R語(yǔ)言繪制復(fù)雜的Upset圖教程

原文教程:R語(yǔ)言繪圖 | 復(fù)雜的CompelxUpset繪制教程

關(guān)于《R語(yǔ)言繪圖專欄》

關(guān)于《R語(yǔ)言繪圖專欄》,此專欄基于R語(yǔ)言繪制圖形贝攒。每個(gè)圖形我們會(huì)提供對(duì)應(yīng)的R代碼數(shù)據(jù)文本文檔卧蜓。此系列將會(huì)是一個(gè)長(zhǎng)期更新的系列。

注意:若是你加入我們社群规个,則直接在社群中獲得憨栽。

本期教程

ComplexUpset

獲得本教程Data and Code措译,請(qǐng)?jiān)诤笈_(tái)回復(fù):20240815

2022年教程總匯

https://mp.weixin.qq.com/s/Lnl258WhbK2a8pRZFuIyVg

2023年教程總匯

https://mp.weixin.qq.com/s/wCTswNP8iHMNvu5GQauHdg

Code

  1. 加載對(duì)應(yīng)的R包
#install.packages('ComplexUpset')
#install.packages("ggplot2movies")

library(ComplexUpset)
library(ggplot2)
library(ggplot2movies)
  1. 創(chuàng)建數(shù)據(jù)
movies = as.data.frame(ggplot2movies::movies)
head(movies, 3)
> head(movies, 3)
                   title year length budget rating votes  r1   r2  r3   r4   r5   r6
1                      $ 1971    121     NA    6.4   348 4.5  4.5 4.5  4.5 14.5 24.5
2      $1000 a Touchdown 1939     71     NA    6.0    20 0.0 14.5 4.5 24.5 14.5 14.5
3 $21 a Day Once a Month 1941      7     NA    8.2     5 0.0  0.0 0.0  0.0  0.0 24.5
    r7   r8   r9  r10 mpaa Action Animation Comedy Drama Documentary Romance Short
1 24.5 14.5  4.5  4.5           0         0      1     1           0       0     0
2 14.5  4.5  4.5 14.5           0         0      1     0           0       0     0
3  0.0 44.5 24.5 24.5           0         1      0     0           0       0     1
  1. 數(shù)據(jù)處理
##'@提取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)
genres = colnames(movies)[18:24]
genres

movies[genres] = movies[genres] == 1
t(head(movies[genres], 3))


movies[movies$mpaa == '', 'mpaa'] = NA
movies = na.omit(movies)
head(movies)

set_size = function(w, h, factor=1.5) {
  s = 1 * factor
  options(
    repr.plot.width=w * s,
    repr.plot.height=h * s,
    repr.plot.res=100 / factor,
    jupyter.plot_mimetypes='image/png',
    jupyter.plot_scale=1
  )
}
  1. 繪制基礎(chǔ)圖形
set_size(8, 3)
upset(movies, genres, name='genre', width_ratio=0.1)
  1. 繪制維恩圖
abc_data = create_upset_abc_example()

abc_venn = (
  ggplot(arrange_venn(abc_data))
  + coord_fixed()
  + theme_void()
  + scale_color_venn_mix(abc_data)
)

(
  abc_venn
  + geom_venn_region(data=abc_data, alpha=0.05)
  + geom_point(aes(x=x, y=y, color=region), size=1)
  + geom_venn_circle(abc_data)
  + geom_venn_label_set(abc_data, aes(label=region))
  + geom_venn_label_region(
    abc_data, aes(label=size),
    outwards_adjust=1.75,
    position=position_nudge(y=0.2)
  )
  + scale_fill_venn_mix(abc_data, guide='none')
)

  1. 繪制復(fù)雜維恩圖
set_size(8, 8)

set.seed(0)   # keep the same jitter for identical plots

upset(
  movies,
  genres,
  annotations = list(
    # 1st method - passing list:
    'Length'=list(
      aes=aes(x=intersection, y=length),
      # provide a list if you wish to add several geoms
      geom=geom_boxplot(na.rm=TRUE)
    ),
    # 2nd method - using ggplot
    'Rating'=(
      # note that aes(x=intersection) is supplied by default and can be skipped
      ggplot(mapping=aes(y=rating))
      # checkout ggbeeswarm::geom_quasirandom for better results!
      + geom_jitter(aes(color=log10(votes)), na.rm=TRUE)
      + geom_violin(alpha=0.5, na.rm=TRUE)
    ),
    # 3rd method - using `upset_annotate` shorthand
    'Budget'=upset_annotate('budget', geom_boxplot(na.rm=TRUE))
  ),
  min_size=10,
  width_ratio=0.1
)
  1. 比例Upset
##'@繪制比例Upset圖
set_size(8, 5)

upset(
  movies,
  genres,
  annotations = list(
    'MPAA Rating'=(
      ggplot(mapping=aes(fill=mpaa))
      + geom_bar(stat='count', position='fill')
      + scale_y_continuous(labels=scales::percent_format())
      + scale_fill_manual(values=c(
        'R'='#E41A1C', 'PG'='#377EB8',
        'PG-13'='#4DAF4A', 'NC-17'='#FF7F00'
      ))
      + ylab('MPAA Rating')
    )
  ),
  width_ratio=0.1
)

