r语言go分析柱形图 r语言 柱状图+趋势线

R语言ggplot2做簇状柱形图并添加误差线的一个完整示例

原始数据存储在一个excel文件里,这个excel文件里有三个子表格,每一个子表格的数据如下:

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总的数据格式

现在的需要是做如下的图

比如这里我新建了一个子表格sheet4,数据最终的格式如下

这里用到的是标准误

这里新学到一个知识点是,柱子默认是不贴底的,如果要贴底使用函数 scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0,0.1)))

mult对应的两个值一个是控制下面,一个是控制上面,贴底就设置为0 就可以了

小明的数据分析笔记本

R语言ggplot2做柱形图如何让起始位置不是0?

突然有了灵感,做柱形图的时候可以不用 geom_bar() 或者 geom_col() 直接画柱子的函数,可以用 geom_segment() 画线段的函数,只是需要准备示例数据集的时候稍微做一个调整就可以了

正常柱形图的示例数据集如下

来自于论文 Seasonal variation in community composition and distributional ranges of birds along a subtropical elevation gradient in China 的figure4

论文中没有找到原始数据,自己构造一份吧 只准备两个物种的数据

这个只有两个物种的数据看起来和论文中的图差别还挺大的,物种准备全了效果就是一样的

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【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语言绘图(ggplot2、ggpubr)从入门到精通04--柱状图美化之调色

本系列课程要求大家有一定的R语言基础,对于完全零基础的同学,建议去听一下师兄的《生信必备技巧之——R语言基础教程》。本课程将从最基本的绘图开始讲解,深入浅出的带大家理解和运用强大而灵活的ggplot2包。内容包括如何利用ggplot2绘制散点图、线图、柱状图、添加注解、修改坐标轴和图例等。

本次课程所用的配套书籍是: 《R Graphic Cookbooks》

除了以上的基本图形外,师兄还会给大家讲解箱线图、提琴图、热图、火山图、气泡图、桑基图、PCA图等各种常用的生信图形的绘制,还不赶紧加入收藏夹,跟着师兄慢慢学起来吧!

柱状图可能是最常用的一种数据可视化。它们通常用于显示数值(在y轴上),用于显示不同类别的数值(在x轴上)。例如,柱状图可以用来显示四种不同商品的价格。柱状图通常不适合显示一段时间内的价格,因为时间是一个连续的变量。

在制作柱状图时,您应该注意一个重要的区别:柱状图的高度有时表示数据集中的案例数,有时表示数据集中的值。记住这一区别——这可能会引起混淆,因为它们与数据的关系非常不同,但两者使用相同的术语。

拓展: position参数: 此处的position主要是指对图像的微调,最常见的应用是在分组的柱形图(bar)中,因为分组的柱形图会产生组内堆积和不堆积两种主要效果。


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