グラフ

散布図を描く:plot()

21 March 2018

まずは plot というのが R のグラフ作成のキモらしい
dataframe が複数のデータセットになっていると、ペアワイズの複数のグラフがプロットされる

plot(mydf)
#
plot(mydf$Data1,
     mydf$Data2,
     cex = 0.5, # ドットサイズ 0.5倍 
     cex.lab = 0.8, # ラベル文字サイズ 0.8倍 
     cex.axis = 0.7, # 軸数値文字サイズ 0.7倍 
     xaxp = c(0.3,1,7), # X軸目盛を 0.3 から 1 まで、7分割=目盛を8つ
     yaxp = c(0,60*60,6), # Y軸目盛を 0 から 3600 まで、6分割=目盛を7つ
     xlim = c(0.3,1), # X軸を 0.3 から 1 まで
     ylim = c(0,60*60), # Y軸を 0 から 3600 まで
     xlab="Courtship Frequency",
     ylab="Courtship Latency (s)"
     )

棒グラフ

棒グラフ:barplot()

21 March 2018
barplot(copulationdata, cex.main=1.5, cex.lab=1.5, cex.axis=1.2,
        main="D. Copulation frequency (1 h)", ylim=c(0,100),
        ylab="Copulation (%)", las=2
	)

棒グラフに95%信頼限界の線分を加える:barplot() arrows()

21 March 2018
mybar <- barplot(mydf$CourtshipFreq, names=mydf$Factor1,
                 main="Courtship", cex.main=2.5, cex.lab=1.6, las=2,
                 ylab="Frequency (%)", ylim=c(0,100), axis.lty=1, xaxt="n"
                )
# xaxt="n":X軸ラベルは barplot 関数で書かず
#グラフに囲みを付ける
box(lty=1)
# 信頼限界(上)を描く
arrows(mybar, mydf$CourtshipFreq, mybar, mydf$CourtCIH,angle=90,length=0,lwd=1)
# 信頼限界(下)を描く
arrows(mybar, mydf$CourtshipFreq, mybar, mydf$CourtCIL,angle=90,length=0,lwd=1)
#length = 0.1 などとするとヒゲも付けられる
#
mybar <- barplot(mydf$CopulationFreq, names=mydf$Factor1,
                 main="Copulation", cex.main=2.5, cex.lab=1.6,
                 cex.names=0.8, las=2, ylab="Frequency (%)", ylim=c(0,100),
                 axis.lty=1)
# X軸ラベルを barplot 関数で書く
# cex.names=0.8:X軸のフォントサイズの指定 0.8倍
# axis() で操作するときは、cex.axis=0.8 とするので違いに注意(わかりづらい……)
#
box(lty=1)
arrows(mybar, mydf$CopulationFreq, mybar, mydf$CoplCIH,angle=90,length=0,lwd=1)
arrows(mybar, mydf$CopulationFreq, mybar, mydf$CoplCIL,angle=90,length=0,lwd=1)

箱ヒゲ図(ボックスプロット):boxplot()

21 March 2018
boxplot(mydf$data ~ mydf$cat, las=2, outline=F,
         main="Copulation Duration", cex.main=2.5, cex.lab=1.6,
         ylab="Copulation Duration (s)", xaxt="n")
# las=2:軸ラベルの向き 2はそれぞれX、Y軸に対して垂直に(Xは↑、Yは→)
# outline=F:外れ値を表示しない
# xaxt="n":X軸ラベルは boxplot 関数で書かず別途書き込み
axis(side=1, at=c(1:mynumxaxis), label=mydf2$name, las=2, cex.axis=0.8)
# label=mydf2$name 別な dataframe の文字列を X軸ラベルに利用
# label=F でラベル文字列を書かない

boxplot に蜂群を重ねる:boxplot() beeswarm()

21 March 2018
par(oma=c(9,3,0,0)) # 余白を作る  下左上右
boxplot(mydf2$time~mydf2$cross, outline=FALSE, las=2, cex.main=1.5,
        cex.lab=1.5, cex.axis=1.2, main="C. Copulation latency",
        ylab="Copulation latency (min)", ylim=c(0,60),
        names=c("DATA1", "DATA2", "DATA2", "DATA3", "", "DATA4",
                "DATA5", "DATA6", "DATA7", "DATA8"),
        bty ="n
       )
# outline=F 外れ値を表示させない ← beeswarm と重ねるときは外れ値はまずい
# las=2 軸の表示文字の向き X下から上へ、Yは横
# names = X軸の表示文字列を指定
# bty ="n"  枠線なし
library(beeswarm)
beeswarm(mydf2$time~mydf2$cross, method="center", pch = 16,
         corral="gutter", add = TRUE)

