利用R语言制作出漂亮的交互数据可视化 利用R语言也可以制作出漂亮的交互数据可视化，下面和大家分享一些常用的交互可视化的R包。 rCharts包 说起R语言的交互包，第一个想到的应该就是rCharts包。该包直接在R中生成基于D3的Web界面。 rCharts包的安装： require(devtools) install_github('rCharts', 'ramnathv') rCharts函
将数据变成图表，进行数据分析，文字少，分析结果简洁明了，能够提高人们的视觉效应，能更快读取原始数据，合理的使用图表，能够提升人们对数据的理解能力，节约阅览的时间。本节细致归纳了绘制图形并保存中涉及的基本参数以及实例。1.图像绘制函数 常用的绘图函数
常 用 函 数 图 形 类
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2023-08-11 15:40:33
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R语言数据的可视化-星图和脸谱图星图和脸谱图函数使用说明以下内容全部来自《统计学——基于R》书本的学习星图可以针对一个二维矩阵的两组变量分别建立表格。用P个变量圆P等分，将p个半径连接，形成一个p边型。n个样本形成n个p边形，称为星图。注意需要将表格的数据转换成矩阵形式，并保存 例：现有数据表：这是RData格式的文件，除了第一行的为指标，其他的都是数据将数据框转换为矩阵形式matrix2_3&l
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2023-09-29 20:36:28
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雷达图简介雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。轴的相对位置和角度通常是无信息的。 雷达图也称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，不规则多边形，极坐标图或Kiviat图。它相当于平行坐标图，轴径向排列。像六边形战士就是说的马龙的力量、速度、技巧、发球、防守、经验六个方面的六维雷达图是六边形的。ggradar介绍我们将用ggradar这个包来绘
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2023-10-24 19:48:18
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1.什么是雷达图？ 雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。轴的相对位置和角度通常是无信息的。 雷达图也称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，不规则多边形，极坐标图或Kiviat图。它相当于平行坐标图，轴径向排列。 雷达图和折线图是是很相似的，只不过坐标轴由直线坐标轴，变成了极坐标轴。2.绘图前的数据准备 demo数据可以在https://www.
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2023-09-18 16:05:57
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SPSS只能完成主成分分析的一部分环节，主成分得分等计算尚需结合其他工具(如Excel)来完成，这对SPSS用户来说，是极不方便的。小兵建议大家直接采用R语言实现主成分分析，今天先送上一枚案例。使用R语言自带USJudgeRatings法官综合素质评分数据，每位法官均有12项维度打分，我们觉得用12个指标评价一位法官过于复杂了，现在请对12个维度打分变量进行降维处理，造几个主成分来用于综合评价。数
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2023-08-08 14:05:41
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GSEA文件准备setwd("F:\\GEO\\GEO芯片数据/")
##下载好的载入
load('GSE35896_eSet.Rdata')
a=gset[[1]]
##取出第一个元素赋值给一个对象a
dat=exprs(a)
#a现在是一个对象，取a这个对象通过看说明书知道要用exprs这个函数，该函数得到表达矩阵
#现在 得到的dat就是一个表达矩阵，只不过基因的ID是探针名
dim
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2023-06-25 13:04:35
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入门书籍：R语言实战进度：1-4章摘要：1）实用的包forecast:用于做时间序列预测的，有auto.arima函数RODBC:可以用来读取excel文件。但据说R对csv格式适应更加良好，相应的导入导出均较为方便（read.table, write等）reshape：目前用到rename函数，可以方便的对数据变量重命名fCalendar：在日期输入处提及，据说对日期运算有奇效，但无具体示例。同
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2023-07-11 22:30:31
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比如NEJM这张图：比如另外一个顶级期刊Lancet的亚组森林图在之前，我这边花了2周时间结局了类似的森林图的画法一键搞定亚组森林图！快速生成顶级SCI论文的高清图的方法来了但是还是达不到我们理想的森林图的模样！因为图中的文字不能灵活修，也有人说森林图效应值置信区间没有边界“工”字型边界线。它的网址是www.medsta.cn/（在电脑端浏览器打开，位于“风暴智能统计”模块）浏览器输入medsta
1. qq图的做法qq图是正态分位数图，纵坐标是变量的取值，关键是横坐标。qqplot全名应该是正态分位数图，横坐标的做法：首先把变量按从小到大的顺序排列，计算变量的长度，即总共有多少个取值，再按顺序计算变量的所有取值的累积百分比，所谓的累积百分比，也就是可以看成是累积概率，比如有10个值，按照从小到大的顺序，第一个值的排序是1
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2023-12-30 20:45:17
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条形图条形图是用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少画成长短不同的直条，然后把这些直条按一定顺序排列起来。条形图横轴上的数据是离散的而不是连续的。参数说明height：高度，通过该参数可以指定要画多少个柱子以及每个柱子的高度，其值有两种格式。第一种：向量vector，此时会根据向量的长度来判断有多少个柱子，向量中的每个值就是柱子的高度。第二种：矩阵martrix，此时用于画堆积柱状图。#使用