  1. 柱狀圖+Upset
set_size(8, 3)

upset(
  movies,
  genres,
  base_annotations=list(
    'Intersection size'=intersection_size(
      counts=FALSE,
      mapping=aes(fill=mpaa)
    )
  ),
  width_ratio=0.1
)

獲得本教程Data and Code,請(qǐng)?jiān)诤笈_(tái)回復(fù):20240815钱豁。

若我們的教程對(duì)你有所幫助溢豆,請(qǐng)點(diǎn)贊+收藏+轉(zhuǎn)發(fā)卷仑,這是對(duì)我們最大的支持麸折。

往期部分文章

1. 最全WGCNA教程(替換數(shù)據(jù)即可出全部結(jié)果與圖形)


2. 精美圖形繪制教程

3. 轉(zhuǎn)錄組分析教程

4. 轉(zhuǎn)錄組下游分析

小杜的生信筆記 工秩,主要發(fā)表或收錄生物信息學(xué)教程助币,以及基于R分析和可視化(包括數(shù)據(jù)分析俭缓,圖形繪制等)惜姐;分享感興趣的文獻(xiàn)和學(xué)習(xí)資料!!

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末迁杨,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市,隨后出現(xiàn)的幾起案子婉刀,更是在濱河造成了極大的恐慌吟温,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 206,126評(píng)論 6 481
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件突颊,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異鲁豪,居然都是意外死亡,警方通過(guò)查閱死者的電腦和手機(jī)律秃,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 88,254評(píng)論 2 382
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門爬橡,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來(lái),“玉大人棒动,你說(shuō)我怎么就攤上這事糙申。” “怎么了船惨?”我有些...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 152,445評(píng)論 0 341
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵柜裸,是天一觀的道長(zhǎng)。 經(jīng)常有香客問(wèn)我粱锐,道長(zhǎng)疙挺,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 55,185評(píng)論 1 278
  • 正文 為了忘掉前任怜浅,我火速辦了婚禮衔统,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘海雪。我一直安慰自己锦爵,他們只是感情好,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 64,178評(píng)論 5 371
  • 文/花漫 我一把揭開(kāi)白布奥裸。 她就那樣靜靜地躺著险掀,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪湾宙。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上樟氢,一...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 48,970評(píng)論 1 284
  • 那天,我揣著相機(jī)與錄音侠鳄,去河邊找鬼埠啃。 笑死,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛伟恶,可吹牛的內(nèi)容都是我干的碴开。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 38,276評(píng)論 3 399
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開(kāi)眼,長(zhǎng)吁一口氣:“原來(lái)是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼潦牛!你這毒婦竟也來(lái)了眶掌?” 一聲冷哼從身側(cè)響起,我...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 36,927評(píng)論 0 259
  • 序言:老撾萬(wàn)榮一對(duì)情侶失蹤巴碗,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎朴爬,沒(méi)想到半個(gè)月后,有當(dāng)?shù)厝嗽跇?shù)林里發(fā)現(xiàn)了一具尸體橡淆,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 43,400評(píng)論 1 300
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡召噩,尸身上長(zhǎng)有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 35,883評(píng)論 2 323
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了逸爵。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片蚣常。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 37,997評(píng)論 1 333
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖痊银,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出抵蚊,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤溯革,帶...
    沈念sama閱讀 33,646評(píng)論 4 322
  • 正文 年R本政府宣布贞绳,位于F島的核電站,受9級(jí)特大地震影響致稀,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏冈闭。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 39,213評(píng)論 3 307
  • 文/蒙蒙 一抖单、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望萎攒。 院中可真熱鬧,春花似錦矛绘、人聲如沸耍休。這莊子的主人今日做“春日...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 30,204評(píng)論 0 19
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽(yáng)羊精。三九已至,卻和暖如春囚玫,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間喧锦,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 31,423評(píng)論 1 260
  • 我被黑心中介騙來(lái)泰國(guó)打工抓督, 沒(méi)想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留燃少,地道東北人。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 45,423評(píng)論 2 352
  • 正文 我出身青樓铃在,卻偏偏與公主長(zhǎng)得像阵具,于是被迫代替她去往敵國(guó)和親。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 42,722評(píng)論 2 345