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科研绘图系列：tidyplots取代ggplot2的科研绘图利器
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。
37010编辑于 2025-02-27- 来自专栏生信喵实验柴
科研文献绘图
一、文字云图 library(Rwordseg) library(wordcloud2) #读入文件 x <- readLines("zfgz.txt",encoding = 'UTF-8',) = TRUE)[1:50] top50 #绘图 wordcloud2(top50) #修改形状和配色 wordcloud2(top50,shape = "star",color = rep_len(c ("red","darkred"),length(top50))) wordcloud2(top50,shape = "circle") wordcloud2(top50,shape = "circos ") wordcloud2(top50,shape = "R") 文字云图 二、相关性图 library(corrplot) corrplot(as.matrix(mtcars),is.corr 在 R 中，可以利用 qqman 包来绘制 Manhattan 图，Plink 软件的输出结果可以直接作为输入数据进行绘图。
1.4K10编辑于 2022-10-25 - 来自专栏二猫の家
科研绘图配色
03 配色实用工具推荐 【RGB颜色轮】 色轮用于帮助理解颜色之间的关系，并有助于指导调色板的选择。下图描述了一个简化的12色RGB色轮和每种颜色的RGB表示法。 04 参考顶刊论文配色 对于科研绘图，一个很好的学习途径是从top论文中观摩学习。多总结好的论文配图的共性，比如展示某类数据时，通常采用哪种图表，哪些色系。 基于操作简便和美观的两个原则，小编从中选取了最适合绘图的五个网址进行详细介绍，做科研收藏这五个网址足够啦。其余配色网站只进行了简单汇总，大家有时间也可以点开试试。 【ColorBrewer】 官网：http://colorbrewer2.org/ 优点：高颜值相邻颜色 简介：根据不同的数据性质和要求，选择不同的色彩搭配方案，浓颜系淡颜系都有，满足各种审美。 【ColorSpace】 官网：https://mycolor.space/ 优点：一键生成配色方案 简介：在线调色板生成工具，只需要我们输入主色调颜色号，一键就可以生成想要的配色方案。
6K10编辑于 2023-11-30 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
科研绘图篇 | 火山图超简单工具推荐~~
今天给大家介绍一个快速绘制火山图(volcano map) 拓展工具包-ggVolcano，绘图结果为ggplot2对象，也就可以灵活进行相关主题的设置。 详细介绍如下： 安装方法 由于ggVolcano包属于单独开发的只用于绘制火山图的拓展工具，这里使用devtools工具进行安装，安装代码如下： # install.packages("devtools data <- add_regulate(deg_data, log2FC_name = "log2FoldChange", fdr_name = "padj" #由于绘图结果为ggplot2对象，可以直接使用patchwork进行拼接 library(patchwork) p1|p2 ggVolcano包修改填充和颜色的火山图绘制样例 「案例三：使用gradual_volcano "row", label_number = 10, output = FALSE) ggVolcano包绘制修改颜色的go term 火山图样例 总结 今天给大加介绍了一个绘制火山图超简单的拓展工具包
2.6K21编辑于 2023-08-23 - 来自专栏庄闪闪的R语言手册
基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（2）
第一幅图的介绍可见：基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（1）。后面几幅图会一一介绍，读者在学习过程中，可以将内部学到的知识点应用到自己的图形绘制中。 绘图 加载包 首先加载一些需要使用到的包。 quality bitmap library(ggforce) # Collection of additional ggplot stats + geoms 设置主题 接下来，为了方便起见，作者在绘图前设置好了主题 sigma = 0.14 n = seq(3,10,1) logn_dist <- function(n) exp(-(log(n)-log(6))^2/(2*sigma^2))/(sqrt(2*pi) 绘图步骤详解 由于代码复杂，知识点较多，为了读者更好理解代码逻辑和含义，小编将其分布讲解。最后再将完整代码放到本节末。
