数据格式是这样的。数据第A列是病人ID，B~E列是临床信息，其他列是病人的RNAseq数据。你可以保存副本导出，然后自己读入。library(ggplot2)
library(grid)
library(RColorBrewer)
library(dplyr)
library(SuppDists) #提供rJohnson()函数data <- read.csv("BioInfoNotesDa
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2023-08-28 14:19:27
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# 如何实现“r语言 小提琴图”
## 1. 流程概述
为了帮助你理解如何在R语言中绘制小提琴图，我整理了以下步骤和代码示例。请跟随我的指导逐步实现这个任务。
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---- |
| 1 | 安装并加载必要的包 |
| 2 | 准备数据集 |
| 3 | 绘制小提琴图 |
## 2. 具体步骤及代码示例
### 步骤1：安装并加载必要的包
在R语言中，
原创
2024-07-14 09:46:45
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原创 黄小仙即便小仙同学决定学习R语言来提升自己作图的“逼格”的时候，心中还有有些疑虑的(嘿嘿，我这么懒，可不愿意做无用功了?)。仔细想了想，貌似又找到了两个学习R的理由。一是R可以帮助我们避免重复劳动，实现“一劳永逸”的终极梦想。尽管非常不想承认这一事实，在科研的过程中，小仙同学制造出了大量“无效”的数据(sign…)，但也不得不“绞尽脑汁”、“竭尽全力”地进行花式分析，试图找出合理的解释。这时
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2023-09-20 06:38:52
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1.什么是小提琴图？小提琴图是箱线图的变种，展示了任意位置的密度，通过小提琴图可以知道哪些位置的密度较高。外部形状即为核密度估计（在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一）。本文我们就来讨论一下小提琴图是如何绘制的以及如何对其进行解读。2.绘图前的数据准备 demo数据可以在https://www.bioladder.cn/shiny/zyp/bioladder2/demoData
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2023-07-07 23:34:58
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# 使用R语言绘制小提琴图（分组展示）
小提琴图是一种数据可视化工具，通常用于显示数据的分布情况，特别适合于比较不同组别之间的数据。本文将带你一步一步实现R语言的小提琴图绘制，并且分组展示。
## 流程概览
首先，我们需要明确实现这个目标的步骤，以下是每个步骤的简要说明：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ------------
原创
2024-10-06 06:16:06
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tidyr包：reshape2的替代者，功能更纯粹 tidyr包的应用tidyr主要提供了一个类似Excel中数据透视表(pivot table)的功能;gather和spread函数将数据在长格式和宽格式之间相互转化，应用在比如稀疏矩阵和稠密矩阵之间的转化;separate和union方法提供了数据分组拆分、合并的功能，应用在nominal数据的转化上R将整洁数据定义为：每个变量的数据
## R语言小提琴图排序指南
在数据可视化中，小提琴图是一种非常有用的图形工具，它可以展示数据的分布情况以及数据的密度。相较于传统的箱形图，小提琴图更直观地展现了数据的分布特征。在R语言中，我们可以使用`ggplot2`包轻松创建小提琴图，并进行排序。本文将详细介绍如何在R中使用小提琴图，并为您提供代码示例以及相关分析。
### 小提琴图的基础知识
小提琴图结合了箱形图和概率密度图的特点，它
# R语言小提琴图美化
## 什么是小提琴图？
小提琴图是一种用来显示数据分布情况的可视化方式，类似于箱线图。小提琴图可以展示数据的分布形状，密度和离群值等信息，是一种较为直观的数据探索工具。
在R语言中，我们可以使用`ggplot2`包来绘制小提琴图，并通过一些美化操作来使图表更加清晰美观。
## 绘制基础小提琴图
首先，我们需要安装并加载`ggplot2`包：
```markdow
原创
2024-05-19 03:55:01
348阅读
violin_beauty
五一假期，来点轻松点的知识！整个新系列。目前的几个系列， #R实战 以生信分析为主， #跟着CNS学作图 以复现顶刊Figure为主，而本系列 #R绘图 则是学习不在文章中但同样很好看的图，致力于给同学们在数据可视化中提供新的思路和方法。本期图片 distributions6
绘制# 加载包
library(tidyverse)
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2023-08-26 14:23:59
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# R语言作小提琴箱线图
小提琴箱线图（violin plot）是一种常用的数据可视化工具，它结合了箱线图和核密度图的特点，可以更直观地展示数据的分布情况。在R语言中，我们可以使用`vioplot`函数或`geom_violin`函数绘制小提琴箱线图。
## 一、小提琴箱线图的特点
小提琴箱线图由一个或多个通过中位数相连的密度估计图组成，中间的黑色盒子表示数据的四分位数范围，其中粗黑线表示中
