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ggplot2如何画error bar charts

ggplot2如何画error bar charts

作者: RachaelRiggs | 来源:发表于2020-06-30 11:18 被阅读0次

    参考:
    1.http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/
    2.https://www.zhihu.com/question/24779017/answer/38750383
    3.https://zhuanlan.zhihu.com/p/28131878

    R画图最重要的两点:1.数据类型;2.数据结构

    • 意思是你必须在画图之前弄清楚你的数据类型和结构

    0. 初次接触ggplot2可以这样理解:

    ggplot2的逻辑其实是真正实现了一个图层叠加的概念:一句语句代表一张图,然后再有最小的单元图层。

    ggplot2相比于R基础包的绘图函数的优点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图);其二,图层之间的叠加是靠“+”号实现的,越后面其图层越高;其三,绘图更加美观。R基础包的绘图函数没有一个停止绘图的标志,这使得有时候再处理会产生一些困惑。

    ggplot2相比于R基础包的绘图函数的缺点:R基础包的绘图函数在做参数修改的时候,我们往往可以很方便地直接用一句单独的命令修改,譬如对于x轴的调整,觉得不满意就可以写命令直接调整。而ggplot2则意味着要重新作图。

    1. 总结来说有以下几点:

    • ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离
    • ggplot2是按图层作图
    • ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性
    • ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中。

    2.ggplot2的要素

    ggplot图的元素可以主要可以概括如下:最大的是plot(指整张图,包括background和title),其次是axis(包括stick,text,title和stick)、legend(包括backgroud、text、title)、facet这是第二层次,其中facet可以分为外部strip部分(包括backgroud和text)和内部panel部分(包括backgroud、boder和网格线grid,其中粗的叫grid.major,细的叫grid.minor)。大致见下图,这部分内容的熟悉程度直接影响到对于theme的掌握,因此希望大家留心。

    ggplot2的要素

    3.ggplot2图层以及其他函数的分类

    • ggplot2里的所有函数可以分为以下几类:
    • 用于运算(我们在此不讲,如fortify_,mean_等)初始化、展示绘图等命令(ggplot,plot,print等)按变量组图(facet_等)真正的绘图命令(stat_,geom_,annotate),这三类就是实现一个函数一个图层的核心函数。
    • 微调图型:严格意义上说,这一类函数不是再实现图层,而是在做局部调整。scale_:直译为标尺,这就是与aes内的各种美学(shape、color、fill、alpha)调整有关的函数。guides:调整所有的text。coord_:调整坐标。theme:调整不与数据有关的图的元素的函数。

    4. 绘图

    初始化。

    ggplot2风格的绘图的第一步就是初始化,说白了就是载入数据空间、选择数据以及选择默认aes。

    p <- ggplot(data = , aes(x = , y = ))
    
    • data就是载入你要画的数据所在的数据框,指定为你的绘图环境,载入之后,就可以免去写大量的$来提取data.frame之中的向量。当然,如果你的数据都是向量,也可不指定,但是要在申明中标注data = NULL,不然就会得到不必要的报错。
    • 第二个是重头戏,即aes,是美学(aesthetic)的缩写。这是在ggplot2初学者眼里最不能理解的东西,甚至很多老手也会在犹豫,什么时候要把参数写在aes里,什么时候要写在aes外。我们做一个简单的,不非常恰当的解释:任何与数据向量顺序相关,需要逐个指定的参数都必须写在aes里。这之后我们会进一步解释,现在我们初始化的时候,最好只是把关于位置的x和y指定一下就好。
    绘制图层。
    • 很多人在解释ggplot2的时候喜欢说,ggplot2绘图有两种函数,一类是geom_,绘图用的;一类是stat_,统计变换用的。这样说不是不对,只是很不恰当,很多人就会问出一些问题,比如,统计变换竟然是做运算用的,为什么可以用来画图?为什么stat_bin和geom_histgram画出来的图是一样,竟然一样,为什么要重复?
    • 事实上,任何一个ggplot2图层都包括stat和geom俩部分,或者说两个步骤(其实还包括position)。 而stat_identity则表示不做任何的统计变换。

    5.绘图模板

    我们将上面的代码转换为一个可重用的 ggplot2 绘图模板。要想生成一张图,将以下代码
    中的尖括号部分替换为数据集、几何对象函数或映射集合即可:

         ggplot(data = <DATA>) +
           <GEOM_FUNCTION>(mapping = aes(<MAPPINGS>))
    

    其余内容将向你展示如何完成并扩展这个模板,以制作出各种类型的图。我们将从 <MAPPINGS> 部分开始。

    常见的错误
    创建 ggplot2 图形时的一个常见问题是将 + 号放错了位置:+ 必须放在一行代码的末尾,而 不是开头。换句话说,请确保你没有粗心地写出以下这样的代码:

         ggplot(data = mpg)
         + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy))
    
