图形）
低级绘图函数（在现有的图形上添加元素）
2、绘图参数介绍
高级绘图函数共同参数选项：
其它常用绘图参数（可以使用help(par)查看）
3、画图面板分割
在一个面板中画多张图
（1）、par中参数mfrow和mfcol
（2）、ayout函数
生成复杂的图形排列
（3）、其它函数
在一个面板中画多张图
4.图形保存
（1）输出到屏幕
windows, X11
（2）输出到文件
df , postscript , xfig, bitmap, pictex, cairo_pdf, svg, png, jpeg, bmp, tiff
通过菜单命令保存图形
R语言画图-条形图，堆叠条形图（ggplot2）1. barplot函数
a=matrix(1:18,2)
a
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
[1,]1357911131517
[2,]24681012141618
class(a) #查看a数据类型
[1] "matrix"
注意barplot函数对象要么是向量，要么是矩阵 ， 若不是 ， 则要进行数据数据类型进行转换
barplot(d)#所有参数默认
?barplot
常见参数就不赘述了 ， 几个个人认为比较重要参数如下
names.arg----在每个条形图或条形图下绘制的名称向量 。如果省略此参数 ， 那么如果它是向量，则从height的names属性中获取名称；如果它是矩阵，则从列名称中获取名称 。
legend.text----数据为矩阵的时候用，如果legend.text为true，则height的行名称非空时将用作标签 。
horiz----默认false ， 为竖直条形图，改为TRUE，为水平条形图
beside---如果为FALSE，则将高度列描绘为堆叠的条，如果为TRUE，则将列描绘为并列的条
space---每根柱子之前留出的空间量（以平均柱子宽度的一部分为单位） 。可以以单个数字或每个小节一个数字的形式给出 。如果height是一个矩阵，并且next为TRUE，则可以用两个数字指定空间，其中第一个是同一组中的条形之间的间隔 ， 第二个是组之间的间隔 。如果未明确给出，则如果height为矩阵，并且next为TRUE，则默认为c（0,1） ， 否则为0.2 。
还有很多参数可以通过help()查询
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
安装加载包
install.package('ggplot2')
library(ggplot2)
#创建矩阵
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")

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