Научная статья

Эффективное использование пространства графика с помощью ggbreak при работе с большими наборами данных и выбросами

Use ggbreak to Effectively Utilize Plotting Space to Deal With Large Datasets and Outliers

Frontiers in Genetics
10.3389/fgene.2021.774846
Полный текст Открыть в журнале PubMed PMC
FWCI: 17.1FWCI — Field-Weighted Citation Impact (индекс цитируемости с поправкой на область науки). 1.0 = среднее, > 1 = выше среднего · Процитировано: 342 · Ссылки: 12 · Лицензия: CC-BY
Цитирование по годам: 2026: 50 · 2025: 103 · 2024: 109 · 2023: 70 · 2022: 36

Аннотация

Стремительный рост объёма крупномасштабных наборов данных создаёт новые проблемы для визуализации биомедицинской информации. Данные могут быть многочисленными, иметь разные порядки величин, содержать экстремальные значения, а их распределение может быть неочевидным. Мы представляем пакет для R, который позволяет создавать оси с разрывами с использованием синтаксиса ggplot2. Пакет эффективно использует область построения для работы с большими наборами данных, особенно с длинными последовательными данными, данными разных порядков величин и данными, содержащими выбросы. Он увеличивает доступное визуальное пространство, обеспечивая более наглядное представление данных и подробное аннотирование, что улучшает их интерпретацию. Пакет полностью совместим с ggplot2; к графику легко добавлять дополнительные слои, а также настраивать его с помощью шкал и тем, используя синтаксис ggplot2. Пакет является программным обеспечением с открытым исходным кодом, распространяемым по лицензии Artistic-2.0, и бесплатно доступен в CRAN (https://CRAN.R-project.org/package=ggbreak) и GitHub (https://github.com/YuLab-SMU/ggbreak).

Переведем эту статью за 1 час

Загрузите PDF, а мы сделаем полный перевод, краткий конспект и красивую инфографику.

Попробовать бесплатно →

Также в Подтеме: еженедельные литобзоры, база международных клинреков и конспекты свежих мед. статей и подкастов каждый день.