violinplot
本期图片
Violin plots
❝「Title:」Integrative pan-cancer genomic and transcriptomic analyses of refractory metastatic cancer
「Journal:」Cancer Discovery
「DOI」:10.1158/2159-8290.CD-22-0966
❞
图片为一种泛癌分析的连续变量描述性统计可视化的形式。由三个小提琴图和一个箱线图构成。和之前画过的这图怎么画| 有点复杂的散点图类似。
复现结果
复现结果
绘图
# 示例数据建立 ## 变量A testA = matrix(runif(n = 380,0,1), 20, 19) colnames(testA) = paste0('cancer',LETTERS[1:19]) row.names(testA) = paste0('sample',1:20) ## 绘制 ### 数据长宽转换 library(reshape2) datA = melt(testA, varnames = c('sample','cancer'), value.name = 'exp') ## 颜色设置 get_label_colors <- function(labels, pal="Dark2", labels_unique=NULL, alpha=1){ if (is.null(labels_unique)){ labels_unique <- sort(unique(labels)) } palette <- RColorBrewer::brewer.pal(n=RColorBrewer::brewer.pal.info[pal, "maxcolors"], pal) lab2col <- list() i <- 1 for (lab in labels_unique){ lab2col[[lab]] <- grDevices::adjustcolor(palette[(i-1) %% length(palette) + 1], alpha) i <- i + 1 } colors <- c() for (lab in labels){ colors <- c(colors, lab2col[[lab]]) } colors } colors = get_label_colors(unique(datA$cancer)) ## 画图 p1 <- ggplot(datA, aes(cancer,exp,fill = cancer))+ geom_violin() + coord_flip()+ scale_fill_manual(values = colors) + stat_summary(fun= mean, geom = "point", shape = 19, size = 2, color = "black")+ theme_bw()+ geom_hline(aes(yintercept=0.6), colour="#565354", linetype="dashed")+ geom_hline(aes(yintercept=0.3), colour="#565354", linetype="dashed")+ xlab('')+ ylab('A indicator\nindicator A')+ theme(panel.grid.major=element_blank(), panel.grid.minor=element_blank(), axis.text.y = element_text(size = 12, face="bold"), legend.title=element_blank(), legend.position = 'none') p1 ## 不显示y轴 remove_y <- theme( axis.text.y = element_blank(), axis.ticks.y = element_blank(), axis.title.y = element_blank() ) p <- list( p1, p1 + remove_y, p1+ remove_y, p1+ remove_y ) library(patchwork) wrap_plots(p, nrow = 1) ggsave('complex_violin.pdf',width = 8,height = 6)
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