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這篇文章給大家介紹使用R語(yǔ)言怎么繪制一個(gè)折線圖,內(nèi)容非常詳細(xì),感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對(duì)大家能有所幫助。
在R中的通過(guò)使用plot()函數(shù)來(lái)創(chuàng)建線形圖,語(yǔ)法如下:
plot(v,type,col,xlab,ylab)
v - 是包含數(shù)值的向量。
type - 取值“p”表示僅繪制點(diǎn),“l(fā)”表示僅繪制線條,“o”表示僅繪制點(diǎn)和線。
xlab - 是x軸的標(biāo)簽。
ylab - 是y軸的標(biāo)簽。
main - 是圖表的標(biāo)題。
col - 用于繪制點(diǎn)和線兩種顏色。
我們接下來(lái)嘗試使用輸入向量和類型參數(shù)為“O”創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的折線圖,如下:
運(yùn)行結(jié)果為:
我們?cè)賮?lái)通過(guò)使用附加參數(shù)來(lái)擴(kuò)展折線圖的功能,例如可以向點(diǎn)和線添加顏色,給圖表標(biāo)題,并在軸上添加標(biāo)簽,如下:
運(yùn)行結(jié)果為:
最后再來(lái)嘗試使用lines()函數(shù)在同一個(gè)圖表上繪制多個(gè)線條,在繪制第一行之后,lines()函數(shù)可以使用附加向量作為輸入來(lái)繪制圖表中的第二行,如下:
運(yùn)行結(jié)果為:
好啦,本次記錄就到這里了。
補(bǔ)充:R語(yǔ)言基礎(chǔ)圖形繪制——折線圖
簡(jiǎn)介
折線圖通常用來(lái)對(duì)兩個(gè)連續(xù)變量之間的相互依存關(guān)系進(jìn)行可視化。x軸可以是連續(xù)型變量,也可以是離散型變量。生物學(xué)中,通常用來(lái)表示不同藥物劑量下實(shí)驗(yàn)對(duì)象的變化,或者是基因在不同類型組織或細(xì)胞中的表達(dá)模式。
簡(jiǎn)單示例:使用plot()函數(shù),改變參數(shù)type,更多類型請(qǐng)查看幫助文檔。
# 查看作圖數(shù)據(jù) BOD # Time demand # 1 1 8.3 # 2 2 10.3 # 3 3 19.0 # 4 4 16.0 # 5 5 15.6 # 6 7 19.8 op <- par(no.readonly = T) library(dplyr) library(tidyverse) par(mfrow = c(2,2)) BOD %>% { plot(demand ~ Time,data = .,type = "l",main = "A") plot(demand ~ Time,data = .,type = "b",main = "A") plot(demand ~ Time,data = .,type = "s",main = "A") plot(demand ~ Time,data = .,type = "o",main = "A") } par(op)
目前,基礎(chǔ)函數(shù)繪制多個(gè)分組折線圖,需要借助lines()函數(shù)。
op <- par(no.readonly = T) library(dplyr) library(tidyverse) par(mar = c(rep(4,4))) BOD %>% { plot(demand ~ Time,data = .,type = "l",col = "red",lwd = 2) lines(1:7,seq(8,20,length.out = 7),col = "steelblue",lwd = 2) } par(op)
多個(gè)分組時(shí),可以借助for循環(huán)實(shí)現(xiàn)。
不加任何參數(shù)繪制簡(jiǎn)單折線圖。
library(ggplot2) BOD %>% { ggplot(.,aes(Time,demand))+geom_line() }
library(ggplot2) library(patchwork) BOD %>% { p1 <- ggplot(.,aes(Time,demand))+geom_line() p2 <- ggplot(.,aes(factor(Time),demand,group = 1))+geom_line() p1 + p2 }
為了比較因子型和連續(xù)型變量的不同,我們將兩張圖放在一起,可以發(fā)現(xiàn)右圖中并沒(méi)有6這個(gè)水平。當(dāng) x 對(duì)應(yīng)于因子型變量時(shí),必須使用命令 aes(group=1) 以確保 ggplot() 知道這些數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于同一個(gè)分組,從而應(yīng)該用一條折線連在一起。
相比于基礎(chǔ)函數(shù),ggplot繪制分組折線圖簡(jiǎn)直不要太方便。%>%是管道符,需要加載dplyr包,**{}也可以理解為管道符,.**代表上一級(jí)生成的數(shù)據(jù),p1 + p2 需要加載patchwork拼圖包。
library(plyr) ToothGrowth %>% ddply(c("supp", "dose"), summarise, length=mean(len)) %>% { p1 <- ggplot(.,aes(x=dose, y=length, colour=supp)) + geom_line() p2 <- ggplot(.,aes(x=dose, y=length, linetype=supp)) + geom_line() p1 + p2 }
如圖,分別將supp映射給了顏色和線條類型。
如果要添加數(shù)據(jù)點(diǎn)等其他類型,可以通過(guò)geom系列函數(shù)實(shí)現(xiàn)。
來(lái)吧,實(shí)踐吧!
我使用的是自己的小鼠早期胚胎卵母細(xì)胞到8細(xì)胞各時(shí)期的測(cè)序數(shù)據(jù),挑選了大約3300個(gè)基因??v坐標(biāo)使用的是log2(FPKM)值。
一起來(lái)看看ggplot繪制分組折線圖有多方便吧
首先需要將數(shù)據(jù)組織成長(zhǎng)數(shù)據(jù)格式。
head(oo1_long)
x <- length(unique(oo1_long$t)) ggplot(data=oo1_long, aes(x=variable, y=value, group=t)) + geom_line(alpha = oo1_long$alpha,color = oo1_long$color,size = oo1_long$size)+ theme_bw()+ scale_y_continuous(expand = c(0,0))+ scale_x_discrete(expand = c(0,0))+ ylab(label = "log2(fpkm)")+ xlab(label = "")+ geom_text(aes(4,10.2,label =paste("cluster1-1", x-1 , sep = '\n')))
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