1.3K20编辑于 2022-05-24 - 来自专栏气象杂货铺
工具推荐｜一款优秀的MATLAB科研绘图工具箱
文末可获取工具手册和安装包链接。 = 50; % frequency Vm = 10; % peak phi = 0; % phase % generate the signal t = [0:0.0001:3/f]; th = 2* pi*f*t; v = Vm*sin(th+phi); % plot it figure; plot(t*1E3, v); MATLAB默认绘图设置 然后添加标签和标题，并利用 PlotPub 创建图形对象 PlotPub-v2.0.zip 扫描二维码下载安装包 手册：http://masumhabib.com/projects/publication-quality-graphs-matlab/plotpub-v2-
2.2K20编辑于 2022-08-24 - 来自专栏聊点学术
科研绘图系列 ：① 小老鼠
科研绘图是一个非常有趣的内容。 在论文体量较大且逻辑复杂时，漂亮的示意图能够锦上添花。既直观呈现研究内容，也能增强论文的可读性。 学习方法：首先要从模仿开始，操作熟练后再自我创作。 （注：如果觉得老鼠身体太胖，可以再次用第4步调整，把身体画的稍微瘦一点） 2.画出老鼠的耳朵 （1）采用椭圆工具画出一个合适的标准圆形，圆形描边磅数调整为6磅 ? （2）选中圆形后，再选择剪刀工具，将圆形剪成下面的形状，并删除多余部分。 ? （3）选中剩余圆形，调整好耳朵的方向，然后复制粘贴一个同样的圆形。 这一步很简单，采用椭圆工具画一个竖着的椭圆形，然后再复制一个椭圆形。通过左上方填色工具，填充黑色。移动眼睛到老鼠身上，使用对齐工具，使得两只眼睛在同一水平线上。 ? （2）画出鼻子。 5.勾勒耳朵轮廓和美化 （1）用圆形工具画出一个标准圆形，线条粗细为2磅，填充色为蓝色。然后选择左侧的变形工具，将圆形挤压为半圆弧形，不用特别标准，这样看起来更舒服。 ?
2.7K10发布于 2020-08-04 - 来自专栏科研猫
【科研猫·绘图】高级科研做图 – AI入门
当然，有些工作做得特别出色的，杂志编辑会推荐科研做图润色。 打开后是一个空白文档界面，一般我们常用的就是工具箱，菜单和文档。 图形绘制 选择矩形工具，新建一个矩形，然后使用移动工具移动这个矩形。 我们把这个图形放大，可以看到这个矩形是由路径组成。 对齐工具 接下来，就是最最重要的时刻了，我们将使用一个工具，名为对齐。对其操作在我们科研绘图中是非常常用的，可能很多人都停留在手动对齐以及目测对齐的水平上，其实是很不规范的操作！ 小结 好了，一个简单的绘图操作就完成了，从“创建绘图文件-绘制图形-对齐操作-图形输出，一整套操作基本涵盖了AI绘图的主要操作。 当然了，科研做图，绝非一朝一夕之事，各位一定要勤加练习，多阅读高质量的文献，才能做出一眼让人看到就觉得非常惊艳的图。科研是一条漫长的图，一篇优秀的文章，既是科学的积淀，也是艺术的结晶。
2.8K51发布于 2019-10-08 GPT-Image-2 做科研绘图，提示词怎么写？
科研绘图和普通 AI 绘图最大的不同在于： 它不是单纯追求“好看”，而是要把科学逻辑、机制路径和视觉层级表达清楚。 一条真正好用的科研绘图提示词，通常要解决几个问题： 这张图是什么类型？ 下面整理几类科研绘图中非常常见、也比较容易复用的提示词模板。你可以直接替换研究对象、机制过程和配色方案来使用。 10 一个可以直接套用的科研绘图总模板 如果你不想每次都从零写，可以直接套下面这个母版。你只需要替换掉中括号里的内容。 中文总模板 请生成一张用于论文的【图的类型】，主题是【研究主题】。 图中展示【主体对象】、【关键过程 1】、【关键过程 2】以及【最终结果】。 请采用【构图方式】布局，并通过箭头、局部放大视图或分层结构来强化机制表达。 提示词规律小总结 真正通用的科研绘图提示词，核心结构其实很稳定：图的类型 + 主体对象 + 机制链条 + 构图方式 + 风格约束 + 负面限制。
1.4K10编辑于 2026-05-08- 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
科研绘图你值得注意的14个点 (2)
网络图在科学出版物中十分常见，它们在呈现关系数据时极为有用。然而，网络图的外观（非拓扑结构）对于判断网络图是否有效有着极大的影响。
1.9K10编辑于 2024-12-30 - 来自专栏科研菌
绘图教程：科研插图复现(1)
- 网址：https://biorender.com/ - 又见面了~不知不觉就来到BioRender专辑的第3篇推送了，小编今天如期地来和大家一起用BioRender复现科研插图啦！ 今天要复现的这幅插图主要是关于染色体、RNA和siRNA的，原综述里面是一幅占了整个版面的大图，那小编在这里的话就只取其中的一个子图来进行复现，后面类似的绘图操作相信大家一定都能做下来。 总结：BioRender里面的模板图标很齐全，容易上手，操作简单，在绘图过程里面可以省下不少构建模型的时间，出来的图片还原度和清晰度都蛮不错的。
