ggimage：ggplot2中愉快地使用图片

April 11, 2017 in R, Visualization

导言

本文介绍了ggimage包，允许在ggplot2作图时嵌入图片，并支持aes映射，可以把离散型变量映射到不同图片。目前有几个包可以使用图片嵌入做图，但都是针对特定的场景，这里使用ggimage来展示在这些特定领域里的应用，ggimage的设计是通用的，并不被特定场景所限定，文末又介绍了用R图标来画出R、用饼图来画气泡图等实例。

图上嵌图片

R 基础图形库（base graphics）可以在做图的时候嵌入图片，使用的是graphics::rasterImage：

imgurl <- "http://phylopic.org/assets/images/submissions/295cd9f7-eef2-441e-ba7e-40c772ca7611.256.png"
library(EBImage)
x <- readImage(imgurl)
plot(1, type = "n", xlab = "", ylab = "", xlim = c(0, 8), ylim = c(0, 8))
rasterImage(x, 2, 2, 6, 4)

R绘图嵌入图片演示

generate biobabble banner using ggimage

April 5, 2017 in R, Visualization

制作了一个banner，用来插入到文后，方便阅读到最后的时候，直接扫描关注。

这图当然用PS一下就可以得到，无非是拼图和加点文字。但做为天天写代码画图的人来说，必然是要纯代码来产生的，而且做科学的人，讲究自动化、可重复性。

就像有些人不理解data scentist为什么讨厌excel一样，觉得无非是工具，没什么好搞阵营的。试想一下，一个分析流程中间有一步要用到excel，需要人工去点点鼠标，这对于讲究自动化、可重复性的data scientist来说是不可接受的。

加载中文字体

为了打几个中文字，需要先加载字体，这里我用showtext。

require(showtext)
font.add("heiti", "/Library/Fonts/华文黑体.ttf")
showtext.auto()

根据GTF画基因的多个转录本结构

February 21, 2017 in R, Visualization

这是生物技能树的一道习题，使用了base plot来画，做为补充，我使用ggplot2来重画一遍。

add layer to specific panel of facet_plot output

December 28, 2016 in R, Visualization, Evolution

This is a question from ggtree google group:

Dear ggtree team,

how can I apply a geom_xxx to only one facet panel? For example if i want to get geom_hline(yintersect=1:30) or a geom_text() in the dot panel? I cant see the facet_grid(. ~ var) function call, so I don’t know which subsetting to use. I have already read http://stackoverflow.com/questions/29873155/geom-text-and-facets-not-working
  tr <- rtree(30)
  
  d1 <- data.frame(id=tr$tip.label, val=rnorm(30, sd=3))
  p <- ggtree(tr)
  
  p2 <- facet_plot(p, panel="dot", data=d1, geom=geom_point, aes(x=val), color='firebrick')
  d2 <- data.frame(id=tr$tip.label, value = abs(rnorm(30, mean=100, sd=50)))
  
  p3 <- facet_plot(p2, panel='bar', data=d2, geom=geom_segment, aes(x=0, xend=value, y=y, yend=y), size=3, color='steelblue') + theme_tree2()
Thanks! Andreas

If this can be done, we can create even more comprehensive tree plots.