R科研作图学习小组

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  • R2-39 第十期综合应用案例

    redpanda 发布于:2018.01.09

    #Task1

    library(ggplot2)

    df2 <- data.frame(supp=rep(c("VC", "OJ"), each=3),

                      dose=rep(c("D0.5", "D1", "D2"),2),

                      len=c(6.8, 15, 33, 4.2, 10, 29.5))

    head(df2)

    p<-ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp)) +

      geom_line(aes(color=supp))+

      geom_point(aes(color=supp))+ggtitle("R2-39")

    p + scale_color_grey() + theme_classic()


    #Task2

    options(scipen=999)

    library(ggplot2)

    theme_set(theme_bw())

    data("midwest", package = "ggplot2")

    gg <- ggplot(midwest, aes(x=area, y=poptotal)) + 

      geom_point(aes(col=state, size=popdensity)) + 

      geom_smooth(method="loess", se=F) + 

      xlim(c(0, 0.1)) + 

      ylim(c(0, 500000)) + 

      labs(subtitle="Area Vs Population", 

           y="Population", 

           x="Area", 

           title="R2-39", 

           caption = "Source: midwest")

    plot(gg)


    #Task3

    install.packages("RColorBrewer")

    library(RColorBrewer)

    nba <- read.csv(file.choose())

    nba <- nba[order(nba$PTS),]

    row.names(nba) <- nba$Name

    nba <- nba[,2:20]

    nba_matrix <- data.matrix(nba)

    nba_heatmap <- heatmap(nba_matrix, Rowv=NA, Colv=NA, col = brewer.pal(9, "Blues"), scale="column", margins=c(5,10), main="R2-39")


     

     
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