百分率表示する累積折れ線グラフ

20 July 2019

参考:http://www.singularpoint.org/blog/r/r-plot-step-function/

パラメータは「...」としているので、 普通の plot()関数で指定できるものは(多分全て)使える

# http://www.singularpoint.org/blog/r/r-plot-step-function/
# cumplot <- function(x,...){
#   plot(sort(x),(1:length(x))/length(x),type="s",...)
# }
# 
mycumplot2 <- function(x, mymaxx, ...){
   mynobs <- length(x)
   nona <- x[!is.na(x)]
   # NA があるときに対応する
   plot(c(0,sort(nona),mymaxx),(c(0,(1:length(nona))/mynobs,length(nona)/mynobs)*100),...)
   # type 指定は関数の外で行うために type="s" を除く=デフォルト type="p" 
   # 一番右をX軸の最大値(mymaxx)まで延ばす
   # (0,0) を追加し、原点と一番左のデータ点を繋ぐ
}

複数の折れ線グラフ:matplot()

21 March 2018
matplot(
    cbind(
        mydf$DATA1,
        mydf$DATA2,
        mydf$DATA3,
        mydf$DATA4,
        mydf$DATA5
     ),
    cex.main=1.5, cex.lab=1.5, cex.axis=1.2,
    type="l",lwd=1, lty=1:5, ylim=range(0,100), col="black", las=1,
    bty ="n", # 枠線なし
#    bty ="l", # 枠線が左と下
    ylab="Cumulated number of copulated pairs",
    xlab="Time (s)")

表示順指定:factor()

21 March 2018

factor属性に levels引数を渡す
c() はリストなので、順序の情報が含まれている
→ リストの順序が利用される仕組みになっている

mydf2$cross <- factor(mydf2$cross, levels=c( "Data7", "Data2", "Data5", "Data3", ..., "Data1"))
mydf2$cross <- factor(mydf2$cross, levels=Mylist) # Mylist が別にあるとき

ダミーデータ追加

21 March 2018

図を描くとき「空き」を作るためなどに
場合によっていは、名前の文字列は空白がいいのかもしれない (でもひとつしか空きは作れないはず)

mydf2 <- rbind( mydf2, data.frame(cross="Dummy", time=NA))

グラフ領域の操作

グラフの軸ラベルの向き:las=

25 March 2018
las=0:それぞれX、Y軸に対して平行に(Xは→、Yは↑)
las=1:X、Y軸とも全て水平に(Xは→、Yは→)
las=2:それぞれX、Y軸に対して垂直に(Xは↑、Yは→)
las=3:X、Y軸とも全て垂直に(Xは↑、Yは↑)

グラフのラベルの文字サイズ:cex.***s=

25 March 2018

デフォルトの○倍と指定

cex.main=2.5  # グラフタイトル
cex.lab=1.6   # 軸ラベル(X軸、Y軸とも)
cex.axis=1.2  # 軸目盛(X軸、Y軸とも)
cex.names=0.8 # 棒グラフの横軸目盛(項目名)(Y軸目盛は cex.axis で指定)

太字、斜体の対応:substitute(paste()) italic() bold() bolditalic()

21 March 2018

substitute と paste のコンビネーション なので、適用できない場面も多々ある
グラフタイトルはおっけい

title(main=
      substitute(paste(
      bold('A. '),  bolditalic('D. melanogaster'), bold(' males'))
      ),
      cex.main=1.5, cex=1.5, )

ギリシャ文字などの対応:expression(paste())

20 July 2019

ギリシャ文字などの指定は、latex の数式モードでの指定と同じ綴りだけど、 「\(バックスラッシュ)」は不要
「^」 で上付き
「[]」 で下付き

text(x=2, y=103, labels=expression(paste(chi[3]^2, "=7.129 ", italic('P'), "=0.067 NS")), cex=1.1, pos=3)

グラフタイトルに変数を入れる:paste()

21 March 2018

paste を使って文字列を結合すれば、変数がきちんと展開される
italic などが使いたい場合は substitute() paste() list() を利用する

title(main=paste("r", " = ", coefficient, ", ", "P", " = ", pvalue))

グラフタイトルに変数を入れる:太字、斜体の対応も必要な場合 substitute() paste() list()

