标签：一节 知识点 01 Biologists 笔记 一遍 Lesson Plotting
简介
老早之前就知道了这门课Plotting in R for Biologists,一直没有去学习一下，最近花时间看了一遍videos，发现讲的很不错，虽然有一节有一知识点讲的不是很清楚。学了一遍之后记点笔记，这是lesson1的学习笔记。这一节主要讲了数据读取、快速绘图以及图形保存。
数据
library(ggplot2)
filename <- "/home/taoyan/Plotting in R for Biologists/Lesson-01/Encode_HMM_data.txt"
my_data <- read.csv(filename, sep="\t", header=FALSE)
# 查看一下数据
head(my_data)
## V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9
## 1 chr1 10000 10600 15_Repetitive/CNV 0 . 10000 10600 245,245,245
## 2 chr1 10600 11137 13_Heterochrom/lo 0 . 10600 11137 245,245,245
## 3 chr1 11137 11737 8_Insulator 0 . 11137 11737 10,190,254
## 4 chr1 11737 11937 11_Weak_Txn 0 . 11737 11937 153,255,102
## 5 chr1 11937 12137 7_Weak_Enhancer 0 . 11937 12137 255,252,4
## 6 chr1 12137 14537 11_Weak_Txn 0 . 12137 14537 153,255,102
对数据列名重命名
names(my_data)[1:4] <- c("chrom","start","end","type")
head(my_data)
## chrom start end type V5 V6 V7 V8 V9
## 1 chr1 10000 10600 15_Repetitive/CNV 0 . 10000 10600 245,245,245
## 2 chr1 10600 11137 13_Heterochrom/lo 0 . 10600 11137 245,245,245
## 3 chr1 11137 11737 8_Insulator 0 . 11137 11737 10,190,254
## 4 chr1 11737 11937 11_Weak_Txn 0 . 11737 11937 153,255,102
## 5 chr1 11937 12137 7_Weak_Enhancer 0 . 11937 12137 255,252,4
## 6 chr1 12137 14537 11_Weak_Txn 0 . 12137 14537 153,255,102
绘图
对不同染色体上的不同type绘制柱形图
ggplot(data = my_data, aes(x= chrom, fill= type))+geom_bar()
保存
如果想直接保存图片到文件中，可以用dev.off，R语言支持多种图形类型
png("Lesson-01/plot.png")
ggplot(my_data,aes(x=chrom,fill=type)) + geom_bar()
dev.off()
tiff("Lesson-01/plot.tiff")
ggplot(my_data,aes(x=chrom,fill=type)) + geom_bar()
dev.off()
jpeg("Lesson-01/plot.jpg")
ggplot(my_data,aes(x=chrom,fill=type)) + geom_bar()
dev.off()
pdf("Lesson-01/plot.pdf")
ggplot(my_data,aes(x=chrom,fill=type)) + geom_bar()
dev.off()
# 设置清晰度
png("Lesson-01/plot_hi_res.png",1000,1000)
ggplot(my_data,aes(x=chrom,fill=type)) + geom_bar()
dev.off()
这节课比较简单，没什么知识点，当然如果R语言没入门的话读个数据都困难重重，所以如果基础不太好的可以直接去youtube看视频，讲的很详细。
##SessionInfo
sessionInfo()
## R version 3.4.3 (2017-11-30)
## Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
## Running under: Ubuntu 17.10
##
## Matrix products: default
## BLAS: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/atlas/libblas.so.3.10.3
## LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/atlas/liblapack.so.3.10.3
##
## locale:
## [1] LC_CTYPE=zh_CN.UTF-8 LC_NUMERIC=C
## [3] LC_TIME=zh_CN.UTF-8 LC_COLLATE=zh_CN.UTF-8
## [5] LC_MONETARY=zh_CN.UTF-8 LC_MESSAGES=zh_CN.UTF-8
## [7] LC_PAPER=zh_CN.UTF-8 LC_NAME=C
## [9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C
## [11] LC_MEASUREMENT=zh_CN.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C
##
## attached base packages:
## [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
##
## other attached packages:
## [1] ggplot2_2.2.1
##
## loaded via a namespace (and not attached):
## [1] Rcpp_0.12.14 digest_0.6.14 rprojroot_1.3-2 plyr_1.8.4
## [5] grid_3.4.3 gtable_0.2.0 backports_1.1.2 magrittr_1.5
## [9] evaluate_0.10.1 scales_0.5.0 pillar_1.1.0 rlang_0.1.6
## [13] stringi_1.1.6 lazyeval_0.2.1 rmarkdown_1.8 labeling_0.3
## [17] tools_3.4.3 stringr_1.2.0 munsell_0.4.3 yaml_2.1.16
## [21] compiler_3.4.3 colorspace_1.3-2 htmltools_0.3.6 knitr_1.18
## [25] tibble_1.4.1
标签：一节,知识点,01,Biologists,笔记,一遍,Lesson,Plotting 来源： https://blog.csdn.net/qq_40932679/article/details/116423067
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