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2023-06-25 14:02:14
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准备数据需要准备两个数据：一个是基因表达谱，另一个是基因的注释（可以为KO注释，也可以是别的什么注释）基因表达谱sample1sample2sample3...gene11.02.02.0...gene23.03.04.0...gene35.05.05.0...gene46.07.09.0..................通路信息geneKOpathwaygene1KO1pathway1gene
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2023-09-04 14:47:27
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环境空间 ( environment ) 对于刚接触 R 语言的我来说，是比较陌生的。虽然不了解它的运行原理，但也不影响我使用 R 语言。环境空间是 R 语言中关于计算机方面的底层设计，主要用于R语言是环境加载器。通过环境空间，封装了加载器的运行过程，让使用者在不知道底层细节的情况下，可以任意加载使用到的第三方的 R 语言程序包。介绍在R语言中，不管是变量，对象，或者函数，都存在于 R 的环境空间
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2023-09-02 13:55:38
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C++能解决的瓶颈问题有:由于迭代依赖于之前结果，循环难以简便的向量化运算递归函数，或者是需要对同一个函数运算成千上万次R语言缺少一些高级数据结构和算法我们只需要在代码中写一部分C++代码来就可以处理上面这些问题。后续操作在Windows下进行，你需要安装Rtools，用install.packages("Rcpp")安装新版的Rcpp，最重要一点，你需要保证你R语言时不能是C:/Program
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2023-08-14 10:49:43
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拼凑sql
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Patchwork is a package for the R programming language that simplifies data visualization layouts through a simple math-like
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2024-08-06 20:48:21
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以下函数只为满足常用的若干作图需求。
基本作图： plot(x)、plot(x, y) #散点图，最多两个变量
#可使用参数type生成不同的效果图。常用‘l’、‘o’、‘h’，分别为折线图，点线图，垂线图。 #’s'和’S'是折线图，前者是先水平后垂直，后者是先垂直后水平；’n'是不显示，
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2023-10-31 23:48:18
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通常来说，我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性：完善特征工程（feature engineering）或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼，我们可以发现人们更钟爱于Boosting算法，这是因为和其他方法相比，它在产生类似的结果时往往更加节约时间。Boosting算法有很多种，比如梯度推进（Gradient Boosting）、XGBoost、AdaBoost、Ge
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2023-07-24 17:59:08
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在我们的一篇客户文章的GO/KEGG富集分析部分有这样一类热图（如下），通过改变颜色条的映射方式，以0.05为分界，非常巧妙地实现对Q值(也可以是P值)的可视化展示，直观展示出感兴趣通路在不同比较组的富集情况。 genes,2019 绘制这样的热图，有两个关键的步骤：颜色条的控制和分组信息的添加。接下来，就为大家介绍如何使用R语言的pheatmap包绘制这样的图表
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2023-06-21 10:07:04
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R学习：R for Data Science（一）分面添加额外变量的一种方法是使用图形属性。另一种方法是将图分割成多个分面，即可以显示数据子集的子图。这种方法特别适合添加分类变量。 library(tidyverse)
library(ggplot2)
a=mpg#查看mpg 要想通过单个变量对图进行分面，可以使用函数facet_wrap()。其第一个参数是一个公式，创建公式的方式是在 ~
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2023-09-11 12:48:31
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获取更多R语言知识，请关注公众号：医学和生信笔记医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。 文章目录安装使用添加边际图形拼图拼热图 aplot也是一个拼图包，但是使用场景和普通的拼图R包略有不同，它可以让你的坐标轴完全对齐！这让你在拼不同类型但是又使用同一个数据的图形时，更加具有
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2023-11-01 16:48:26
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