R語言繪圖包07--多集合可視化UpSetR

R語言繪圖包系列：一般在對(duì)數(shù)據(jù)取交集的時(shí)候，通常使用 韋恩圖 。但韋恩圖的可視范圍有限，對(duì)于超過五個(gè)以上的數(shù)據(jù)集取交集會(huì)顯得很凌亂。這時(shí)候就可以使用UpSetR包。

R-數(shù)據(jù)可視化系列-地圖+氣泡圖

地圖所需數(shù)據(jù)：全國(guó)地圖GIS文件 氣泡圖所需數(shù)據(jù)：城市名稱，經(jīng)度，維度，具體數(shù)值，如圖 將圖分解開來，發(fā)現(xiàn)是地圖+氣泡圖，我們需要畫出地圖。

可視化氣泡圖的氣泡面積表示的是數(shù)據(jù)集中每個(gè)變量的重要性。氣泡的大小代表了每個(gè)變量的影響力，即每個(gè)變量的重要性，氣泡的位置代表了變量之間的相關(guān)性。

相似圖表：1）氣泡地圖。用氣泡大小展現(xiàn)數(shù)據(jù)量大小。2）點(diǎn)狀地圖。用描點(diǎn)展現(xiàn)數(shù)據(jù)在區(qū)域的分布情況。3）軌跡地圖。展現(xiàn)運(yùn)動(dòng)軌跡。以特殊高亮的形式顯示訪客熱衷的頁面區(qū)域和訪客所在的地理區(qū)域的圖示。

r語言可視化用自己的數(shù)據(jù)還是自帶的

1、學(xué)習(xí)用編程建立數(shù)據(jù)可視化不代表要摒棄你已經(jīng)熟悉的工具。我一般使用任何能夠比較快速解決問題的工具，這個(gè)工具可以是Excel，GoogleSheets，或者是Python。

2、當(dāng)然在R里做就叫“R語言數(shù)據(jù)可視化”。它能給你遠(yuǎn)超Excel圖表的可視化能力。

3、如果物種不是人的，那么需要自己準(zhǔn)備染色體核型文件和染色體基因密度文件。

4、KEGG 視圖中，一個(gè)基因節(jié)點(diǎn)可能代表具有相似或者冗余功能的基因/蛋白質(zhì)，我們可以將這種包含多個(gè)基因的節(jié)點(diǎn)拆分成獨(dú)立的節(jié)點(diǎn)，這樣可以更好的從基因?qū)用娑皇枪?jié)點(diǎn)層面來查看數(shù)據(jù)。

5、比較簡(jiǎn)單的方法就是每次引用時(shí)把寫好的函數(shù)復(fù)制一下，到R console 中，然后寫其他的。然后，編好的函數(shù)寫成.r 文件，下次直接使用命令 source（function.r）就能導(dǎo)入使用了。

R語言可視化通路富集網(wǎng)絡(luò)圖

比較近小Q在做自然選擇分析，分析完之后簡(jiǎn)單粗暴的對(duì)候選基因做了富集分析，并做了展示，比起氣泡圖，我模仿了另一種作圖方式，顯示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R語言畫富集分析示意圖（非氣泡圖）。

首先有一個(gè)plot.grid(nx=8， ny=8，lwd=1，lty=2，col=blue)#畫8*8網(wǎng)絡(luò)。

有沒有程序包我不知道，但是這個(gè)可以用plot描點(diǎn)，lines連線，可以批量的 。

這兩款R包都是基于瀏覽器的JavaScript可視化庫，用于交互式的展示圖形，這里我們還用到剛才的示例數(shù)據(jù)來展示。

R語言繪圖系列：在不確定將圖例添加在什么位置時(shí)，可使用 locator函數(shù) 。 locator()函數(shù)可以定位圖上的點(diǎn)。運(yùn)行l(wèi)ocator函數(shù)之后在圖上隨便點(diǎn)一個(gè)點(diǎn)，點(diǎn)擊finish就會(huì)返回剛剛那個(gè)點(diǎn)的位置坐標(biāo)。

什么叫R語言數(shù)據(jù)可視化

簡(jiǎn)稱 geoms ，代表你在圖中實(shí)際看到的東西：點(diǎn)、線、多邊形等等。 統(tǒng)計(jì)轉(zhuǎn)換，簡(jiǎn)稱 stats ，總結(jié)數(shù)據(jù)：例如，裝箱和計(jì)數(shù)觀察，以創(chuàng)建一個(gè)直方圖，或擬合一個(gè)線性模型。

生態(tài)統(tǒng)計(jì)學(xué)：R 語言是生態(tài)統(tǒng)計(jì)學(xué)中比較流行的軟件之一，它可以用于統(tǒng)計(jì)生態(tài)學(xué)和生態(tài)學(xué)建模。通過 R 語言的生態(tài)統(tǒng)計(jì)學(xué)包，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)清理、生態(tài)分析和模型擬合等工作。

數(shù)據(jù)分析區(qū)別于數(shù)據(jù)挖掘的***點(diǎn)就是數(shù)據(jù)來源。數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)可能來源于各種渠道，數(shù)據(jù)庫、信息采集表、走訪等等各種形式的數(shù)據(jù)，只要是和分析目標(biāo)相關(guān)，都可以收集。而數(shù)據(jù)挖掘則偏向于數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的讀取。