R语言之可视化(24)生成带P值得箱线图
2019-05-20 本文已影响5人
柳叶刀与小鼠标
目录
R语言之可视化①误差棒
R语言之可视化②点图
R语言之可视化③点图续
R语言之可视化④点韦恩图upsetR
R语言之可视化⑤R图形系统
R语言之可视化⑥R图形系统续
R语言之可视化⑦easyGgplot2散点图
R语言之可视化⑧easyGgplot2散点图续
R语言之可视化⑨火山图
R语言之可视化⑩坐标系统
R语言之可视化①①热图绘制heatmap
R语言之可视化①②热图绘制2
R语言之可视化①③散点图+拟合曲线
R语言之可视化①④一页多图(1)
R语言之可视化①⑤ROC曲线
R语言之可视化①⑥一页多图(2)
R语言之可视化①⑦调色板
R语言之可视化①⑧子图组合patchwork包
R语言之可视化①⑨之ggplot2中的图例修改
R语言之可视化(20)之geom_label()和geom_text()
R语言之可视化(21)令人眼前一亮的颜色包
R语言之可视化(22)绘制堆积条形图
R语言之可视化(23)高亮某一元素
R语言之可视化(24)生成带P值得箱线图
rm(list=ls())
library(ggpubr)
data("ToothGrowth")
library(ggsci)
pal = pal_lancet("lanonc" )(9)
colors = pal_lancet("lanonc")(9)[ 1:3]
my_comparisons = list(c("0.5","1"),c("1","2"), c("0.5","2"))
p = ggboxplot( ToothGrowth , x = "dose", y = "len", color = "dose" , palette =colors,
bxp.errorbar = T) +
stat_compare_means(comparisons = my_comparisons) +
stat_compare_means(method = "anova" , label.x = 1.7, label.y = 45)
p
p + stat_boxplot(geom ="errorbar", color = colors, width =0.4, size =1) +
geom_boxplot(aes(color = dose))