2.1K30发布于 2021-02-19 - 来自专栏科研猫
【科研猫·高级绘图】 tSNE 分析
t-分布领域嵌入算法（t-distributed stochastic neighbor embedding，tSNE），是一种常用的非线性降维方法，非常适用于高维数据降维到2维或者3维，从而进行可视化 2. tSNE计算 使用Rtsne包中的Rtsne函数计算tSNE。通过计算结果前六行，可以看出最终的结算结果为一个矩阵，一共有2列10行，每一行为一个样本，两列分别为tSNE_1和tSNE_2。 我们建立一个data.frame，将绘图需要用到的数据都存入进来。 ? 然后，便是绘图的时刻了~ 3. 基础作图 ggpubr提供了非常多的作图函数，可以方便大家绘制更美观的科研做图。 这里我们使用ggscatter这个函数，x轴为tSNE_1，y轴为tSNE_2。 ? ? 这样，我们一张tSNE图就做完啦~ 4. 另外，我们也可以修改图的样式和颜色，来对绘图结果进行提升。 ? ? 5. 高级美化 当然，我们还不能仅仅满足于现有的成果，作图是一个细致的过程，我们需要精雕细琢。
8.1K20发布于 2019-11-23 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
学术科研绘图宝藏工具，推荐收藏~~
推文的主要内如下： SciencePlots 库介绍 SciencePlots 实例演示 SciencePlots 库介绍 使用Python-matplotlib绘制科研图表，其默认的颜色和格式并不能满足一般的期刊要求 而SciencePlots就是为解决科研图表繁琐设置而定制的一系列科研绘图样式库，可以绘制很合适科研发表的图表。 * p + 1) / (1 + x ** (2 * p)) x = np.linspace(0.75, 1.25, 201) 「原始主题」 fig, ax = plt.subplots(figsize science_dark_background.png', width=4,height=3,dpi=600) 结果如下： 更多的例子，大家可以直接去官网进行测试，接下来，我们将主题应用到我们之前绘制过的科学图表绘图代码上 bbox_inches='tight') plt.show() 结果如下： 当然我们也可以在相关性散点图绘制方法中采用此主题，可视化结果如下： 总结 本期推文我们介绍了matplotlib非常优秀的科学图表绘图库
1.4K30编辑于 2022-02-17 - 来自专栏生信小驿站
科研绘图系列：（2）使用PPT绘制菌落和培养皿
科研绘图系列：（1）使用PPT绘制各类细胞 成果展示： ? 1、打开PPT，新建一页新的ppt。 2、选项“插入”，选择“形状”，找到基本形状里面的同心圆（圆，空心）。 8、将三维格式里面棱台宽度、高度以及深度都改为2磅、光源为柔和、将材料设置为暖性粗糙。 ? 9、将用作培养皿底部的圆设置为底层（右键），将两者合并。 ?
2.3K20发布于 2020-05-18 - 来自专栏AI算法与图像处理
学习&科研必备的几个实用工具推荐（排版、绘图、查错）
得到了很多伙伴的认可，为此专门写了一篇AI领域论文写作中使用的工具总结，这是我自己在写作过程中用的比较顺手的工具，分享给大家： Part 1 写作排版工具 大多数人在论文写作过程中都离不开word工具， 如：Atari，Apple，Macintosh，Unix，VMS，MS-DOS，MS-Windows 和 OS/2 等等。TeX 的源文件可在不同的平台之间自由的交换，而得到的输出是完全相同的。 Part 2 绘图工具 ? 前言：在期刊论文中，一般都是用矢量图，所以推荐使用以下工具。很多人说word，ppt，Visio画图就足够了，没错水平高了草木皆为兵器，但为啥还推荐CoreDraw呢？ http://www.xitongtiandi.net/soft_tx/4276.html Origin Origin是由OriginLab公司开发的一个科学绘图、数据分析软件，支持在Microsoft Origin支持各种各样的2D/3D图形。Origin中的数据分析功能包括统计，信号处理，曲线拟合以及峰值分析。
3.9K31发布于 2019-11-07 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
放弃Origin，试试Veusz吧：免费强大的科研数据绘图工具吧~~