    # Load ggplot2
    library(ggplot2)
    
    # import data
    WT = c(10.43149292, 7.861843613, 6.410500896)
    LPS = c(61.35480134, 104.51002, 39.75195443, 81.71422978)
    
    x <- c(WT,LPS)
    group<-c(rep("WT",3),rep("LPS",4))
    
    t.test(x~group, paired = F, var.equal = T)
    sd1 = sd(WT)
    sd2 = sd(LPS)
    sd1
    sd2
    
    # create dummy data
    data <- data.frame(
      Adipoq = c("LPS", "Control"),
      TPM = c(71.83275139, 8.234612476),
      sd = c(27.71529, 2.036249)
    )
    
    # Most basic error bar
    ggplot(data) +
      geom_bar( aes(x=Adipoq, y=TPM), stat="identity", fill="black", alpha=0.5) +
      geom_errorbar( aes(x=Adipoq, ymin=TPM-sd, ymax=TPM+sd), width=0.4, colour="orange", alpha=0.9, size=0.6)
    
    
    带error bar 的charts
    折线图
    image.png
    xlim和ylim为坐标刻度范围
    
    xlab和ylab为坐标标题
    
    lwd  line width for drawing symbols
    
    main 为图标题
    
    sub 为图下标题
    
    col.main 为设置图标题颜色
    
    font.main 为设置图标题字体
    
    cel 为symble 大小
    
    lty 为折线类型 1为实线, 2为虚线
    
    # Create data:
    a=c(1:5)
    b=c(5,3,4,5,5)
    c=c(4,5,4,3,1)
    
    # Make a basic graph
    plot( b~a , type="b" , bty="l" , xlab="value of a" , ylab="value of b" , col=rgb(0.2,0.4,0.1,0.7) , lwd=3 , pch=17 , ylim=c(1,5) )
    lines(c ~a , col=rgb(0.8,0.4,0.1,0.7) , lwd=3 , pch=19 , type="b" )
    
    # Add a legend
    legend("bottomleft", 
      legend = c("Group 1", "Group 2"), 
      col = c(rgb(0.2,0.4,0.1,0.7), 
      rgb(0.8,0.4,0.1,0.7)), 
      pch = c(17,19), 
      bty = "n", 
      pt.cex = 2, 
      cex = 1.2, 
      text.col = "black", 
      horiz = F , 
      inset = c(0.1, 0.1))
    
    首先要弄清楚数据类型
    • 如果x是连续变量,直接传入即可。如果x是离散变量,此时x需要因子化,并在aes里设定group参数为1

    • 线可以是实线,也可以是点状的,可以用个linetpye进行设定,参数可以选择solid, dashed, dotted等

    https://blog.csdn.net/jisuanjiguoba/article/details/73770282
    https://blog.csdn.net/zhaozhn5/article/details/79264196

    library(ggplot2)
    
    data1 <- read.table("/Users/quyue/Desktop/bm_time_mean.txt", header = T)
    
    
    datan<-data.frame(data1)
    
    datan$time <- factor(datan$time)
    str(datan)
    
    
    ggplot(datan, aes(x=time, y=mean, color= gene)) + 
      geom_line(aes(x=time, y=mean, color= gene)) +
      geom_point()
    # 数据类型不对,画不出线
    
    genename=c("adipoq","adipoq","adipoq","Cebpa","Cebpa","Cebpa","Pparg","Pparg","Pparg","Lpl", "Lpl", "Lpl", "Apoe","Apoe","Apoe","Lepr","Lepr","Lepr","Cebpb","Cebpb","Cebpb","Cebpd","Cebpd","Cebpd")
    time=c("-2w-","2m","2y","-2w-","2m","2y","-2w-","2m","2y","-2w-","2m","2y","-2w-","2m","2y","-2w-","2m","2y","-2w-","2m","2y","-2w-","2m","2y")
    mean=c(2.345460836,
           8.234612478,
           155.3504286,
           12.07346902,
           16.47575095,
           40.67480404,
           3.066193369,
           3.714483696,
           8.268032454,
           38.49995415,
           55.91558454,
           115.384115,
           57.73547038,
           86.43911626,
           476.6139135,
           10.32626271,
           49.60748252,
           193.2777137,
           21.98790658,
           74.50810997,
           53.91309632,
           27.69452274,
           51.16709368,
           53.91309632)
    bmaging=data.frame(genename,time,mean)
    bmaging
    ggplot(bmaging, aes(x=factor(time), y=mean, colour=genename,group=genename,shape=genename)) + 
      geom_line(size=0.6) +
      geom_point(size=2)
    

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