R语言绘图包07 多集合可视化UpSetR(r语言地图数据可视化)
R语言绘图包07--多集合可视化UpSetR
R语言绘图包系列：一般在对数据取交集的时候，通常使用 韦恩图 。但韦恩图的可视范围有限，对于超过五个以上的数据集取交集会显得很凌乱。这时候就可以使用UpSetR包。
R-数据可视化系列-地图+气泡图
地图所需数据：全国地图GIS文件 气泡图所需数据：城市名称，经度，维度，具体数值，如图 将图分解开来，发现是地图+气泡图，我们需要画出地图。
可视化气泡图的气泡面积表示的是数据集中每个变量的重要性。气泡的大小代表了每个变量的影响力，即每个变量的重要性，气泡的位置代表了变量之间的相关性。
相似图表：1）气泡地图。用气泡大小展现数据量大小。2）点状地图。用描点展现数据在区域的分布情况。3）轨迹地图。展现运动轨迹。以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示。
r语言可视化用自己的数据还是自带的
1、学习用编程建立数据可视化不代表要摒弃你已经熟悉的工具。我一般使用任何能够比较快速解决问题的工具，这个工具可以是Excel，GoogleSheets，或者是Python。
2、当然在R里做就叫“R语言数据可视化”。它能给你远超Excel图表的可视化能力。
3、如果物种不是人的，那么需要自己准备染色体核型文件和染色体基因密度文件。
4、KEGG 视图中，一个基因节点可能代表具有相似或者冗余功能的基因/蛋白质，我们可以将这种包含多个基因的节点拆分成独立的节点，这样可以更好的从基因层面而不是节点层面来查看数据。
5、比较简单的方法就是每次引用时把写好的函数复制一下，到R console 中，然后写其他的。然后，编好的函数写成.r 文件，下次直接使用命令 source（function.r）就能导入使用了。
R语言可视化通路富集网络图
比较近小Q在做自然选择分析，分析完之后简单粗暴的对候选基因做了富集分析，并做了展示，比起气泡图，我模仿了另一种作图方式，显示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R语言画富集分析示意图（非气泡图）。
首先有一个plot.grid(nx=8， ny=8，lwd=1，lty=2，col=blue)#画8*8网络。
有没有程序包我不知道，但是这个可以用plot描点，lines连线，可以批量的 。
这两款R包都是基于浏览器的JavaScript可视化库，用于交互式的展示图形，这里我们还用到刚才的示例数据来展示。
R语言绘图系列：在不确定将图例添加在什么位置时，可使用 locator函数 。 locator()函数可以定位图上的点。运行locator函数之后在图上随便点一个点，点击finish就会返回刚刚那个点的位置坐标。
什么叫R语言数据可视化
简称 geoms ，代表你在图中实际看到的东西：点、线、多边形等等。 统计转换，简称 stats ，总结数据：例如，装箱和计数观察，以创建一个直方图，或拟合一个线性模型。
生态统计学：R 语言是生态统计学中比较流行的软件之一，它可以用于统计生态学和生态学建模。通过 R 语言的生态统计学包，可以进行数据清理、生态分析和模型拟合等工作。
数据分析区别于数据挖掘的***点就是数据来源。数据分析的数据可能来源于各种渠道，数据库、信息采集表、走访等等各种形式的数据，只要是和分析目标相关，都可以收集。而数据挖掘则偏向于数据库数据的读取。
