r语言go作图 r语言ggplot2作图

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R语言自定义坐标轴排序

1、 R语言作图时，默认情况下软件会按照自己的方式对坐标轴的项目进行排序，然而这种排序往往不是我们所希望的，因此需要想办法让坐标轴的项目按照我们希望的顺序输出。

2、如果R语言中的坐标轴标签太长，可以考虑以下解决方案：将标签缩短：可以尝试将标签缩短，只保留关键信息。比如，将“2019年第一季度销售额”缩短为“2019Q1销售额”。

3、首先在R中，plot函数作图时会自动给出xy轴的刻度标度。然后有时需要自己定义xy轴的刻度，这时可以用axis中的at和labels参数来更改，先令plot不要画出xy轴的标度。

4、可以通过手动设置坐标轴的边界值的方法还实现，步骤如下：右击要设置的坐标轴，选择【设置坐标轴格式】在【坐标轴选项】设置区找到【边界】。根据实际要求分别设置【最小值】【最大值】即可。

5、坐标轴 plot参数例如：plot(1：10， xlim = c(-10， 10)， ylim = c(0， 10)) xlim和ylim只是坐标轴的范围，与每个点的x和y坐标没有关系，也可以通过axis函数自定义axis(……)side：一个整数。

6、假设你有一个data.frameA并且要排序的列被称为x降序排列。

Q1: 【R语言作图】如何在地图上任意位置画饼图直方图等

绘制直方图，首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。在平面直角坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数，称这样的统计图为频数分布直方图。

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。

我模仿了另一种作图方式，显示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R语言画富集分析示意图（非气泡图）。利用ggplot2+grid包进行画图，采用分面的思想作图。

在绘制直方图时，大家可以使用hist(x)这个函数，其中x就是需要进行可视化的数据，当然这个函数还有一个参数就是freq，其默认设置是freq=NULL。

而主对角元素位置上是各变量名，这样，借助散点图矩阵可以清晰地看到所研究多个变量两两之间的相关关系。散点图矩阵就是把数据集中的每个数值变量两两绘制散点图，这里我们用pairs()函数绘制。

Q2: 【R画图】GOplot

ggplot2是R语言第三方可视化扩展包，在某种程度上它基本代替了R可视化。该包是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品，它强大的画图逻辑使得它称为R最流行的包之一。更多知识分享请到 https：//zouhua.top/ 。

最近有粉丝反映说，利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候，发现GO条目的名字都重叠在一起了。气泡图柱形图这个图别说美观了，简直不忍直视。经过我的认真研究，发现跟R版本有关。

plot是R中的基本画图工具，直接plot(x)，x为一个数据集，就能画出图。细节往往制胜的关键，所以就详细来看下plot的所有可设置参数及参数设置方法。

ggsurvplot(fit， #生存分析结果 data = NULL， # a dataset used to fit survival curves fun = NULL， # 定义生存曲线转换的任意函数。

) 要求的输入格式；一个二进制的关系矩阵， 1 表示基因属于该GO Term， 0 与之相反。

Q3: 【R语言】解决GO富集分析绘图,标签重叠问题

但是该方法存在一个很大的问题，那就是当x轴标签数量很多时，那么就无法通过这样的方法进行解决了。方法二是方法一的逆向思路，既然可以调大画布，那么反过来，我们也可以调小x轴标签字体。

最近小Q在做自然选择分析，分析完之后简单粗暴的对候选基因做了富集分析，并做了展示，比起气泡图，我模仿了另一种作图方式，显示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R语言画富集分析示意图（非气泡图）。

单细胞富集分析我最常用的是分组GSVA ，但最近用到了GO分析，就复习一下GO和KEGG富集分析及绘图。载入无比熟悉的pbmc.3k数据集 (已注释好，数据准备见 monocle )pbmc3k数据集只有1个样本，没办法区分HC和病例组。

GO富集的根本问题在于一个基因对应的GO term有多个，一个term对应多个gene，同时还有层级关系。这样导致如果一个term显著富集，那和它共享很多基因的term也会显著富集。

在是否需要构建的问题上，我看到徐洲更在功能注释后如何做富集分析中提到 “你不需要构建Orgdb，因为Orgdb的用途是进行基因编号和GO/KEGG的转换。

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