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ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ

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ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ [2018/08/10]
adash333 [見出し]
ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ [2020/08/12]
adash333 [ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ]
行 1: 行 1:
 ====== ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ ====== ====== ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ ======
 +
 +[[初めての医療統計:index.html|初めての医療統計 目次]]
  
 ggplot2(tidyverse)では、カラーのきれいなグラフを出力してくれるのはありがたいのですが、論文用には白黒のグラフを作成したい場合が多いです。 ggplot2(tidyverse)では、カラーのきれいなグラフを出力してくれるのはありがたいのですが、論文用には白黒のグラフを作成したい場合が多いです。
行 5: 行 7:
 基本的には、<wrap em>ggplot()+theme_set(theme_classic())</wrap>を用いるのですが、具体的な方法を記載させていただきたいと思います。 基本的には、<wrap em>ggplot()+theme_set(theme_classic())</wrap>を用いるのですが、具体的な方法を記載させていただきたいと思います。
  
-===== 見出し ===== +===== ソースコード =====
-作成中+
  
 +https://colab.research.google.com/drive/1yPHODB6sgUU9OJx48tEibAF9rnUHDv-s?usp=sharing
  
  
-サマリー作成用の関数の定義 
  
-Plotting means and error bars (ggplot2)\\ 
-http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/ 
  
-<code> 
-summarySE <- function(data=NULL, measurevar, groupvars=NULL, na.rm=FALSE, 
-                      conf.interval=.95, .drop=TRUE) { 
-    library(plyr) 
  
-    # New version of length which can handle NA's: if na.rm==T, don't count them 
-    length2 <- function (x, na.rm=FALSE) { 
-        if (na.rm) sum(!is.na(x)) 
-        else       length(x) 
-    } 
  
-    # This does the summary. For each group's data frame, return a vector with +===== 開発環境 ===== 
-    # N, mean, and sd +https://rstudio.cloud/
-    datac <- ddply(data, groupvars, .drop=.drop, +
-      .fun function(xx, col) { +
-        c(N    length2(xx[[col]], na.rm=na.rm), +
-          mean mean   (xx[[col]], na.rm=na.rm), +
-          sd   sd     (xx[[col]], na.rm=na.rm) +
-        ) +
-      }, +
-      measurevar +
-    )+
  
-    # Rename the "mean" column     +2018年8月現在、メールアドレスを登録するのみで、無料です。
-    datac <- rename(datac, c("mean" = measurevar))+
  
-    datac$se <- datac$sd sqrt(datac$N # Calculate standard error of the mean+[[https://rstudio.cloud/|RStudio Cloud]]のconsole画面(画面左下)で、<wrap hi><wrap em>install.packages("tidyverse")</wrap></wrap>を入力して、tidyverseパッケージをインストールした状態とします。
  
-    # Confidence interval multiplier for standard error +{{:pasted:20180813-231913.png}}
-    # Calculate t-statistic for confidence interval +
-    # e.g., if conf.interval is .95, use .975 (above/below), and use df=N-+
-    ciMult <- qt(conf.interval/2 + .5, datac$N-1) +
-    datac$ci <- datac$se * ciMult+
  
-    return(datac) +インストール終了後の画面
-+
-</code>+
  
-白黒グラフの作成+{{:pasted:20180813-232101.png}} 
 + 
 +参考:http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=26918 
 + 
 +===== Rmdファイル新規作成と保存 ===== 
 +File > New File > R Notebook で、R Notebookファイルを新規作成。 
 + 
 +{{:pasted:20180813-232234.png}} 
 + 
 +{{:pasted:20180813-232303.png}} 
 + 
 +以下のようにR Notebookファイルが作成さるので、 
 + 
 + 
 + 
 +===== 1.グラフ作成用に平均と標準偏差を計算 ===== 
 +ggplot2()でグラフを記載する前に、データを整理する必要があります。 
 + 
 +dplyr(tidyverse) 
 +  -<wrap hi>group_by()関数</wrap> と 
 +  -<wrap hi>summarise()関数</wrap> 
 +を用いて、グループごとに、個数、平均、標準偏差を計算して新しい表を作成します。
  
 <code> <code>
 library(tidyverse) library(tidyverse)
  
-tg <- ToothGrowth +head(ToothGrowth
-tgc <- summarySE(tgmeasurevar="len"groupvars=c("supp","dose"))+str(ToothGrowth) 
 + 
 +<- ToothGrowth %>% 
 +  group_by(suppdose) %>% 
 +  summarise( 
 +    n=n(),  
 +    mean_len=mean(len) 
 +    sd_len=sd(len) 
 +  ) 
 +  # 蛇足だが、以下の書き方はsdがNAになってしまうので注意 
 +  # https://dplyr.tidyverse.org/reference/summarise.html 
 +  # summarise(n=n()len=mean(len), sd=sd(len)
 +
  
 pd <- position_dodge(0.1) # move them .05 to the left and right pd <- position_dodge(0.1) # move them .05 to the left and right
  
-ggplot(tgc, aes(x=dose, y=len, shape=supp)) ++ggplot(d, aes(x=dose, y=mean_len, shape=supp)) +
     theme_set(theme_classic()) +     theme_set(theme_classic()) +
     geom_point(size=4, position=pd) +     geom_point(size=4, position=pd) +
-    geom_errorbar(aes(ymin=len-se, ymax=len+se), width=.1, position=pd) ++    geom_errorbar(aes(ymin=mean_len-sd_len, ymax=mean_len+sd_len), width=.1, position=pd) +
     geom_line(aes(linetype = supp), position=pd)     geom_line(aes(linetype = supp), position=pd)
 +</code>
 +
 +===== 2.白黒の折れ線グラフの作成 =====
 +
 +上記で作成した表dを用いて、ggplot()関数でグラフを描きます。
 +
 +<code>
 +pd <- position_dodge(0.1) # move them .05 to the left and right
  