21 March 2018

substitute と paste のコンビネーション
関数 substitute(expr, env) は exprに変数が入っているだけでは展開しない
そこで、env に適当な関数を入れて展開させる(計算もできる)
今回は単に数字に置き換えるだけなので、list() で対応した

title(
       main=substitute(
                       paste(italic("r"), " = ", mycoefficient,
                       ", ", italic("P"), " = ", mypvalue),
                       list(mycoefficient=coefficient, mypvalue=pvalue)
                      ),
       cex=0.7
)

軸ラベルの調整:

24 March 2018

参考:http://uncorrelated.hatenablog.com/entry/20130708/1373256551

par(mgp=c(2.5, 1, 0)) 
# デフォルト par(mgp=c(3, 1, 0))

グラフ内に線分を描く:lines()

21 March 2018

lines(X座標のベクトル, Y座標のベクトル)
lines(点1,点2,点3)の形式ではないので注意

lines(c(3.5,5.4),c(95,95))

グラフ描画領域内に文字を書く:text()

21 March 2018

adj=c(0.5,0) # テキストをxy座標中央揃え、下揃え
x 座標については、0 左揃え、0.5 中央揃え、1 右揃え らしい
y 座標については、0 下揃え、0.5 中央揃え、1 上揃え らしい
y 座標はデフォルトで上揃えなので、高さの異なるアルファベットが並ぶと、 ガタガタにならないよう下揃えにする

text(x=1, y=61, labels="a", cex=1.1)
text(x=2, y=61, labels="a", cex=1.1)
text(x=3, y=61, labels="a", cex=1.1)
text(x=4, y=61, labels="a", cex=1.1)
#
text(x=6, y=59.6, labels="ab", cex=1.1, adj=c(0.5,0))
text(x=7, y=59.6, labels="ab", cex=1.1, adj=c(0.5,0))
text(x=8, y=59.6, labels="a", cex=1.1, adj=c(0.5,0))
text(x=9, y=59.6, labels="b", cex=1.1, adj=c(0.5,0))
text(x=10, y=59.6, labels="b", cex=1.1, adj=c(0.5,0))

軸ラベルの下に文字を書く:mtext()

21 March 2018

描画領域のサイズが変わると位置が変わるので注意
substitute(paste()) で、斜体、太字もできる

mtext(text="Female", at=-1, padj=37, cex=1.2)
mtext(text="Male", at=-1, padj=43, cex=1.2)
mtext(text=substitute(paste(italic('D. melanogaster'))), at=3, padj=34, cex=1.2)
mtext(text=substitute(paste(italic('D. sechellia'))), at=8, padj=42, cex=1.2)

しかし
これを使うより、領域外への描画を許可しておき (par(xpd=NA) や par(xpd=T) として)、 text() や lines() を使うほうが使いやすいと思う

legend の操作

21 March 2018

legend に title を付けることができる
ほかにも色々できます
https://stats.biopapyrus.jp/r/graph/legend.html
https://symfoware.blog.fc2.com/blog-entry-1503.html

legend("topleft",           # 位置:座標指定もできる
        lty=1:5,            # legendの中の線種
        title="Female",     # コレ
        bty ="n",           # 枠線なし
#       cex = 0.8,          # 文字サイズ 0.8倍 
        bg = "transparent", # 背景を透明に:色の指定ができる
        legend=c(
                 "DATA1",
                 "DATA2",
                 "DATA3",
                 "DATA4",
                 "DATA5"
                )
	)

矩形の描画: rect()

20 July 2019
rect(-95, 53.2, 60, 48.2) # 色:透過
rect(0, 0, 60, 48.2, col="gray") # 色:グレー
# rect(x1,y1,x2,y2)

線分の描画: line()

20 July 2019
lines(c(0,1), c(4,3))
# lines(x,y)
# x, y はベクトル

グラデーションの灰色を算出: gray.colors()

20 July 2019
gray.colors(4, start =0, end = 1)
# [1] "#000000" "#9B9B9B" "#D4D4D4" "#FFFFFF"

色の指定

20 July 2019

色々な場面で、色の指定をするときに

 
col="#000000" # 黒
col="#9B9B9B" 
col="#D4D4D4"
col="#FFFFFF" # 白
col="yellow" # 黄色

描画領域の操作

描画前のおまじない

24 March 2018

ファイルへの書き込みのときはなくてもよい

plot.new()

描画領域の分割 split.screen(c())

24 March 2018

c(横, 縦)

split.screen(c(3,2)) # 3列2行

描画領域を更に分割 split.screen(c(*, *), screen = *)

