R语言绘图 --- 气泡图(Biorplot 开发日志 --- 4)

「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。

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:

alt

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:

alt

绘图代码:

df <- data.frame(
Sample = rep(paste('sample', 1:4, sep=''), each=4),
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", size="Pct", 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_size=10)
#' p
Bior_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。

alt

本文由 mdnice 多平台发布

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/846782.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【全开源】种草分享|动态朋友圈|瀑布流|uniapp

一款基于FastadminThinkPHP和Uniapp开发的种草分享评论点赞消息提醒系统&#xff0c;发布动态&#xff0c;分享种草生活&#xff0c;可以收藏关注点赞&#xff0c;消息提醒&#xff0c;同时支持H5/小程序/app多端。 ​让每一次互动都不再错过&#x1f514; &#x1f331; 种草…

代码随想录算法训练营第二十五天| 216. 组合总和 III、17. 电话号码的字母组合

[LeetCode] 216. 组合总和 III [LeetCode] 216. 组合总和 III 文章解释 [LeetCode] 216. 组合总和 III 视频解释 题目: 找出所有相加之和为 n 的 k 个数的组合&#xff0c;且满足下列条件&#xff1a; 只使用数字1到9每个数字 最多使用一次 返回 所有可能的有效组合的列表 。该…

Fiink的简单学习一

一 相关大数据概念 1.1 根据时间 1.实时计算&#xff1a; 数据实时处理&#xff0c;结果实时存储 是一种持续、低时延、事件触发的任务 2.离线计算&#xff1a; 数据延迟处理&#xff0c;结果N1模式(昨天的数据今天存储) 是一种批量、高时延、主动发起的计算任务 1.2 处…

算法金 | 再见,支持向量机 SVM!

大侠幸会&#xff0c;在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸&#xff0c;多个算法赛 Top 「日更万日&#xff0c;让更多人享受智能乐趣」 一、SVM概述 定义与基本概念 支持向量机&#xff08;SVM&#xff09;是一种监督学习模型&#xff0c;用于解决分类和回归问题。它的核…

软件杯 题目:基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

文章目录 0 前言1 简介2 LeNet-5 模型的介绍2.1 结构解析2.2 C1层2.3 S2层S2层和C3层连接 2.4 F6与C5层 3 写数字识别算法模型的构建3.1 输入层设计3.2 激活函数的选取3.3 卷积层设计3.4 降采样层3.5 输出层设计 4 网络模型的总体结构5 部分实现代码6 在线手写识别7 最后 0 前言…

基于springboot+vue的医院信息管理系统

开发语言&#xff1a;Java框架&#xff1a;springbootJDK版本&#xff1a;JDK1.8服务器&#xff1a;tomcat7数据库&#xff1a;mysql 5.7&#xff08;一定要5.7版本&#xff09;数据库工具&#xff1a;Navicat11开发软件&#xff1a;eclipse/myeclipse/ideaMaven包&#xff1a;…

HTML静态网页成品作业(HTML+CSS)—— 节日端午节介绍网页(5个页面)

&#x1f389;不定期分享源码&#xff0c;关注不丢失哦 文章目录 一、作品介绍二、作品演示三、代码目录四、网站代码HTML部分代码 五、源码获取 一、作品介绍 &#x1f3f7;️本套采用HTMLCSS&#xff0c;未使用Javacsript代码&#xff0c;共有5个页面。 二、作品演示 三、代…

Rust自动生成文件解析

目录 一、生成目录解析二、生成文件解析2.1 Cargo.toml2.2 main函数解析 一、生成目录解析 先使用cargo clean命令删除所有生成的文件&#xff0c;下图显示了目录结构和 main.rs文件 使用cargo new testrust时自动创建出名为testrust的Rust项目。内部主要包含一个src的源码文…

Qt——升级系列(Level Two):Hello Qt 程序实现、项目文件解析、

Hello Qt 程序实现 使用“按钮”实现 纯代码方式实现&#xff1a; // Widget构造函数的实现 Widget::Widget(QWidget *parent): QWidget(parent) // 使用父类构造函数初始化QWidget&#xff0c;传入父窗口指针, ui(new Ui::Widget) // 创建Ui::Widget类的实例&#xff0c;并…

切勿大意!痉挛性斜颈治疗中的三个重要“禁忌”,后果堪忧!

