R 中的 Plotly 入门

Plotly 是一种高级的可视化工具，可用于生成交互式，动态和美观的图形。它可以轻松地在 R 中使用，为程序员提供了完整性和灵活性。

安装

要在 R 中使用 Plotly，首先需要安装 Plotly R 包。可以使用以下命令进行安装：

install.packages("plotly")

基本用法

散点图

散点图是一种基本的图形类型，它用散点来显示两个变量之间的关系。下面是一个生成散点图的简单示例：

library(plotly)

x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 8, 16, 32)

plot_ly(x = x, y = y, type = "scatter", mode = "markers")

这将生成一个简单的散点图，显示 x 和 y 之间的关系。通过 Plotly，我们可以使用交互式工具来缩放，旋转和悬停在数据点上查看其值。

直方图

直方图是另一种常见的图形类型，它将连续的变量值分组到“桶”中，并显示每个桶中值的次数。下面是一个生成直方图的简单示例：

library(plotly)

x <- rnorm(1000)

plot_ly(x = x, type = "histogram")

这将生成一个直方图，显示 x 的分布情况。通过 Plotly，我们可以使用交互式工具来调整 bin 的数量和大小，以更好地查看数据分布。

火山图

火山图是一种在生物学和医学研究中常用的图形类型，用于显示两个条件之间基因表达的差异。下面是一个生成火山图的简单示例：

library(plotly)

data <- read.csv("mydata.csv")

plot_ly(data, x = ~log2FoldChange, y = ~-log10(pvalue), type = "scatter", mode = "markers",
        text = ~gene, textposition = "bottom center") %>%
  layout(xaxis = list(title = "log2 Fold Change"), yaxis = list(title = "-log10 p-value"))

这将生成一个火山图，显示条件之间基因表达差异的程度。在这个例子中，我们将基因的 log2 Fold Change 和 -log10 p 值显示在散点图中，并添加基因名作为标签。

进阶用法

Plotly 还提供了许多高级功能和定制选项，使我们能够创建更复杂和个性化的图形。

子图

在许多情况下，我们需要将几个图形组合成一个可视化组件。为此，Plotly 支持创建子图，这些子图可以嵌套在一个父级布局中。下面是一个生成子图的示例：

library(plotly)

x1 <- rnorm(100)
x2 <- rnorm(100)

trace1 <- list(x = x1, type = "histogram")
trace2 <- list(x = x2, type = "histogram")

subplot(trace1, trace2, nrows = 2)

这将生成一个包含两个子图（直方图）的父级布局。我们可以通过定制选项来调整子图的大小和颜色。

气泡图

气泡图是一种在不同变量之间显示关系的图形类型。它的特点是在散点图上添加大小和颜色变量，以说明与这些变量相关的重要性。下面是一个生成气泡图的示例：

library(plotly)

x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
z <- rnorm(100, mean = 50, sd = 10)

plot_ly(x = x, y = y, z = z, type = "scatter", mode = "markers",
        marker = list(size = z, color = z, colorscale = "Viridis")) %>%
  layout(scene = list(xaxis = list(title = "X"), yaxis = list(title = "Y"), zaxis = list(title = "Z")))

这将生成一个气泡图，显示 x 和 y 变量之间的关系，并使用 z 变量来设置点的大小和颜色。通过改变颜色和大小的选项，我们可以更好地突出显示与 z 变量相关的数据点。

结论

Plotly 是一个强大的可视化工具，可用于生成各种类型的图形。它提供了丰富的功能和定制选项，使程序员可以创建高质量的图形，并通过交互式工具使用这些图形。无论是用于研究还是可视化，Plotly 都是一个必不可少的工具。