R语言绘图-绘制漂亮的数学公式或者拉丁字母等在图当中

R绘图函数对表达式中包含的函数名和它们的参数首先应用Tex文本格式化规则进行处理,这种规则的具体情况可以使用 ?plotmath 进行查看,主要是一些数学公式和符号的表示方法。把这个说明文档中字...

R语言里面的公式表示方法可以使用 ?plotmath 进行查看,主要是一些数学公式和符号的表示方法。下面有一段代码是绘制公式的代码,并把公式和文字组合在一起:


y <- function(x) log(x) + sqrt(x) + x^(1/3) 
plot(y, 1, 1000, main = expression(paste("This is a formula ",y == log(x) + sqrt(x) + sqrt(x, 3))), 
     lwd = 3,  
     col = "blue")


attachments-2019-04-aI5mPswc5cab1c5c9a27a.jpg要想组合出自己想要的复杂公式,那么就得知道,公式表示方法和显示结果的对应关系。这里有段代码可以产生对应关系,需要输入文件:math.txt


ex <- parse("math.txt")
labs <- readLines("math.txt")
n <- length(ex)
par(mar = rep(0.1, 4), cex = 0.8)
plot.new()
plot.window(c(0, 8), c(0, n/4))
y <- seq(n/4, by = -1, length = n/4)
x <- seq(0.1, by = 2, length = 4)
xy <- expand.grid(x, y)
text(xy, labs, adj = c(0, 0.5))
xy <- expand.grid(x + 1.3, y)
text(xy, ex, adj = c(0, 0.5), col = "blue")
box(lwd = 2)
abline(v = seq(1.3, by = 2, length = 4), lty = 3)
abline(v = seq(2, by = 2, length = 3), lwd = 1.5)

attachments-2019-04-XwKkC3J45cab1d38359e6.jpg
 

上图中奇数列是字符串(表达式),偶数列(蓝色)是Tex格式化的图形。除了上表列出的规则外还有一些拉丁文和希腊文符号,可以在表达式中用 symbol 函数或名称(如alpha)等表示,可参考这里:R表达式。如果函数名(包括运算符)有对应的Tex格式化规则,函数名和参数都按规则进行图形绘制;如果没有,就当成是R语言普通函数:


示例代码:

ex <- expression(sqrt(x), x + y, x^2, x %in% A, x <= y, mean(x, y, z), x | y, 
    x & y)
n <- length(ex)
par(mar = rep(0.1, 4), cex = 1.5)
col <- c("red", "blue")
plot.new()
plot.window(c(0, n), c(0, 1))
for (i in 1:n) text(i - 0.5, 0.5, ex[i], col = col[i%%2 + 1])

attachments-2019-04-Wnn1Vwtn5cab1d689f288.jpg上面例子中前5种运算函数都是有对应数学符号的,所以它出的图(符号和顺序)与数学习惯一致,后三种运算函数没有对应数学符号,所以用普通函数方式(函数名在前,参数在括号内用逗号分隔)出图。


R语言技能推荐学习:R语言画图R语言快速入门与提高

更多生物信息课程:

1. 文章越来越难发?是你没发现新思路,基因家族分析发2-4分文章简单快速,学习链接:基因家族分析实操课程基因家族文献思路解读

2. 转录组数据理解不深入?图表看不懂?点击链接学习深入解读数据结果文件,学习链接:转录组(有参)结果解读转录组(无参)结果解读

3. 转录组数据深入挖掘技能-WGCNA,提升你的文章档次,学习链接:WGCNA-加权基因共表达网络分析

4. 转录组数据怎么挖掘?学习链接:转录组标准分析后的数据挖掘转录组文献解读

5. 微生物16S/ITS/18S分析原理及结果解读OTU网络图绘制cytoscape与网络图绘制课程

6. 生物信息入门到精通必修基础课:linux系统使用biolinux搭建生物信息分析环境linux命令处理生物大数据perl入门到精通perl语言高级R语言画图R语言快速入门与提高

7. 医学相关数据挖掘课程,不用做实验也能发文章:TCGA-差异基因分析GEO芯片数据挖掘 GEO芯片数据不同平台标准化 、GSEA富集分析课程TCGA临床数据生存分析TCGA-转录因子分析TCGA-ceRNA调控网络分析

8.其他,二代测序转录组数据自主分析NCBI数据上传二代fastq测序数据解读

9.组学大讲堂全部生物生信数据挖掘课程可点击组学大讲堂视频课程

  • 发表于 2019-04-08 18:06
  • 阅读 ( 9278 )
  • 分类:R

0 条评论

请先 登录 后评论
omicsgene
omicsgene

生物信息

702 篇文章

作家榜 »

  1. omicsgene 702 文章
  2. 安生水 350 文章
  3. Daitoue 167 文章
  4. 生物女学霸 120 文章
  5. xun 82 文章
  6. 红橙子 78 文章
  7. rzx 76 文章
  8. CORNERSTONE 72 文章