企业网站可信认证必须做吗,怎样建淘宝客网站,漳州开企网,广东网站备案查询系统「写在前面」 在科研数据分析中我们会重复地绘制一些图形#xff0c;如果代码管理不当经常就会忘记之前绘图的代码。于是我计划开发一个 R 包#xff08;Biorplot#xff09;#xff0c;用来管理自己 R 语言绘图的代码。本系列文章用于记录 Biorplot 包开发日志。 相关链接… 「写在前面」 在科研数据分析中我们会重复地绘制一些图形如果代码管理不当经常就会忘记之前绘图的代码。于是我计划开发一个 R 包Biorplot用来管理自己 R 语言绘图的代码。本系列文章用于记录 Biorplot 包开发日志。 相关链接 相关代码和文档都存放在了 Biorplot GitHub 仓库 https://github.com/zhenghu159/Biorplot 欢迎大家 Follow 我的 GitHub 账号 https://github.com/zhenghu159 我会不定期更新生物信息学相关工具和学习资料。如果您有任何问题和建议或者想贡献自己的代码请在我的 GitHub 上留言。 介绍 气泡图是一种以二维图形展示多维数据的可视化工具。它将数据点绘制在平面坐标系中每个数据点用一个圆圈表示圆圈的大小通常与某个维度的数值大小相关。通过气泡图我们可以轻松地观察到数据点在各个维度上的分布情况从而更好地理解数据的结构和规律。 在 Biorplot 中我封装了 Bior_DotPlot() 函数来实现气泡图的绘制。 基础气泡图 绘制一个基础的气泡图如下 绘图代码 df - data.frame( Sample rep(paste(sample, 1:5, sep), 4), Gene rep(paste(gene, 1:4, sep), 5), size round(rnorm(20, mean 10, sd 5)))colour - c(#1F77B4FF,#FF7F0EFF,#2CA02CFF,#D62728FF,#9467BDFF)Bior_DotPlot(data df, x Sample, y Gene, size size, color Gene, x.text.col F, ggtheme theme_bw()) theme(axis.text.x element_text(angle 0, hjust 0.5)) 表达量气泡图 绘制一个表达量气泡图如下 绘图代码 df - data.frame( Sample rep(paste(sample, 1:4, sep), each4), Gene rep(paste(gene, 1:4, sep), 4), Pct c(80,10,10,10,10,80,10,10,10,10,80,10,10,10,10,80), Expression c(3,0.5,0.1,0.3,0.3,3,0.2,0.6,0.1,0.7,3,0.1,0.5,0.2,0.1,3))Bior_DotPlot(data df, x Sample, y Gene, sizePct, color Expression, x.text.col F, ggtheme theme_bw()) theme(axis.text.x element_text(angle 0, hjust 0.5)) scale_color_gradientn(colours c(lightblue3, lightblue, white, red, red4)) 源码解析 Biorplot::Bior_DotPlot() 函数主要继承了 ggpubr::ggdotchart() 函数。 源码 #%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%# Dot Plot# description Create a dot plot.## importFrom ggpubr ggdotchart# import ggplot2## inheritParams ggpubr::ggdotchart## return A ggplot object# export## examples# # Examples 1# x - rep(paste(sample, 1:5, sep), 4)# y - rep(paste(gene, 1:4, sep), 5)# size - round(rnorm(20, mean 10, sd 5))# colour - c(#1F77B4FF,#FF7F0EFF,#2CA02CFF,#D62728FF,#9467BDFF)# p - Bior_DotPlot(x x, y y, size size, group.by x, colour colour, max_size10)# pBior_DotPlot - function(data, x, y, group NULL, combine FALSE, color black, palette NULL, shape 19, size NULL, dot.size size, sorting c(ascending, descending, none), x.text.col TRUE, rotate FALSE, title NULL, xlab NULL, ylab NULL, facet.by NULL, panel.labs NULL, short.panel.labs TRUE, select NULL, remove NULL, order NULL, label NULL, font.label list(size 11, color black), label.select NULL, repel FALSE, label.rectangle FALSE, position identity, ggtheme theme_pubr(), ...){ # Default options .opts - list(data data, x x, y y, group group, combine combine, color color, palette palette, shape shape, size size, dot.size size, sorting sorting, x.text.col x.text.col, rotate rotate, title title, xlab xlab, ylab ylab, facet.by facet.by, panel.labs panel.labs, short.panel.labs short.panel.labs, select select, remove remove, order order, label label, font.label font.label, label.select label.select, repel repel, label.rectangle label.rectangle, position position, ggtheme ggtheme, ...) p - do.call(ggpubr::ggdotchart, .opts) return(p)}#%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 「结束」 注本文为个人学习笔记仅供大家参考学习不得用于任何商业目的。如有侵权请联系作者删除。 本文由 mdnice 多平台发布
