R语言画图：小提琴图

小提琴图界说：


小提琴图（Violin Plot），是一种集成了箱线图和核密度图特性的数据可视化图形，用于展示多组数据的分布环境和概率密度。




小提琴图的作用：


1.显示数据分布：小提琴图可以或许清晰地展示数据的分布环境，包括数据的中位数、四分位数、离群值等统计信息。通过小提琴形状的宽度和高度，可以直观地比力不同组或条件下数据的分布差别。
2.比力多组数据：将不同基因在不同组织中的表达程度用小提琴图展示，以便研究它们的表达模式是否有显著差别。
3.异常值检测：在小提琴图中，可以观察到小提琴外部的离散数据点，这些数据点每每表示数据中的异常值。可以通过观察离群点的出现环境来判定数据中是否存在异常值。



小提琴图怎么做?


R语言绘制小提琴图

• 1. # 代码来源：https://www.r2omics.cn/
  2. # 加载R包，没有安装请先安装  install.packages("包名")
  3. library(tidyverse)
  5. # 读取箱线图数据文件
  6. df = read.delim("https://www.r2omics.cn/res/demodata/boxplot.txt",# 将此处换成你自己电脑里的文件
  7.                 header = T      # 指定第一行是列名
  8. )
  10. # 把数据转换成ggplot常用的类型（长数据）
  11. df = df %>%
  12.   pivot_longer(-1,names_to = "Sample",values_to = "Value")
  14. # 绘图
  15. p = ggplot(df,aes(x=Sample,y=Value,fill=Sample))+
  16.   # stat_boxplot(geom = "errorbar",    # 添加误差线
  17.   #  width=0.3)+
  18.   geom_violin(alpha = 1,              # 透明度
  19.               trim = T,               # 是否修剪尾巴，即将数据控制到真实的数据范围内
  20.               scale = "count",         # 如果“area”(默认)，所有小提琴都有相同的面积(在修剪尾巴之前)。如果是“count”，区域与观测的数量成比例。如果是“width”，所有的小提琴都有相同的最大宽度。
  22.                )+
  23.   theme_bw()+                          # 主题
  24.   theme(
  25.     axis.text.x = element_text(angle = 90,
  26.                                vjust = 0.5
  27.     )       # x轴刻度改为倾斜90度，防止名称重叠
  28.   )
  29. p

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箱线图和小提琴图合并

2. # 其实就是在小提琴的图层下再画一个箱线图
3. p +
4.   geom_boxplot(width=0.16,
5.                fill="white",
6.                outlier.alpha = 0
7.               )

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添加显著性标签

1. library(ggsignif)  # 用于添加显著性标签
3. p + geom_signif(                         # 添加显著性标签
4.     comparisons=list(c("Sample1","Sample2"),c("Sample3","Sample4")), # 选择你想在哪组上添加标签
5.     step_increase = 0.1,
6.     test="t.test",                     # "t 检验，比较两组（参数）" = "t.test","Wilcoxon 符号秩检验，比较两组（非参数）" = "wilcox.test"
7.     test.args = list("var.equal" = T), # 等方差
8.     map_signif_level=F                 # 标签样式F为数字，T为*号
9.   )

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