前段时间在谈论群里看到关于有哪些集成式科研绘图软件，看到有谈论origin、QtiPlot、SciDavis还有Graphpad prism等，小编其实最想说的比较方便灵活的集成式绘图软件-Excel, 虽然对一些复杂的科研图表绘制可能还存在一些不足。 今天小编就给大家介绍一个免费(上面介绍的软件有的是要付费的)的科研图表绘制软件-Veusz，主要内容如下： Veusz软件简单介绍 Veusz软件样例介绍 Veusz软件简单介绍 Veusz是一个具有用户界面的科研绘图集成软件 ，能够绘制符合出版要求的2D和3D可视化图表。 Veusz支持从文本、CSV、HDF5和FITS文件格式中导入数据，更多关于Veusz的介绍可参考：Veusz官网介绍[1]，以下为Veusz操作界面： 接下来小编就列举几个可视化样例，让大家感受下集成式科研绘图软件的魅力
2.7K31编辑于 2022-10-25 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
R科研绘图调色板—ggsci
ggsci是R中的一个包，提供了一系列颜色给ggplot2调色。里面包括了一些知名杂志期刊或者软件（甚至是知名科幻电影、动画等）的经典配色风格，对于科研绘图是相当有帮助的。 devtools::install_github("nanxstats/ggsci") 下载下来后，可以用diamonds数据集来看配色效果： library(ggsci) library(ggplot2) alpha = 0.7) + geom_smooth(method = "loess", alpha = 0.05, size = 1, span = 1) + theme_bw() p1 # 箱线图 p2 carat > 2.2), aes(x = color, y = price, fill = color)) + geom_boxplot(color = 'black') + theme_bw() p2
2K10发布于 2020-04-01 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
科研绘制还能3D展示？！这个绘图工具太赞了~~
今天小编继续给大家推出Python绘制炫酷3D可视化的工具，今天的这个不仅包括科研统计绘图还包括一些常用图标可视化，就让小编给大家介绍今天的主角-Python-vedo库，一款超强的科学计算和3D可视化展示工具包 具体内容如下： Python-vedo库介绍 Python-vedo库案例展示 Python-vedo库介绍 Python-vedo库是一个用于绘制出版级科研图表和对3D对象进行科学分析和可视化展示的一个 和3D绘图 下面就通过每种类型对vedo库的可视化能力进行展示。 , interactive=True, resetcam=False).close() Modify a spline interactively 更多关于Vedo的基础3D绘图可参考：Vedo基础绘图样例 总结 今天的这篇推文，小编介绍了3D功能非常强大的Python-vedo库，特别在科学出版绘图上的3D展示非常亮眼，计划3D绘图用直播或者视频形式展示，希望可以给到小伙伴们帮助，喜欢该库的同学也可自行探索哈
2.2K30编辑于 2022-05-24 - 来自专栏科研猫
【科研猫·绘图】世界地图绘制
这些图频繁出现在Lancet或者NEJM、CNS等顶级杂志中，不过对于很多科研人员来说，地图的绘制由于没有现成软件可以直接操作，一直以来都是一大难题。 ? 前面一期的教程中，我们给大家讲解了中国地图的绘制方法【科研猫·绘图】中国地图绘制：R语言版，在我们发布这篇教程后，马上有同学反映想要学习世界地图的绘制，作为实力宠粉的科研猫团队，粉丝的要求岂能不去满足。 或者，有没有可能我们自己定义图中的颜色，而不要采用ggplot2已经预定义好的颜色呢？当然也可以喽。 这么漂亮的图，画起来不过1-2分钟的时间，简单又实惠哦。 LEVEL 5 那么，经历过这么多次的华丽转变，我们的世界地图已经非常完美了，完全可以用来放到杂志中发表。 不过，作为力臻完美的科研猫技术宅，有没有可能更进一步呢？试着把NEJM当中的配色或者Lancet当中的配色直接用到图中去。
5.3K21发布于 2020-03-26 R语言生存分析和科研绘图
欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍生存分析的目的是分析某个时间点的“生存概率”是多少。 gtsummary)# rm(list = ls())options(stringsAsFactors = F)options(future.globals.maxSize = 1000 * 1024^2) , "Female")sex_col <- c("#F28880", "#60C4D3")总结生存数据很常见，是时间到事件的数据；需要生存分析技术来解释删失的数据；survival R包提供了生存分析工具 ，包括Surv和surfit函数；survminer R包提供了ggsurvplot函数允许基于ggplot2定制Kaplan-Meier图 ；组间比较可采用log-rank检验，采用survival:
46600编辑于 2024-06-12
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