【R包】tidyplots----取代ggplot2的科研绘图利器

文章目录

介绍

tidyplots----取代ggplot2的科研绘图利器。tidyplots的目标是简化为科学论文准备出版的情节的创建。它允许使用一致和直观的语法逐渐添加,删除和调整情节组件。

安装

You can install the released version of tidyplots from CRAN with:

r 复制代码
install.packages("tidyplots")

And the development version from GitHub with:

r 复制代码
# install.packages("devtools")
devtools::install_github("jbengler/tidyplots")

Usage

Here are some examples. Also have a look at the getting started guide and the full documentation.

r 复制代码
library(tidyplots)

study |> 
  tidyplot(x = treatment, y = score, color = treatment) |> 
  add_mean_bar(alpha = 0.4) |> 
  add_sem_errorbar() |> 
  add_data_points_beeswarm()
r 复制代码
energy |> 
  tidyplot(x = year, y = energy, color = energy_source) |> 
  add_barstack_absolute()
r 复制代码
energy |> 
  dplyr::filter(year %in% c(2005, 2010, 2015, 2020)) |> 
  tidyplot(y = energy, color = energy_source) |> 
  add_donut() |> 
  split_plot(by = year)
r 复制代码
energy_week |> 
  tidyplot(x = date, y = power, color = energy_source) |> 
  add_areastack_absolute()
r 复制代码
energy_week |> 
  tidyplot(x = date, y = power, color = energy_source) |> 
  add_areastack_relative()
r 复制代码
study |> 
  tidyplot(x = group, y = score, color = dose) |> 
  add_mean_bar(alpha = 0.4) |> 
  add_mean_dash() |> 
  add_mean_value()
r 复制代码
time_course |>
  tidyplot(x = day, y = score, color = treatment) |>
  add_mean_line() |>
  add_mean_dot() |>
  add_sem_ribbon()
r 复制代码
climate |>
  tidyplot(x = month, y = year, color = max_temperature) |>
  add_heatmap()
r 复制代码
study |> 
  tidyplot(x = treatment, y = score, color = treatment) |> 
  add_boxplot() |> 
  add_test_pvalue(ref.group = 1)
r 复制代码
gene_expression |> 
  dplyr::filter(external_gene_name %in% c("Apol6", "Col5a3", "Vgf", "Bsn")) |> 
  tidyplot(x = condition, y = expression, color = sample_type) |> 
  add_mean_dash() |> 
  add_sem_errorbar() |> 
  add_data_points_beeswarm() |> 
  add_test_asterisks(hide_info = TRUE) |> 
  remove_x_axis_title() |> 
  split_plot(by = external_gene_name)
r 复制代码
study |> 
  tidyplot(x = treatment, y = score, color = treatment) |> 
  add_mean_bar(alpha = 0.4) |> 
  add_sem_errorbar() |> 
  add_data_points_beeswarm() |> 
  view_plot(title = "Default color scheme: 'friendly'") |> 
  adjust_colors(colors_discrete_apple) |> 
  view_plot(title = "Alternative color scheme: 'apple'")

文档

参考

相关推荐
云天徽上9 天前
【目标检测】图像处理基础:像素、分辨率与图像格式解析
图像处理·人工智能·目标检测·计算机视觉·数据可视化
@十八子德月生10 天前
第十章——8天Python从入门到精通【itheima】-102-Python基础综合案例-数据可视化(pyecharts的入门使用+数据处理)
大数据·开发语言·前端·后端·python·学习·数据可视化
anyup11 天前
AI 也救不了的前端坑,你遇到过吗?社区、AI、源码三重排查!
前端·数据可视化·cursor
搏博11 天前
基于Vue.js的图书管理系统前端界面设计
前端·javascript·vue.js·前端框架·数据可视化
十三画者11 天前
【科研绘图系列】R语言绘制circos图形(circos plot)
数据挖掘·数据分析·r语言·数据可视化
@十八子德月生11 天前
第十章——8天Python从入门到精通【itheima】-99~101-Python基础综合案例-数据可视化(案例介绍=JSON格式+pyecharts简介)
大数据·python·信息可视化·pycharm·echarts·数据可视化
Morpheon11 天前
使用 R 处理图像
开发语言·计算机视觉·r语言
WW、forever12 天前
服务器手动安装并编译R环境库包:PROJ→RGDAL
运维·服务器·r语言
WW、forever12 天前
【服务器R环境架构】基于 micromamba下载 R 库包
运维·服务器·r语言
知否技术15 天前
放弃ECharts!3行代码DataV搞定Vue酷炫大屏,效率飙升300%!
前端·数据可视化