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参考
代码来源Split Violin Plot for ggplot2 · GitHub
关注我们的公众号，可见详细复现Fancy violin (qq.com)
实战
我首先找到一个合适的颜色，并且定义了自己的作图主题
library(ggplot2)
library(ggsci)
library(ggpubr)
library(scales)
###自定义颜色
mypal=pal_simpsons(alpha = .6)(9)
mypal[c(1,7)]
show_col(mypal)
show_col(mypal[c(1,7)])
###自定义主题
mytheme <- theme(axis.text.x=element_text(size=12),
axis.text.y=element_text(size=12),
axis.title=element_text(size = 13),
legend.text=element_text(size=12),
legend.title=element_text(size=12),
axis.line = element_line(size=0.7),
panel.border = element_blank(),
panel.grid = element_blank())
方法一
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###数据生成
cell <- rep(LETTERS[1:10],400)
sp <- rep(c("normal","tumor"),time=c(2000,2000))
value <- c(rnorm(2000)+1,rnorm(2000)+2)
df <- data.frame(cell=cell,sample=sp,value=value)
> head(df)
cell sample value
1 A normal 0.3682008
2 B normal 1.4030093
3 C normal -0.8951433
4 D normal 1.2949975
5 E normal 2.0451915
6 F normal 1.6834365
###作图
ggplot(df,aes(x=cell,y = value,fill=sample))+
geom_split_violin(trim = T,colour=NA)+
geom_point(stat = 'summary',fun=mean,
position = position_dodge(width = 0.9))+
scale_fill_manual(values = c("#197EC099","#FED43999"))+
stat_summary(fun.min = function(x){quantile(x)[2]},
fun.max = function(x){quantile(x)[4]},
geom = 'errorbar',color='black',
width=0.01,size=0.5,
position = position_dodge(width = 0.9))+
theme_bw()+
mytheme+
ylab("Value")+xlab("Type")
方法二
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ggplot()+
geom_half_violin(
data = df %>% filter(sample=="normal"),
aes(x = cell,y = value),colour=NA,fill="#197EC099",side = "l"
)+
geom_half_violin(
data = df %>% filter(sample=="tumor"),
aes(x = cell,y = value),colour=NA,fill="#FED43999",side = "r"
)+
mytheme+
theme_bw()+
ylab("Value")+xlab("Type")+
geom_point(data = df,aes(x=cell,y = value,fill=sample),
stat = 'summary',fun=mean,
position = position_dodge(width = 0.7))+
stat_summary(data = df,aes(x=cell,y = value,fill=sample),
fun.min = function(x){quantile(x)[2]},
fun.max = function(x){quantile(x)[4]},
geom = 'errorbar',color='black',
width=0.01,size=0.5,
position = position_dodge(width = 0.7))+
stat_compare_means(data = df,aes(x=cell,y = value,fill=sample),label = 'p.signif')
总的来说，两种方法得到的结果一样，方法一依赖包装好的函数，方法二较为成熟，可以直接使用gghalves包。
GGHALVES包
描述
这里主要介绍这个包中的geom_half_violin()函数，它相当于geom_violin()函数的变体，因为这个函数主要作用就是展示一半的小提琴图，然后与其他图形组合。
使用
geom_half_violin(mapping = NULL, data = NULL, stat = "half_ydensity",
position = "dodge", ..., side = "l", nudge = 0,
draw_quantiles = NULL, trim = TRUE, scale = "area",
na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE)
stat_half_ydensity(mapping = NULL, data = NULL, geom = "half_violin",
position = "dodge", ..., bw = "nrd0", adjust = 1,
kernel = "gaussian", trim = TRUE, scale = "area", na.rm = FALSE,
