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      • ggplot第五篇–几何对象与统计变换的简单对应

      ggplot第五篇–几何对象与统计变换的简单对应

      • 发布者 weinfoeditor
      • 分类 生信星球
      • 日期 2018年8月23日
      测试开头

      今天是生信星球陪你的第105天


         你想找辆共享单车,发现满街都是别家车,没有一辆你能骑。

         你想学点生信,搜了“初学者教程”,满眼尽是高大上,没有一句能看懂。

         终于你跨越茫茫宇宙,来到生信星球,发现了初学者的新大陆


      简书-小洁忘了怎么分身,同步更新花花的文章。

      简书-刘小泽,同步更新豆豆的文章。

      ggplot第五篇--几何对象与统计变换的简单对应

      写在前面

      今天发生了一件有趣的事。在从食堂回实验室的路上, 我和师姐讨论了一点实验的问题,说到western需要抗体,可是好慢啊,我看到走在前面的小哥愣了一下,我想人家会不会把我当成书呆子了,路上竟然讨论实验?或者就是他做的实验和我一样,不由自主瞅了一眼。
      然后小哥回头跟我说上话了,原来他是诺禾致源的销售,他们公司有这个业务,并且很快的!!!哇这样的销售简直厉害了,竟然走着路都不忘工作,这要是谈成了,岂不是从路上捡来的生意?立刻刮目相看,要了名片。诺禾不愧是大公司,有这样的敬业的员工真的是好棒。
      然后我跟一个在诺禾做工程师的朋友聊起来这件事,画风是这样的:

      ggplot第五篇--几何对象与统计变换的简单对应

      呃。。。同样的敬业又优秀的员工!!作为一个工程师,竟然还不忘给我推销一把。
      不说了,我本来就是诺禾粉,这下更被圈粉。那位销售小哥听说我学生信,竟然还要拉我去他们公司工作哈哈哈,经他同意在这里贴个名片,北京的小伙伴有需求可以联系下啊~

      ggplot第五篇--几何对象与统计变换的简单对应
      这样敬业的员工应该升职加薪,我要奔走相告!

      下面开始正文,继续花花的ggplot教程了~~
      今天本来应该豆豆推送,但他说今天学的太零散,没法整理出来,纠结再三,扭扭捏捏、半推半就的借用了我的教程哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

      1.示例数据

      在公众号回复:dexp.csv,获得示例数据。
      读取数据:

      dexp <- read.csv("dexp.csv",row.names = 1)#设置第一列为行名

      示例数据:40个基因,每个基因9个重复,加上这9个重复各自的观测值,以及每个基因的长度。
      准备好ggplot2和gridExtra包。
      数据简化:取前四个基因

      dexp_small <- filter(dexp, Gene %in% paste("G", 1:4, sep = ""))

      2.定义背景图层

      要绘制7个图形,可以先定义背景图层,以简化代码。

      p <- ggplot(data = dexp_small, aes(x = Sample, y = Expression))

      3.绘制各类图形

      #geom_point:散点图
      p_point <-p + geom_point(
        stat = "identity",
        aes(color = Gene),
      ) +
        labs(title = "geom_point") 
      #geom_bar:条形图
      p_bar1<-p + geom_bar(
        stat = "identity",
        aes(fill = Gene), #fill是填充颜色,改成color就是边框颜色了,默认填充黑色
      )
      p_bar2 <- p + geom_bar(
        stat = "identity",
        aes(fill = Gene),
        position = "dodge" #默认stack,改为dodge则是并排,fill将总和算作一,显示百分比。
      ) 
      #geom_line:折线图
      p_line <- p + geom_line(
        stat = "identity", 
        aes(color = Gene, group = Gene) 
      )
      #geom_area:面积图 #折线图的积分
      p_area <- p + geom_area(
        stat = "identity",
        aes(fill = Gene, group = Gene),
        position = "dodge",  #改成“stack”,则会层叠起来
        alpha = 5/10 #产生遮挡,调整透明度
      ) 
      #geom_boxplot:箱线图
      p_boxplot <- p + geom_boxplot(
        stat = "boxplot",
        aes(color = Sample, group = Sample)
      ) 
      ##密度图
      p_density <- ggplot(data = dexp_small)+
        geom_density(stat = "density",
          aes(Expression, color = Gene))
      ##小提琴图
      p_violin <-ggplot(data = dexp_small,aes(x = Sample, y = Expression)) + geom_violin(stat = "ydensity",
        aes(fill = Sample,color=Sample))

      3.合并显示在同一张图上-grid.arrange

      grid.arrange(p_point, p_bar1,p_bar2, p_line, p_area,p_boxplot,p_violin, p_density,ncol = 2)#两列
      ggplot第五篇--几何对象与统计变换的简单对应
      这图真好看

      点击底部的“阅读原文”,获得更好的阅读体验哦😻

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      ggplot第五篇--几何对象与统计变换的简单对应

      测试结尾

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