新葡萄京娱乐场官方网站


  • 免费服务热线
  • 400-065-6886
  • 电话:86(0)512-6295 9990
  • 传真:86(0)512-6295 9995
资讯中心

ggplot2参数设置麻烦?试试ggpar!

发稿时间:2020-09-08来源:新葡萄京娱乐场官方网站生物

ggpar包是一个用于图形参数调整的包,但对于该包的使用先容目前并不多见,这里,大家提供了官网的示例,并加以说明

(https://www.rdocumentation.org/packages/ggpubr/versions/0.1.4/topics/ggpar )。


加载R包和数据

In[1]:

.libPaths("C:/Program Files/R/R-3.6.1/library")
library(ggpubr)
In [2]:

# Load data
data("ToothGrowth")
df <- ToothGrowth
head(df)
Out[2]:

len  supp  dose
4.2  VC  0.5
11.5  VC  0.5
7.3  VC  0.5
5.8  VC  0.5
6.4  VC  0.5
10.0  VC  0.5




1. 常见的箱体图

In[3]:

p <- ggboxplot(df, x = "dose", y = "len")
p
Out[3]:



2. 更改绘图方向

可选参数:"vertical", "horizontal", "reverse" (“垂直”,“水平”,“反向”)

In[4]:

ggpar(p, orientation = "vertical")
Out[4]:




In[5]:

ggpar(p, orientation = "reverse")
Out[5]:



In[6]:

ggpar(p, orientation = "horizontal")
Out[6]:



rotate 如果为TRUE,则通过将绘图方向设置为水平来旋转图形。

In[7]:

ggpar(p,rotate = T)
Out[7]:






1. 更改标题名和轴标签名

In[8]:

ggpar(p,
   main = "Plot of length n by dose",
   xlab = "Dose (mg)", ylab = "Length")
Out[8]:



2. 更改标题和轴标签样式

标题字体样式: 'plain', 'italic', 'bold', 'bold.italic'(“普通”,“斜体”,“粗体”,“斜粗体”)

In[9]:

ggpar(p,
   main = "Length by dose",
   submain = "plot by length",
   font.main = c(24,"bold.italic", "red"),
   font.submain = c(14,"bold.italic", "green"),
   font.x = c(14, "bold", "#2E9FDF"),
   font.y = c(14, "bold", "#E7B800"))
Out[9]:




3. 隐藏轴标签

In[10]:

ggpar(p, xlab = FALSE, ylab = FALSE)
Out[10]:






1. 带颜色的箱体图

In[11]:

p2 <- ggboxplot(df, "dose", "len", color = "dose")
p2
Out[11]:




2. 使用自定义调色板

In[12]:

ggpar(p2, palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"))
Out[12]:




3. 使用Dark2 、grey 、 npg等调色板

In[13]:

ggpar(p2, palette = "Dark2" )
Out[13]:




In[14]:

ggpar(p2, palette = "grey")
Out[14]:




In[15]:

ggpar(p2, palette = "npg") # nature
Out[15]:







1. 轴刻度标签和旋转

font.tickslab, font.xtickslab, font.ytickslab:刻度标签的字体样式(大小,字体,颜色)

x.text.angle, y.text.angle:x、y轴的字体方向

In[16]:

ggpar(p,
 font.tickslab = c(14,"bold", "#993333"),
 x.text.angle = 45, y.text.angle = 45)
Out[16]:




2. 隐藏轴刻度和刻度标签

In[17]:

ggpar(p, ticks = F, tickslab = F)
Out[17]:




3. 设置轴的范围

In[18]:

ggpar(p, ylim = c(-20, 60))
Out[18]:




In[19]:

ggpar(p, ylim = c(-20, 60),yticks.by = 10 )
Out[19]:




4. 轴刻度log2转换

In[20]:

ggpar(p, yscale = "log2", format.scale = TRUE)
Out[20]:







1. 更改图例的位置和标题

In[21]:

ggpar(p2,
 legend = "right", legend.title = "Dose (mg)",
 font.legend = c(10, "bold", "red"))
Out[21]:






往期相关链接:

1、R基础篇

excel不熟练怎么办,R来帮您(一)数据分类汇总

如何使用Rstudio练习R基础教程

R相关App及R包安装

【零基础学绘图】之气泡图绘制(六)

【零基础学绘图】之绘制venn图(五)
【零基础学绘图】之绘制barplot柱状图图(四)
【零基础学绘图】之绘制heatmap图(三)

【零基础学绘图】之绘制PCA图(二)

【零基础学绘图】之alpha指数箱体图绘制(一)

2、R进阶

【绘图进阶】之带连线的箱体图绘制(8)

【绘图进阶】之配对箱体图绘制(七)

【绘图进阶】之通路与菌的相关性分析热图(六)

【绘图进阶】之lefse定制化绘图(五)

【绘图进阶】之六种带中心点的PCA 图和三维PCA图绘制(四)

【绘图进阶】之交互式可删减分组和显示样品名的PCA 图(三)

【绘图进阶】之绘制PCA biplot图(二)

【进阶篇绘图】之带P值的箱体图、小提琴图绘制(一)

3.python基础篇

Python入门到底有多简单(一):数据读写与输出

4、数据提交

3分钟学会微生物多样性云平台数据分析;

3分钟学会CHIP-seq类实验测序数据可视化 —IGV的使用手册

10分钟搞定多样性数据提交,最快半天内获取登录号,史上最全的多样性原始数据提交教程

20分钟搞定GEO上传,史上最简单、最详细的GEO数据上传攻略

5、表达谱分析

表达谱分析(二)通路富集分析和基因互作网络图绘制

如何对GEO数据进行差异分析

miRNA靶基因预测App__miRWalk 3.0

6、医学数据分析

KING: 样本亲缘关系鉴定工具

【WGS服务升级】人工智能AppSpliceAI助力解读罕见和未确诊疾病中的非编码突变

隐性疾病trio家系别忽视单亲二倍体现象——新葡萄京娱乐场官方网站数据分析助力临床疾病诊断新添UPD(单亲二倍体)可视化分析工具

【昊工具】Oh My God! 太好用了吧!疾病或表型的关键基因查询数据库,我不允许你不知道Phenolyzer


新葡萄京娱乐场官方网站客户服务中心

手机/微信号:18964693703


【本群将为大家提供】

分享生信分析方案

提供数据素材及分析App支撑

定期开展生信分析线上讲座


QQ号:1040471849


编辑:大熊

审核:有才

来源:新葡萄京娱乐场官方网站生信团


新葡萄京娱乐场官方网站-新葡萄京官网 2012-2020 新葡萄京娱乐场官方网站    All Rights Reserved    苏ICP备17064027号-1
XML 地图 | Sitemap 地图