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来自专栏生物信息学_troubleshooting
tidyplot package
Explore tidyplot R package1. install packages in Rstudiodevtools::install_github("jbengler/tidyplots" )library(tidyverse)library(tidyplots)2. explore the examples in the documentsstudy %>% tidyplot(x = TroubleshootingGoogle搜索了关键词，发现很多这样的错误，所以并不是tidyplot package本身的问题。
21400编辑于 2024-12-30
科研绘图系列：tidyplots取代ggplot2的科研绘图利器
) |> add_mean_bar(alpha = 0.4) |> add_sem_errorbar() |> add_data_points_beeswarm()energy |> tidyplot (y = energy, color = energy_source) |> add_donut() |> split_plot(by = year)energy_week |> tidyplot (x = date, y = power, color = energy_source) |> add_areastack_absolute()energy_week |> tidyplot(x = date, y = power, color = energy_source) |> add_areastack_relative()study |> tidyplot(x = group (x = month, y = year, color = max_temperature) |> add_heatmap()study |> tidyplot(x = treatment, y
32210编辑于 2025-02-27
来自专栏生信技能树
tidyplots：一个全能绘图包(配色好看，一键式出图！可以取代ggplot2？)
add_barstack_absolute(reverse = TRUE) 改成 add_barstack_relative(reverse = TRUE) # 百分比 p <- df |> tidyplot ) 结果如下：散点图 head(eu_countries) str(eu_countries) # area 与 population之间的关系 p <- eu_countries |> tidyplot () |> add_data_points_beeswarm() p 带显著性： p <- study |> tidyplot(x = group, y = score, color = dose p <- time_course |> tidyplot(x = day, y = score, color = treatment, dodge_width = 0, width = 90,height = 80) |> add_mean_line() |> add_sem_ribbon() p 小提琴图不同分组打分差异： p <- study |> tidyplot(x = treatment
59110编辑于 2025-04-28

tidyplot package

科研绘图系列：tidyplots取代ggplot2的科研绘图利器

tidyplots：一个全能绘图包(配色好看，一键式出图！可以取代ggplot2？)

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