24 March 2018

分割する画面を指定する

split.screen(c(1,2), screen = 1)
split.screen(c(2,2), screen = 2)

描画面の指定 screen()

24 March 2018

横向きに数が振られていく
再分割した場合は、更に数字が増える

screen(1)
# ココに 1 の描画内容を
screen(6)
# ココに 6 の描画内容を

描画画面の余白 par(oma=c(9,3,0,0))

24 March 2018

split.screen() と screen() の間に指定することで、外側に余白を作れる

split.screen(c(3,5))
par(oma=c(9,3,0,0)) # 余白を作る  下左上右
screen(1)

描画領域内のマージンの指定:下左上右 par(mar=c())

24 March 2018

参考:http://uncorrelated.hatenablog.com/entry/20130708/1373256551

par(mar=c(4, 4, 1.5, 0.5) + 0.1)
# デフォルト par(mar=c(5, 4, 4, 2) + 0.1)

描画領域内のパラメータの取得

20 July 2019

デフォルトのグラフィックパラメタ(沢山!)を保存
本当はその時のパラメタだけど、R を起動して直ぐならデフォルトパラメタ
デフォルトの値を使って描画領域内のマージンを指定できる

defaultpar <- par(no.readonly=TRUE) 
par(mar=defaultpar$mar + c(4,0,1.28,0)) # マージンの追加  下左上右

分割画面の外側の操作

24 March 2018
split.screen(c(3,5))
par(oma=c(0,0,3,0)) # 総合表題のための余白を作る  下左上右
#
par(cex.main = 2)
#
title(main = "My Big Title", outer=TRUE, line=1) 
title(main = "My Small Title", outer=TRUE, line=2)
# line= は位置の指定、文字が大きくなると重なることがあるので調整が必要
#
par(cex.main = 1) # 念のためサイズを戻す

領域外への描画・文字の書き込み par(xpd= )

25 March 2018
par(xpd=NA) # 領域外への描画を許可 split.screen()の外側まで
par(xpd=T)  # グラフ描画領域外への描画を許可 screen()の内側まで
#
lines(c(0.8,7.2),c(-6,-6))
text(x=-4, y=-5, labels="Control", cex=1.2, pos=1)

分割後に描画が終わったときのおまじない close.screen()

24 March 2018
split.screen(c(3,5))
# 画面分割後の操作をここに
close.screen(all.screens=TRUE)

グラフのプロットのマーカーの変更

20 July 2019
# pch=0 四角□
# pch=1 丸○ 
# pch=2 三角△ 
# pch=3 十字+ 
# pch=4 バツ× 
# pch=5 ダイヤ◇ 
# pch=6 逆三角▽ 
# pch=7 □に× 
# pch=8 +に×  
# pch=9 ◇に+  
# pch=10 ○に+   
# まだあるが……

