r与数据可视化（数据可视化基于r语言贾俊平课后答案）

本篇目录：

1、r语言可视化用自己的数据还是自带的2、R数据可视化5:热图Heatmap3、如何使用R语言进行交互数据可视化4、R数据可视化12:曼哈顿图

r语言可视化用自己的数据还是自带的

这个 attribute.plots 接受各个plot函数组成的作图函数，可以用自带的，也可以自己写，只要保证里面的参数设置正确了。其他参数就不继续演示了，因为我懒。

所有的图都由数据data，想要可视化的信息，映射mapping（即数据变量如何映射到美学属性的描述）组成 图层（layers） 是几何元素和统计变换的集合。几何对象，简称 geoms ，代表你在图中实际看到的东西：点、线、多边形等等。

**ggplot2**：这是一个非常强大的包，它提供了许多高级的可视化选项，包括复杂的散点图、线图、柱状图等。它基于R语言的基础绘图函数，提供了更高级的定制选项。

然而，R包并不只是关于可视化的。实际上，R包可以涵盖各种不同的主题，如统计分析、数据清洗、数据转换、机器学习、文本分析等。

然后蹦出来一段警告文 create.chromR 这个函数会自动确认刚才提到的三个文件里的染色体名字是否对的上。这个例子里染色体名用到了Supercontig，貌似有些不匹配，所以跳出了警告文。

R 在R中有可视化工具包，如ggplot2，但我几乎全部使用R自带的那些功能，即base R。Adobe Illustrator 如果图形要发布给别人看，我会以PDF格式保存R生成的图形，并在Illustrator中编辑。虽然有些矫枉过正，但效果还不错。

R数据可视化5:热图Heatmap

1、当然，R中也有很多具有heatmap功能的包，比如ggplot2，gplots。 今天我们介绍含有heatmap.2功能的gplots包。 heatmap.2函数和我们之前要求的数据类型不太一样，这个函数输入数据要求是个矩阵（matrix）。

2、热图（Heatmap）：用颜色变化直观的表达数据之间差异的图，是对实验数据进行质制和差异数据的展现，是数据挖掘类文章的标配。

3、输入或粘贴数据。若需添加行题目，可点击下图红圈，或拉着下图黄线标注的竖线向右拖动，即可出现title列。点击到图片页，按下图标注选择grouped、heat map、ok。初步生成的热图如下图所示。

4、我们可以比较一下pheatmap和Heatmap的结果 如果数据当中含有缺失值，如果我们不想去掉想要可视化的话，可以通过na_col来指定颜色 通过上图，我们可以使用对热图的四周都可以进行标题注释。 无监督的聚类属于热图的可视化的一个重要组成部分。

如何使用R语言进行交互数据可视化

**ggplot2**：这是一个非常强大的包，它提供了许多高级的可视化选项，包括复杂的散点图、线图、柱状图等。它基于R语言的基础绘图函数，提供了更高级的定制选项。

使用coord_flip函数（坐标轴翻转函数）绘制一张直方图 bins可以设置直方图条柱的数目，默认为30。当bins和binwidth（设置条柱宽度）同时设置时，默认以binwidth为准。

在数据清洗篇中，教程着重讲解了如何对数据进行清洗、变换、汇总和聚合等操作，以消除数据的噪声和错误，确保数据质量。

自带的。r语言可视化用自带的数据，进行绘制，方便快捷。R语言提供了一系列的已有函数和可调用的库，通过建立可视化的方式进行数据的呈现。

R数据可视化12:曼哈顿图

1、数值字段：可简单理解为在右侧属性设置，可以点击“齿轮”按钮，对维度或者数值字段进行细化设置 数值字段细项设置：可以设置名称、汇总计算方式（求和、计算或平均值、占比/环比等）以及数据的格式。

2、于是，我们发现ComplexHeatmap这个R包真的是热图神器。数据可视化的过程就是一段探索意义的旅程，给每一种颜色、每一种形状、每一种聚集和离散找到一种生物学意义。

3、所有的图都由数据data，想要可视化的信息，映射mapping（即数据变量如何映射到美学属性的描述）组成 图层（layers） 是几何元素和统计变换的集合。

4、**R 语言**：R 语言是统计计算语言之一，也常用于数据可视化。R 语言的包生态系统非常丰富，提供了各种可视化工具，如基础的可视化（如条形图、散点图），交互式可视化（如 Shiny 应用）等。

5、想要通过数据得到美观的图表，除了基础版的excel，专业版的Power BI和Tableau、技术版的python-matplotlib库，R语言等等，还有一些比基础版较为高阶一点且着重于图表美化的在线工具。

6、如今数据可视化成越来越多人关注的话题，但是不少人苦于Excel画图不好看，Tableau等软件上手不够快，python，R等语言可视化学习门槛高，一直没法能上手做好数据可视化。

到此，以上就是小编对于数据可视化基于r语言贾俊平课后答案的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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