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(翻)云(覆)雨图

Y叔叔 YuLabSMU 2022-09-20

生物狗喜欢画barplot,但毕竟只有均值和标准误差信息量太低,万一有outliers呢?万一不是正态分布呢?所以就吐槽了又吐槽,但大家还是乐此不疲,因为大家都在用,因为很多人只会画barplot,所以产生各种反barplot运动,并呼吁大家使用boxplot,boxplot有四分位数的统计量,可以反应outlier和数据的分布,比barplot高得多了。

然而事情是不断在进化的,我们的手段是要跟上潮流的,现在的潮流就是除了要有统计量,还要有原始数据,甚至于有统计推断,全集中一图中,揭开数据的红盖头,给大家呈现全方位无死角的面貌。

所以现在流行的不单单是画boxplot,有以下几种方式是显得比较专业的:

  • boxplot + raw data

  • violin plot + boxplot

  • violin plot + raw data

  • violin plot + boxplot + raw data

反正就是原始数据+统计量(boxplot)+统计推断(violin plot, 概率密度)的组合。然而violin画出来是对称的,也就是说信息冗余,就有人提出来,能不能画一半的violin,但其实一半也挺丑的,但大家脑洞足够大,把violin往右移一点,它就像一朵云彩,而raw data就像是雨滴,于是乎云雨图(raincloud)应运而生,一下子俘获大家的芳心,包括我。

就这一个可视化方式,有人专门写文章介绍,并且还用主流语言实现了,https://peerj.com/preprints/27137v1/。

ggridges:一种波涛汹涌,哦不对,是山峰叠峦的可视化方式》本身长得就像半个violin,这个包现在也支持raincloud,不过我还是喜欢单一的元素然后自己拼。

那么要实现这个图,最大的问题在于需要一半的violin,这个David Robinson首先从ggplot2中的geom_violin图层修改得到,然后我发现一直没人打包在R包里,我为了方便讲课时候在课堂上演示,于是我就打了一个R包,叫gglayer,https://github.com/GuangchuangYu/gglayer, 顾名思义就是打包ggplot的图层的,我顺道把我yyplot中的两个图层也给移过去。

violin + boxplot + raw data

require(ggplot2)
ggplot(iris, aes(Species, Petal.Length, fill=Species))  +
    geom_violin(alpha=.5) +
    geom_boxplot(width=.1) +
    geom_jitter()

violin + mean+-sd + raw data

统计量不一定要用boxplot来展示四分位数,你也可以是均值+-标准误差的方式,这样相当于你把barplot的信息也放进去了,所以说单纯barplot有多弱鸡。当然统计量也不限于此,有合适的都可以放进去。无非是拼图层,这也是图形语法的灵活所在,封装失去了自由组合的灵活性。

require(dplyr)
d <- group_by(iris, Species) %>%
    summarize(mean = mean(Petal.Length),
              sd = sd(Petal.Length))

ggplot(iris, aes(Species, Petal.Length, fill=Species))  +
    geom_violin(alpha=.5) +
    geom_jitter() +
    geom_pointrange(aes(y=mean, ymin=mean-sd, ymax=mean+sd, color=Species), data=d, size=2

云雨图1:加上均值和标准误差。

## devtools::install_github("GuangchuangYu/gglayer")
require(gglayer)

ggplot(iris, aes(Species, Petal.Length, fill=Species))  +
    geom_flat_violin(position=position_nudge(x=.2)) +
    geom_jitter(aes(color=Species), width=.15) +
    geom_pointrange(aes(y=mean, ymin=mean-sd, ymax=mean+sd),
                    data=d, size=1, position=position_nudge(x=.25)) +
    coord_flip() + theme_bw() +
    theme(legend.position="bottom")

云雨图2:加上boxplot

ggplot(iris, aes(Species, Petal.Length, fill=Species))  +
    geom_flat_violin(position=position_nudge(x=.3)) +
    geom_jitter(aes(color=Species), width=.15) +
    geom_boxplot(width=.1, position=position_nudge(x=.22)) +
    coord_flip() + theme_bw() +
    theme(legend.position="bottom")

云雨图3:用堆叠的点图当雨点

ggplot(iris, aes(Species, Petal.Length, fill=Species))  +
    geom_flat_violin(position=position_nudge(x=.2)) +
    geom_dotplot(binaxis="y", stackdir="down", dotsize=.35) +
    geom_boxplot(width=.1, position=position_nudge(x=.1)) +
    coord_flip() + theme_bw() +
    theme(legend.position="bottom")

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