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ggplot2扩展功能包：ggpmisc和gginnards
ggpmisc和gginnards两个包包含了ggplot2很多扩展的功能。 介绍其中几个实用函数。 #install.packages("gginnards") #install.packages("ggpmisc") library(gginnards) library(ggpmisc) stat_poly_eq
2.6K51发布于 2021-06-01 - 来自专栏作图丫
ggpmisc--给你的曲线添加回归方程
然而这种方法相当繁琐且容易出错，因此小编给大家介绍一个可以为各种模型拟合函数绘制预测值、残差、偏差和权重的R包ggpmisc，可以轻松地实现与拟合模型相关的注释和绘图！ R包安装 BiocManager::install("ggpmisc") library(ggpmisc) library(tibble) library(dplyr) library(quantreg y%unit") + scale_colour_outcome() + scale_fill_outcome() + theme_dark() 小编总结 作为ggplot2的扩展包，ggpmisc 可以方便的给我们的图片添加公式、残差等等多种注释，ggpmisc包也在不断更新中，我们也期待以后会有更强大的功能！
2.6K20编辑于 2022-03-29 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
听说你还不会画表格？！我给你汇总好了全部方法~~
这里主要介绍R-ggpubr包和R-ggpmisc包。 ) ) ) Example Of ggpubr::ggtexttable() make table you want 更多其他案例大家可参考：R-ggpubr表格绘制[4] ggpmisc R-ggpmisc包中绘制表格的函数为stat_fit_tb(),其功能主要是一些统计结果和拟合结果进行表格展示，当然你也可以看下之前介绍的推文(统计绘图 | 一行代码教你绘制顶级期刊要求配图)。 如下： 「样例一」： library(ggpmisc) library(ggrepel) library(xts) library(lubridate) library(nlme) library(quantreg [5] R-ggpmisc表格绘制: https://docs.r4photobiology.info/ggpmisc/reference/stat_fit_tb.html。
1.4K30编辑于 2022-10-25 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
全了！！表格可视化制作技巧大汇总~~
这里主要介绍R-ggpubr包和R-ggpmisc包。 ) ) ) Example Of ggpubr::ggtexttable() make table you want 更多其他案例大家可参考：R-ggpubr表格绘制[4] ggpmisc R-ggpmisc包中绘制表格的函数为stat_fit_tb(),其功能主要是一些统计结果和拟合结果进行表格展示，当然你也可以看下之前介绍的推文(统计绘图 | 一行代码教你绘制顶级期刊要求配图)。 如下： 「样例一」： library(ggpmisc) library(ggrepel) library(xts) library(lubridate) library(nlme) library(quantreg [5] R-ggpmisc表格绘制: https://docs.r4photobiology.info/ggpmisc/reference/stat_fit_tb.html。
1.9K60发布于 2021-08-25 - 来自专栏数据驱动实践
ggplot2拓展功能：添加拟合公式（Equations, R2, BIC, AIC etc.）
如何在图上添加拟合方程等标签 # Load packages and set theme library(ggpubr) library(ggpmisc) theme_set( theme_bw( Key functions: stat_smooth() [ggplot2] stat_cor() [ggpubr] stat_poly_eq()[ggpmisc] formula <- y ~ x function stat_poly_eq() to adjust label positions.For more examples, type this R code: browseVignettes(“ggpmisc
6.3K10发布于 2020-11-04 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
R语言ggplot2散点图添加拟合曲线和回归方程的简单小例子
第二种方法 现成的R包 ggpmisc 加载R包，模拟数据集 library(ggplot2) library(ggpmisc) df <- data.frame(x = c(1:100)) df$y + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40) head(df) 这里添加拟合方程用到的是 stat_poly_eq()这个函数 library(ggplot2) library(ggpmisc
28.6K41发布于 2021-07-30 - 来自专栏生信补给站
R-ggpmisc|回归曲线添加回归方程，R2，方差表，香不香？
一 载入 R包 使用内置数据集 library(ggplot2) #加载ggplot2包 library(dplyr) #加载dplyr包 library(ggpmisc) #加载ggpmisc包 #展示 详解绘图优化-“精雕细琢” ggplot2 |legend参数设置，图形精雕细琢 ggplot2|ggpubr进行“paper”组图合并 参考资料： https://github.com/cran/ggpmisc