原创
2023-07-19 14:24:30
290阅读
## R语言实现小提琴图信息的方法
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入数据] --> B[数据预处理]
B --> C[绘制小提琴图]
```
### 类图
```mermaid
classDiagram
class 数据处理{
- 数据导入()
- 数据清洗()
}
class
原创
2024-03-15 05:54:03
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# 使用R语言绘制分半小提琴图
小提琴图（Violin Plot）是一种展示数据分布的图形，能够直观地显示出数据的密度和分布状态。而分半小提琴图（Half Violin Plot）进一步增强了这一图形，通过只显示数据的一侧，有助于展示多个组的数据对比。在本文中，我们将介绍如何在R语言中绘制分半小提琴图，并给出相应的代码示例。
## 一、数据准备
首先，我们需要准备一些示例数据。下面我们将使用
原创
2024-10-13 06:19:11
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一、图表介绍 散点图经常被用来查看数据的分布特征，但是数据多的时候就很难发现总体的分布特征，此时我们会使用小提琴图或者箱线图。 箱线图只是展示了分位数的位置，而小提琴图则展示了任意位置的数据密度。 之前有个哥们跟我说，很想做一个没有边框的小提琴图，希望我们基因云平台能够实现这个功能。接到这个需求我们便开始了头脑风暴：风暴一：只需要没有边框吗？边框有上、下、左、右，都能调整是不是更好呢？ 风暴二：只
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2024-01-31 03:52:36
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# R 复现 Python 小提琴图：数据可视化入门
## 引言
数据可视化是分析数据、传达信息以及展示结果的重要手段。小提琴图（Violin Plot）正是用于展示数据分布的一种有效工具。它结合了箱线图和密度图的优点，既能显示数据的频率，也能展示其分布形态。本文将介绍如何使用 R 语言复现 Python 中的小提琴图，包括相关的代码示例和可视化结果。
## 什么是小提琴图？
小提琴图通过
原创
2024-09-09 03:48:36
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# R语言小提琴图多个基因的实现指南
在生物信息学中，小提琴图（Violin Plot）是用来显示数据分布的优秀工具，尤其适合展示多个基因的表达情况。今天，我们将逐步学习如何使用R语言绘制多个基因的小提琴图。以下是整个流程的概述：
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤描述 | 具体操作 |
|-----
我们既往已经讲过使用ggplot绘制箱型图，今天我们来聊聊ggplot绘制小提琴图，小提琴图在SCI论文中非常常见，特别是基因类的文章。 小提琴图其实可以算是箱型图的变种（等于：箱型图+核密度图），箱型图展示了数值和分位，小提琴图则是在这个基础上增加不同方位的密度，使得数据一目了然。 这种图表结合了箱形图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状。中间的黑色粗条表示四分位数范围，从其延伸的幼细黑线
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2024-04-09 01:20:02
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# R语言小提琴图（Violin Plot）及其绘制方法
在数据可视化中，箱线图是用来展示数据分布和离散程度的一种常用图表，它包含了中位数、上下四分位数和异常值等信息。然而，在某些情况下，箱线图可能无法充分展示数据的累积分布情况，无法揭示数据分布的更多细节。为了解决这个问题，小提琴图（Violin Plot）被提出并广泛应用。
## 什么是小提琴图？
小提琴图是一种通过将核密度估计和箱线图结
原创
2023-08-17 11:46:59
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# PYTHON 小提琴：使用 Python 控制乐器
## 引言
随着编程语言的普及，人们发现可以利用它们来进行艺术创作。Python 作为一种简单易学且功能强大的编程语言，因其丰富的库和框架，也被应用于音乐创作领域。特别是使用库如 `pyViolin` 可以用 Python 来控制小提琴，实现自动演奏或音频处理。本文将带您了解如何使用 Python 进行简单的小提琴操作，并提供示例代码。
# Python小提琴
在数据可视化领域，小提琴图是一种常用的图表类型，用来展示数据的分布情况。Python中的Seaborn库提供了绘制小提琴图的函数，让我们能够轻松地创建具有吸引力的小提琴图。本文将介绍如何使用Python绘制小提琴图，并解释小提琴图的特点和用途。
## 小提琴图的特点
小提琴图是一种结合了箱线图和核密度估计图的图表类型，通过展示数据的分布情况，可以清晰地看出数据的集中趋
原创
2024-03-05 03:11:08
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R语言小提琴图是一种用于展示数据分布和各组之间差异的有效可视化工具。在使用R语言创建小提琴图时，数据的格式化是非常重要的一步。本文将通过分步指南详细介绍如何解决R语言小提琴图数据格式的问题，包括环境准备、配置详解、验证测试等内容。
## 环境准备
在开始之前，确保你已经安装了必要的R包和工具。我们需要R环境、ggplot2包以及相关依赖。
### 前置依赖安装
```r
install.p
