## 基本散點圖展示
### 應用場景
eg: 直觀展示兩個基因表達相關性
首先我們看看數據結構,在所有的可視化的教程中我們如果將數據準備好的,那么我們利用下面的代碼可以快速的做出自己想要做的圖。如圖2-1,數據來源于TCGA數據庫,列名是樣本名,行名是基因名。

```R
load('./test_exp.Rdata')#rt
# rt即上圖展示數據
x <- as.numeric(rt['MT-TF', ])
y <- as.numeric(rt['MT-TV', ])
plot(x, y, main = "Main title",
xlab = "MT-TF expression", ylab = "MT-TV expression",
pch = 19, frame = FALSE)
```

```R
# 調整字體大小,參數cex
plot(x, y, main = "Main title", cex.lab=1.5, cex.axis=1.5, cex.main=1.5,
cex.sub=1.5,
xlab = "MT-TF expression", ylab = "MT-TV expression",
pch = 19, frame = FALSE)
```

```R
# 調點的顏色和大小
plot(x, y, main = "Main title", cex.lab=1.5, cex.axis=1.5, cex.main=1.5,
cex.sub=1.5, col = "blue", cex = 2, #改變
xlab = "MT-TF expression", ylab = "MT-TV expression",
pch = 19, frame = FALSE)
```

- 智匯醫圈
- 第一章 前言
- 1.1 簡介
- 1.2 制作該教程的目的
- 1.3 學習該教程需要掌握的基礎知識
- 1.4 該教程適用人群
- 第二章 散點圖(scatter plot)
- 2.1 基本的散點圖
- 2.2 3D 散點圖
- 第三章 線圖(line plot)
- 3.1 基本的線圖
- 第四章 箱型圖(boxplot)
- 4.1 基本的箱型圖
- 4.2 圖形參數調整
- 4.3 多分組箱型圖
- 4.4 小提琴圖
- 第五章 密度圖(density plot)
- 5.1 基本的密度圖
- 第六章 熱圖(Heatmap)
- 6.1 基本的熱圖
- 6.2 ggplot2 heatmap
- 6.3 相關性熱圖
- 第七章 主成分分析(PCA)
- 7.1 2D PCA
- 7.2 3D PCA
- 第八章 ROC 曲線
- 8.1 基本的 ROC 曲線
- 第九章 生存分析(KM plot)
- 9.1 基本的生存分析
- 第十章 KEGG 和 GO 分析
- 10.1 KEGG 分析
- 10.2 GO 分析
- 第十一章 Circular plot
- 11.1 基本的 Circular plot
- 附錄 下載數據