『「蜂群+平均値」に折れ線グラフを重ねる』をふたつ重ねる

2017年8月7日

beeswarmmeanplot.png

 # DATA HERE
 # cat0
 control0 <- c(3986, 4246, 5102, 4920, 6102)
 test0 <- c(3055, 2203, 2948, 3108, 5261)
 #
 # cat1
 control1 <- c(1848, 434, 2072, 1786, 2642)
 test1 <- c(1220, 1185, 1702, 1212, 1515)
 #
 # cat2
 control2 <- c(2981, 2217, 2880, 2962, 3764)
 test2 <- c(1138, 672, 3669, 472, 512)
 #
 # cat3
 control3 <- c(1453, 2846, 2652, 1447, 2261)
 test3 <- c(1520, 2082, 1006, 1566, 1224)
 #
 # End of DATA HERE
 ###################################################
 #
 # Draw graphs
 #
 library(beeswarm)
 #
 ## 軸の余裕分 myxlimadd
 myxlimadd <- 1
 #
 ###################################################
 #
 postscript("out.eps", horizontal=FALSE, height=6, width=5, pointsize=15)
 #
 ###################################################
 #
 mytitle <- "My Title"
 #
 # 縦軸の範囲を決めておく:繰り返し使えるように
 yminmax <- c(0,7000)
 #
 # 縦軸の目盛刻み(ラベルにもなる)
 ytick <- c(0,1000,2000,3000,4000,5000,6000,7000)
 #
 # 横軸のカテゴリ + beewarm用隙間(5)
 myxlim <- 11 + myxlimadd
 #
 ## 横軸の目盛刻み
 xtick <- c(1.5,4.5,7.5,10.5)
 #
 # 左:control
 #
 # データを描く横軸の目盛上の位置:左
 myx <- c(1,4,7,10)
 # data
 data0 <- control0
 data1 <- control1
 data2 <- control2
 data3 <- control3
 #
 # 「1-3」データのみ:「0」データは NA とする
 meanright <- c(NA,mean(data1), mean(data2), mean(data3))
 #
 # 「1-3」データ左端と「0」データ。ほかのデータは NA とする
 meanleft <- c(mean(data0),mean(data1),NA,NA)
 #
 #
 # 「1-3」データ折れ線
 # 
 # cex=3, col="gray" サイズ10倍、色グレー
 plot(meanright~myx,type="b",pch="-", cex=3, col="gray", ylim=yminmax,
   xlim=c(1,myxlim),xlab="",ylab="",axes=FALSE, main=mytitle)
 # 
 # 「1-3」データ左端と「0」データ折れ線
 # 
 par(new=T)
 # 
 # cex=3, col="gray" サイズ10倍、色グレー
 plot(meanleft~myx,type="b",pch="-", cex=3, col="gray", ylim=yminmax,
   xlim=c(1,myxlim),xlab="",ylab="", lty=2, axes=FALSE)
 # 
 # beeswarm で同じ点を打つために繰り返し数を入れておく
 condition <- factor(c(
 rep(1, length(data0)), # 「0」
 # dummy                      
 2,3,
 # dummy                      
 rep(4, length(data1)), # 「1」
 # dummy                      
 5,6,
 # dummy                      
 rep(7, length(data2)), # 「2」
 # dummy                      
 8,9,
 # dummy                      
 rep(10, length(data3)), # 「3」
 11 # dummy
 ))
 # 
 score <- c(
          data0,
          NA,NA,
          data1,
          NA,NA,
          data2,
          NA,NA,
          data3,
          NA
          )
 # 
 # 蜂群プロット
 # pch=5:ダイヤモンド◇
 beeswarm( score~condition, pch=5, xlim=c(1,myxlim),ylim=yminmax,
   axes=FALSE, add=TRUE, correl="wrap")
 # 
 ###################################################
 #右にずらして重ねる
 # 
 par(new=T)
 # 
 # data
 data0 <- test0
 data1 <- test1
 data2 <- test2
 data3 <- test3
 # 
 # データを描く横軸の目盛上の位置:右
 myx <- c(2,5,8,11)
 # 
 # 「1-3」データのみ:「0」データは NA とする
 meanright <- c(NA,mean(data1), mean(data2), mean(data3))
 #
 # 「1-3」データ左端と「0」データ。ほかのデータは NA とする
 meanleft <- c(mean(data0),mean(data1),NA,NA)
 #
 # 「1-3」データ折れ線
 # cex=3, col="gray" サイズ10倍、色グレー
 plot(meanright~myx,type="b",pch="-", cex=3, col="gray",
   ylim=yminmax,xlim=c(1,myxlim),xlab="",ylab="",axes=F)
 #
 # 「1-3」データ左端と「0」データ折れ線
 #
 par(new=T)
 #
 # cex=3, col="gray" サイズ10倍、色グレー
 plot(meanleft~myx,type="b",pch="-", cex=3, col="gray",
   ylim=yminmax,xlim=c(1,myxlim),xlab="",ylab="", lty=2, axes=F)
 #
 # beeswarm で同じ点を打つために繰り返し数を入れておく
 condition <- factor(c(
 1, # dummy
 rep(2, length(data0)), # 「0」
 # dummy
 3,4,
 # dummy
 rep(5, length(data1)), # 「1」
 # dummy
 6,7,
 # dummy
 rep(8, length(data2)), # 「2」
 # dummy
 9,10,
 # dummy
 rep(11, length(data3)) # 「3」
 ))
 #
 score <- c(
          NA,
          data0,
          NA,NA,
          data1,
          NA,NA,
          data2,
          NA,NA,
          data3
          )
 #
 #pch=1:白抜き丸○
 beeswarm( score~condition, pch=1, xlim=c(1,myxlim),ylim=yminmax,
   axes=FALSE, add=TRUE, correl="wrap")
 #
 # 縦軸:side=2
 # las = 1:X軸、Y軸ともに数値ラベルを水平に書く
 # line=2:縦軸を左にずらす
 axis(2,ytick,las=1,line=1)
 #
 # 横軸:side=1
 axis(1,xtick,labels=FALSE)
 ###################################################
 #
 # postscript (eps) 出力終了
 dev.off()
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Last-modified: 21 Jul 2019 (日) 10:35:09 (360d)