今天&#xff0c;要给大家讲一个非常重要的话题——痉挛性斜颈的治疗。痉挛性斜颈是一种常见的神经肌肉疾病&#xff0c;患者在日常生活中可能会遇到许多困扰和不便。因此&#xff0c;及早治疗对患者来说至关重要。 然而&#xff0c;在治疗痉挛性斜颈的过程中&#xff0c;千万切…

永磁同步电机高性能控制算法(12)——基于预测电流误差补偿的强鲁棒预测控制有限集预测控制与连续集预测控制的对比

1.文章简介 最近看到一篇比较有意思的文章&#xff0c;24年3月9日才刚刚收录。 众所周知模型预测控制受电机参数影响还是很大的。所以呢&#xff0c;各种观测器、参数辨识等算法都被用到预测控制中。 观测器设计的话就相对而言比较复杂&#xff1b;参数辨识也比较复杂&#x…

0基础学习Elasticsearch-使用Java操作ES

文章目录 1 背景2 前言3 Java如何操作ES3.1 引入依赖3.2 依赖介绍3.3 隐藏依赖3.4 初始化客户端&#xff08;获取ES连接&#xff09;3.5 发送请求给ES 1 背景 上篇学习了0基础学习Elasticsearch-Quick start&#xff0c;随后本篇研究如何使用Java操作ES 2 前言 建议通篇阅读再回…

MaxKey本地运行实战指南

MaxKey 本地运行总结 概述开发环境准备 主页传送门 &#xff1a; &#x1f4c0; 传送 概述 MaxKey单点登录认证系统&#xff0c;谐音为马克思的钥匙寓意是最大钥匙&#xff0c;是业界领先的IAM-IDaas身份管理和认证产品&#xff1b;支持OAuth 2.x/OpenID Connect、SAML 2.0、J…

记一次线上数据库连接超时异常问题

最近其他团队的开发人员告知我&#xff0c;我们项目有个feign接口调用失败了。我查看日志发现&#xff0c;其原因是尝试数据库连接超时&#xff0c;30秒内都没有连接成功。 我首先判断可能是网络不稳定&#xff0c;在一定时间内连接不上数据库。我登录到服务器环境看&#xff0…

德克萨斯大学奥斯汀分校自然语言处理硕士课程汉化版(第五周) - Transformer

Transformer 1. 注意力机制 在语言建模中&#xff0c;注意力(attention)是一个关键机制&#xff0c;用于在给定上下文中访问相关信息以进行预测。注意力机制允许模型根据输入上下文中的重要信息来加权关注不同的部分&#xff0c;并根据其重要性来决定对不同部分的关注程度。 …

【工具】探索 MOU:每用户通话时长

缘分让我们相遇乱世以外 命运却要我们危难中相爱 也许未来遥远在光年之外 我愿守候未知里为你等待 我没想到为了你我能疯狂到 山崩海啸没有你根本不想逃 我的大脑为了你已经疯狂到 脉搏心跳没有你根本不重要 &#x1f3b5; 邓紫棋《光年之外》 什么是 MOU…

discuz点微同城源码34.7+全套插件+小程序前端

discuz点微同城源码34.7全套插件小程序前后端 模板挺好看的 带全套插件 自己耐心点配置一下插件 可以H5可以小程序

YOLOv1深入解析与实战:目标检测算法原理

参考&#xff1a; https://zhuanlan.zhihu.com/p/667046384 https://blog.csdn.net/weixin_41424926/article/details/105383064 https://arxiv.org/pdf/1506.02640 1. 算法介绍 学习目标检测算法&#xff0c;yolov1是必看内容&#xff0c;不同于生成模型&#xff0c;没有特别…

CSAPP Lab07——Malloc Lab完成思路

完整代码见&#xff1a;CSAPP/malloclab-handout at main SnowLegend-star/CSAPP (github.com) Malloc Lab 按照惯例&#xff0c;我先是上来就把mm.c编译了一番&#xff0c;结果产生如下报错。搜索过后看样子应该是编译器的版本不匹配&#xff0c;得建立条软链接。 经过多番…

【数据结构】链式二叉树详解

个人主页~ 链式二叉树基本内容~ 链式二叉树详解 1、通过前序遍历的数组来构建二叉树2、二叉树的销毁3、二叉树节点个数4、二叉树叶子节点个数5、二叉树第k层节点个数6、二叉树查找7、前序遍历8、中序遍历9、后序遍历10、层序遍历与检查二叉树是否为完全二叉树Queue.hQueue.c层序…