 +ggplot(d, aes(x=dose, y=mean_len, shape=supp)) +
 +  theme_set(theme_classic()) +
 +  geom_point(size=4, position=pd) +
 +  geom_errorbar(aes(ymin=mean_len-sd_len, ymax=mean_len+sd_len), width=.1, position=pd) +
 +  geom_line(aes(linetype = supp), position=pd) +
 +  # グラフにタイトルをつける
 +  ggtitle("ToothGrowth") +
 +  theme(plot.title = element_text(hjust=0.5)) +
 +  theme(plot.title = element_text(size = 20),
 +    axis.title.x = element_text(size= 20),
 +    axis.title.y = element_text(size= 20),
 +    axis.text.x = element_text(size= 20),
 +    axis.text.y = element_text(size= 20)
 +  ) +
 +  # y軸のラベルの書き換え
 +  labs(y="Length")
 </code> </code>
  
 以下のようなグラフが出力されます。 以下のようなグラフが出力されます。
  
-{{:pasted:20180811-054428.png}}+{{ :ダウンロード.png |}}
  
  
-グラフをpngファイルで出力することもできます。+===== 3.グラフをpngファイルで出力 ===== 
 + 
 +以下のように、ggsave()関数で、グラフをpngファイルで出力することができます。 
 + 
 +グラフを出力する方法としては、RmdファイルをKnit(htmlファイルなどに変換すること)してから、htmlファイル上の画像を右クリックして保存することで、保存することができます。 
 <code> <code>
 library(tidyverse) library(tidyverse)
行 91: 行 127:
 {{:pasted:20180811-054708.png}} {{:pasted:20180811-054708.png}}
  
 +===== エラーバーを片方だけにつける =====
 +下記リンク先によりますと、
 +<code>
 +1. geom_errorbar()でwidth=0のエラーバーを作成
 +2. geom_segment()で片方だけエラーバーの横線を追加
 +</code>
 +という流れになります。
 +
 +geom_segment()でエラーバーのxの始点と終点を指定するときに、
 +<code>
 +横軸が数字であれば、as.numeric(key)-0.1のように指定する
 +
 +横軸が文字(00pre, 1month, 2month, 3monthなど)であれば、
 +keyを0,1,2,3などに置き換えてから(csvファイルを修正しておいてもよいかもしれません)、
 +as.numeric()で数値に変更しておく。
 +</code>
 +
 +ところが少し難しいポイントとなります。
 +
 +
 +<code>
 +
 +pd <- position_dodge(0.1) # move them .05 to the left and right
 +
 +ggplot(xc, aes(x=key, y=value, shape=DM, group = DM)) +
 +    theme_set(theme_classic()) +
 +    geom_point(size=4) +
 +    #errorbar without caps
 +    geom_errorbar(data=with(xc,xc[which(DM=='D'),]),
 +            aes(ymin = value, ymax = value+se),width=0) +
 +    geom_errorbar(data=with(xc,xc[which(DM=='N'),]),
 +            aes(ymin = value-se, ymax = value),width=0) +
 +    geom_line(aes(linetype = DM), position=pd) +
 +    #geom_segment for caps
 +    geom_segment(data=with(xc,xc[which(DM=='D'),]),
 +            aes(y=value+se,yend=value+se,x= as.numeric(substr(key, 7, 7))-0.1,xend= as.numeric(substr(key, 7, 7))+0.1)) +
 +    geom_segment(data=with(xc,xc[which(DM=='N'),]),
 +            aes(y=value-se,yend=value-se,x= as.numeric(substr(key, 7, 7))-0.1,xend= as.numeric(substr(key, 7, 7))+0.1)) +
 +    ylim(230, 300) +
 +    ggtitle("Figure 3") +
 +    theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
 +
 +</code>
 +
 +
 +
 +
 +https://stackoverflow.com/questions/44194700/selecting-direction-of-multiple-error-bars-in-a-line-plot
 +
 +===== グラフのtitleを真ん中上に記載 =====
 +
 +
 +
 +<code>
 +library(tidyverse)
 +
 +tg <- ToothGrowth
 +tgc <- summarySE(tg, measurevar="len", groupvars=c("supp","dose"))
 +
 +ggplot(tgc, aes(x=dose, y=len, shape=supp)) +
 +    theme_set(theme_classic()) +
 +
 +    ylim(0, 40) +
 +    
 +    ggtitle("Figure 3") +
 +    theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
 +
 +</code>
 ===== リンク ===== ===== リンク =====
 +
 +
 +
 +https://heavywatal.github.io/rstats/ggplot2.html
 +
 +
 +
 +===== リンク(英語) =====
  
 https://mrunadon.github.io/ThesisPlot/ https://mrunadon.github.io/ThesisPlot/
行 107: 行 219:
 https://www.safaribooksonline.com/library/view/r-graphics-cookbook/9781449363086/ch04.html https://www.safaribooksonline.com/library/view/r-graphics-cookbook/9781449363086/ch04.html
  
 +===== リンク =====
 +目次:[[初めての医療統計:index.html|初めての医療統計 目次]]
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 +
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ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ.txt · 最終更新: 2020/08/12 by adash333