2K30发布于 2020-08-06 - 来自专栏用户7627119的专栏
ggplot2在图上添加线性拟合方程和R值
2 解决方案2，借用了ggpmisc包。 library(ggplot2) library(ggpmisc) set.seed(1234) df <- data.frame(x = c(1:100)) df$y <- 2 + 3 * df$x
15.7K10发布于 2020-09-14 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggplot2分面图形自定义添加回归曲线R值
❝本节来介绍如何自定义给分面图形添加R值与P值，通过两个案例来进行展示❞ 加载R包 library(tidyverse) library(gapminder) library(ggpmisc) library element_blank(), legend.key = element_blank(), legend.title = element_blank()) ❝可以看到使用「ggpmisc
1.2K10编辑于 2022-12-20 - 来自专栏R语言数据分析指南
R语言优雅进行nls模型分析
❝本节来介绍如何使用R语言进行「nls」模型分析，通过两个案例进行介绍；代码过程很是简洁，各位观众老爷细细品味 ❞ 案例一 加载R包 library(tidyverse) library(ggpmisc
1K10编辑于 2022-12-20 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggplot2再话箱线图之几何填充
❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(ggprism) library(rstatix) library(ggpubr) library(ggpmisc
57020编辑于 2022-09-21 - 来自专栏生信补给站
R|散点图+边际图（柱形图，小提琴图），颜值区UP
ggplot2-annotation|画图点“精”，让图自己“解释” R-ggpmisc|回归曲线添加回归方程，R2，方差表，香不香？ 本文简单的介绍2种散点图添加边际图的方法。
1.5K20发布于 2021-04-13 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggplot2绘制散点图配合拟合曲线和边际分布直方图
❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(ggExtra) library(ggpmisc)
3.5K70编辑于 2023-11-03 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggplot2优雅的绘制全能型箱线图
tidyverse) library(gapminder) library(ggsci) library(ggprism) library(rstatix) library(ggpubr) library(ggpmisc
1.4K10编辑于 2022-09-21 - 来自专栏生信补给站
精心整理（含图PLUS版）|R语言生信分析，可视化
R-ggpmisc|回归曲线添加回归方程，R2，方差表，香不香？ ? ggforce|绘制区域轮廓-区域放大-寻找你的“onepiece” ? ggplot2|从0开始绘制直方图 ?
4K41发布于 2021-06-24 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
跟着Nature Communications学作图：R语言ggplot2堆积柱形图组合饼状图
axis.text.x=element_blank(), text=element_text(size=30), legend.position='none' ) library(ggpmisc
64810编辑于 2024-03-22 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
跟着NatureGenetics学作图:R语言ggplot2柱形图/饼图/箱线图展示柑橘泛基因家族分析的结果
="#df94a0", "Core"="#d97168")) p2 image.png 把柱形图和饼状图组合到一起 library(ggpmisc
1.1K40编辑于 2023-10-07 - 来自专栏生信技能树
先差异后GSEA呢还是先ssGSEA后差异呢
ids,] df$Description=deg_gsea$Description #加名字了的，可视化了的 library(ggstatsplot) #BiocManager::install("ggpmisc ") library(ggpmisc) p <- ggplot(df, aes(x=ssgsea_deg, deg_gsea)) + geom_point
1.9K31编辑于 2022-07-26 科研视角----空间转录组NMF分析的生物学解读
library(RColorBrewer)library(patchwork)library(dplyr)library(tidyr)library(purrr)library(broom)library(ggpmisc
43110编辑于 2024-12-18- 来自专栏生信菜鸟团
转录组差异分析FPKM与count处理差别大吗
rownames(fpkm_deg),rownames(DEG_limma)) # 01看一看分别比较的整体相关性（此处就看整体差异基因吧） library(ggstatsplot) library(ggpmisc ",]) ids=intersect(deg_limma,deg_fpkm) # 01看一看分别比较的整体相关性（此处就看整体差异基因吧） library(ggstatsplot) library(ggpmisc
14.1K33编辑于 2023-01-05
腾讯云开发者
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