R语言画GO图 r语言shiny画图 _参数

R语言可视化及作图6--ggplot2之点图、条形图、盒形图、直方图、线图R语言绘图系列：
标度控制着数据到图形属性的映射，标度将R语言画GO图我们的数据转化为视觉上可以感知的东西，比如大小、位置、颜色、形状等。标度也为R语言画GO图我们提供R语言画GO图了读图时所使用的工具，比如说坐标轴和图例。总的来说，可以称为引导元素。标度函数控制元素的属性，可以理解为图形的遥控器，可以用它来调整画布大小、颜色等等。此前学的shape,color,size等参数和标度函数相比显得不够灵活。
scale_fill_brewer 调色板函数
geom_errorbar()
geom_crossbar()
geom_linerange() 绘制线段
geom_pointrange() 绘制点
pointrange：点画线
首先绘制一张盒形图
在图上显示出观测值
值得注意的是，图上点的多少并不能完全反应原始数据的多少，因为有的点可能因为点过于密集就会被覆盖，看起来是一个点，其实可能是多个点。
因此可以使用geom_jitter函数将不同的点区分开（jitter是震荡散点），width设置如果遇到相同的点，点向左右方平移的距离。alpha设置透明度。
黑色点是离群点
还可以绘制卡槽图
varwidth参数会根据该水平下观测值的个数（n值）改变盒形图的宽度。（这里宽度去的不是观测个数的绝对值，而是平方根，以缩小差距。）
给盒子上色
分组盒形图，用不同颜色区分
画水平的盒形图
使用coord_flip函数（坐标轴翻转函数）
绘制一张直方图
bins可以设置直方图条柱的数目，默认为30 。当bins和binwidth（设置条柱宽度）同时设置时，默认以binwidth为准。
新加入变量cut，根据新变量在price水平上进行一个计数
y轴由count变为density，绘制概率密度
注意下面density的写法，前后都要加..
绘制概率密度曲线：geom_density函数
堆栈密度概率曲线
geom_line/geom_path/geom_step
绘制一个简单的线图
绘制点线图，点和线需要分别添加。
如上图，线在点之上，是因为先投射了点，又投射了线。
先投射线，点就出现在了线之上。
【R语言画GO图 r语言shiny画图】 线的颜色出现了渐变
geom_smooth函数：绘制拟合曲线
methods还有其他的方法，如glm：广义线性模型；losses：纯粹平滑；gam：广义加性模型等等（lm和glm最常用）
geom_hline绘制水平线， geom_vline绘制垂直线。xintercept和yintercept是截距，slope是斜率。
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")
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函数，geom从数据到几何图像，geom_bar为柱状图， geom_line为线型图等， aes形成映射， x轴为sample，y轴为value，堆叠为contion，geom_bar()函数为建立柱状图， stat参数-统计变换，position参数为柱状图形式， position= 'fill'（图形元素堆叠且高度标准化为1）， position= 'stack'（图形堆叠图），参数position= 'dodge'（并列数据，非堆叠展示）， coord画图在某个坐标系中，facet将绘图窗口分成若干子窗口用来生成数据中不同子集的图形
# labs为标题，theme为设置标题参数，axis.title为轴标题信息， axis.text为轴注释文本，axis.text.x表示设置x轴的信息，还有更多参数详查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() #加的函数可实现水平柱状图展示
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语言】解决GO富集分析绘图，标签重叠问题前面我给大家详细介绍过
?GO简介及GO富集结果解读
?四种GO富集柱形图、气泡图解读
?GO富集分析四种风格展示结果—柱形图，气泡图
?KEGG富集分析—柱形图，气泡图，通路图
?DAVID GO和KEGG富集分析及结果可视化
也用视频给大家介绍过
?GO和KEGG富集分析视频讲解
最近有粉丝反映说，利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候，发现GO条目的名字都重叠在一起了。
气泡图
柱形图
这个图别说美观了，简直不忍直视。经过我的认真研究，发现跟R版本有关。前面我给大家展示的基本都是R 3.6.3做出来的图。很多粉丝可能用的都是最新版本的R 4.1.2 。
我们知道R的版本在不停的更新，相应的R包也在不停的更新。我把绘制气泡图和柱形图相关的函数拿出来认真的研究了一下，终于发现的症结所在。
dotplot这个函数，多了个 label_format 参数