show.legend = NA, inherit.aes = TRUE)
参数
| 参数 | 解释 |
|---|---|
mapping |
通过aes()指定图形属性映射。默认为NULL，使用ggplot()中aes()指定的映射。 |
data |
指定数据框。默认为NULL，使用ggplot()中的数据。 |
stat |
覆盖geom_density()和stat_density()之间的默认连接。 |
position |
位置调整，可以是字符串，默认为"dodge"，也可以是位置调整函数的调用结果。 |
... |
其他参数，通常是图形属性，将其设置为固定值，如color = "red"或者size = 3。 |
side |
画半小提琴图的一侧。 “ l”代表左，“ r”代表右，默认为“ l”。 |
nudge |
在小提琴图和分配给x轴上给定因子的空间中间之间添加空间。 |
draw_quantiles |
如果不是MULL（默认为NULL），在给定的密度估计分位数处绘制水平线。 |
trim |
若为TRUE（默认），将小提琴的尾部修整到数据范围。 若为FALSE，不修剪尾巴。 |
scale |
如果为"area"（默认），则所有小提琴都具有相同的面积（修剪尾部之前）。 |
如果为"count"，则面积将与观察值成比例地缩放。如果为"width"，则所有小提琴都具有相同的最大宽度。 | |
na.rm |
如果为FALSE（默认），则会使用警告删除缺失值。如果为TRUE，则会自动删除缺少的值。 |
show.legend |
逻辑值，默认为NA，若为FALSE，不显示该图层的图例；若为TRUE，则显示该图层的图例。它也可以是带有名称（图形属性）的逻辑向量，用来选择要显示的图形属性。如show.legend = c(size = TRUE,color = FALSE)表示显示size对应的图例，而不显示color对应的图例。 |
inherit.aes |
默认为TRUE，若为FALSE，覆盖ggplot()中aes()默认属性，而不是与他们组合。 |
geom |
覆盖geom_density()和stat_density()之间的默认连接。 |
bw |
要使用的平滑带宽度。如果是数字，则为平滑内核的标准差。 |
adjust |
多次带宽调整。这使得可以在仍使用带宽估计器的情况下调整带宽。例如，adjust = 1/2表示使用默认带宽的一半。 |
kernel |
内核，平滑曲线方法。详见：density() |
云雨图
library(tidyverse)
# 统计摘要
summ_iris <- iris %>%
group_by(Species) %>%
summarise(
mean = mean(Sepal.Length),
sd = sd(Sepal.Length),
n = n()
) %>%
mutate(se = sd/sqrt(n),
Species = factor(Species, levels = c('versicolor', 'setosa', 'virginica')))
# 数据转换
iris_plot <- iris %>%
mutate(Species = factor(Species, levels = c('versicolor', 'setosa', 'virginica')))
# 绘图
library(gghalves)
library(ggpubr)
library(ggsignif)
ggplot(iris_plot , aes(x = Species, y = Sepal.Length, fill = Species))+
geom_half_violin(aes(fill = Species),
position = position_nudge(x = .15, y = 0),
adjust=1.5, trim=FALSE, colour=NA, side = 'r') +
geom_point(aes(x = as.numeric(Species) - 0.1,
y = Sepal.Length,color = Species),
position = position_jitter(width = .05),size = .25, shape = 20) +
geom_boxplot(aes(x = Species,y = Sepal.Length, fill = Species),
outlier.shape = NA,
width = .05,
color = "black")+
geom_point(data=summ_iris,
aes(x=Species,y = mean,group = Species, color = Species),
shape=18,
size = 1.5,
position = position_nudge(x = .1,y = 0)) +
geom_errorbar(data = summ_iris,
aes(x = Species, y = mean, group = Species, colour = Species,
ymin = mean-se, ymax = mean+se),
width=.05,
position=position_nudge(x = .1, y = 0)
) +
scale_color_jco() +
scale_fill_jco() +
geom_signif(comparisons = list(c("versicolor", "setosa"),
c("versicolor", "virginica"),
c("setosa", "virginica")),
y_position = c(8.2, 8.6, 8.4),
map_signif_level = c("***" = 0.001, "**" = 0.01, "*" = 0.05)) +
ggsave('云雨图.pdf', width = 7, height = 6)
image.png
转载来自：
作者：芋圆学徒
链接：https://www.jianshu.com/p/679b7f9c5c27
作者：weixin_43700050
链接：https://blog.csdn.net/weixin_43700050/article/details/107512448
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