我们来看看这个参数究竟是干什么用的，看看参数说明
label_format :
a numeric value sets wrap length, alternatively a custom function to format axis labels. by default wraps names longer that 30 characters
原来这个参数默认值是30，当标签的长度大于30个字符就会被折叠，用多行来展示。既然问题找到了，我们就来调节一下这个参数，把他设置成100，让我们的标签可以一行展示。
是不是还是原来的配方，还是熟悉的味道
同样的柱形图，我们也能让他恢复原来的容貌。
关于如何使用R做GO和KEGG富集分析，可参考下文
GO和KEGG富集分析视频讲解
[R语言] GO富集分析可视化 GOplot::GOCircle 查看GOplot内示例数据R语言画GO图的格式R语言画GO图，对自己的数据做处理
观察结论R语言画GO图：
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R语言画GO图，没有用R中的拼图包
R语言可视化及作图7--ggplot2之标签、图例和标题绘制 R语言绘图系列R语言画GO图：
使用geom_label绘制标签散点图
绘制点R语言画GO图，并通过nudge参数对标签进行x轴和y轴上的平移
使用angle参数对标签角度进行设置
geom_label可以使用fill对颜色进行填充,fontface设置字体，geom_text不能填充颜色
parse参数意思是前面传入的是一个数学表达式，size定义标签相对大小。
画一个散点图
annotate函数传入标签
添加矩形
添加短线段
2.1 guide_legend函数（主要参数：color, shape, size）
图例调整函数也属于标度函数的一类，但不可以直接使用加号来连接，必须放在函数中，作为一个参数。
guide_colorbar和guide_legend设置的是不同的图例，guide_colorbar定义色条图例， guide_legend定义普通图例。
2.2 标度函数scale
对于连续型变量，使用的参数是scale_xxx_continous()，对于分类型变量，使用的是scale_xxx_discrete() 。
2.3：theme函数
在theme函数中，与图例有关的主要参数有：
标题主要有五种：主标题，副标题，角注，x轴标签和y轴标签
ggtitle()只能定义标题和副标题，默认的位置在左上角。
如何用R语言画图q1, 首先要确定是barplot还是hist，如果是barplot的话，应该不存在breaks的问题，因为barplot的传入参数是个矩阵；
我假设你要画的是个hist ，我偶遇过这个问题，我的理解是hist的breaks的值要能被范围整除才行；比如x=1:200，break=7的话，就只能画出4个柱来，但如果breaks=10就没问题；基本上是这样的，偶尔也有例外；比如break=5就不行....奇怪得很
最后，没办法的办法，就只能用barplot代替hist了，barplot肯定不会有这个问题，统计下hist参数中的分布情况，转换成矩阵，用barplot吧；
q2, 貌似一般都用一组因素把这些类别区分开，我用abcde，表示你的小学，中学...了，比如这样：
a=1:7;b=8:10;c=c(9,10,11);d=c(40,55);e=100:110f=factor(c(rep(1,sum(length(a),length(b),length(c))),rep(2,sum(length(d),length(e)))))#先用c()生成数组，在转换成factor，其实数组也ok的，不过plot()中两个数组和factor不一样 x=c(a,b,c,d,e)plot(x~f)q3, 就我所知不行；yes或no一定也要是能映射到x ， y范围内的点才行；你是想表示分类结果吗？如果是的话，通常用颜色，或者在点旁边的text表示。
q4, 举个例子吧
x=-50:50y=x^2 x 1z=10*abs(x) 1 plot(x,y,type='l')lines(x,z,lty=3)legend(c('type1','type2'), x=-20,y=2500, col=c('black','red'), lty=c(1,3))legend的x和y是legend的左上角，匿名参数是类型名称，col,lty,pch 是对应的颜色，线类型，和点类型。
最后，我现在多用ggplot2 ，如果不抵触的话可以看看，和R的基础作图包思路不是很一样，但是图很清新的；
如果还有问题，建议把数据集data.frame粘贴几行上来，我也试试；
关于R语言画GO图和r语言shiny画图的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

R语言画GO图 r语言shiny画图

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