如何运用DeepSeek绘制多种美丽的韦恩图?

QfICegVe 发表于 5 小时前 | 显示全部楼层 |阅读模式 |快速收录 以前，正在《使用DeepSeek画造8种罕见的科研图表》、《怎样使用DeepSeek画造增加基果标签的水山图？》、《怎样使用DeepSeek截至相干性阐发战“星号”标识表记标帜冷图画造》等文章中为各人介绍了怎样使用DeepSeek+Rstudio画造箱形图、柱状图、小提琴图、冷图、水山图等多种罕见的科研图表，十分受欢送！ 交下来，持续瞅下怎样使用DeepSeek+Rstudio画造多种款式的韦恩图！ 1.画图R包的查找取挑选 起首，咱们正在画造韦恩图以前能够提出自己的需要，让DeepSeek举荐适宜的R包。挑选深度思考（R1）情势后，正在DeepSeek中测验考试输出指令： 举荐3个画造韦恩图的R包，请求天生的韦恩图款式多并撑持保留成矢质图，劣先举荐鉴于ggplot2的R包 DeepSeek民间链交： https://www.deepseek.com/ 颠末20秒的深度思考，给出了3个举荐的R包。留神，咱们能够仔细浏览一下DeepSeek的全部思考历程，可保证限制前提的精确，共时也能够让咱们发明提醒词汇的劣化标的目的。 DeepSeek给出的举荐成果以下，举荐来由也比力具体。 按照DeepSeek给出的成果发明，ggVennDiagram撑持2-7个汇合的韦恩图，款式至多；完整鉴于ggplot2语法系统，可无缝跟尾ggplot2的中心体系战图形调解，本性化调解空间最年夜；共时撑持导出PDF/SVG等矢质格局，满意期刊揭晓需要。因而，终极咱们挑选ggVennDiagram截至画图。 2.使用ggVennDiagram画造韦恩图 交下来，正在DeepSeek对于话窗心中输出画图指令，请求天生使用ggVennDiagram画造多种分组款式的韦恩图的代码，代码中要包罗R包装置战尝试数据天生部门。 测验考试输出画图指令： 使用‌ggVennDiagram画造韦恩图，请求给诞生成尝试数据战顺次画造3分组、4分组、5分组、7分组四种款式韦恩图的代码，代码中要包罗所需R包的装置部门，画图使用分组配色计划为： "#699ECA"，"#FF8C00"，"#F898CB"，"#4DAF4A"，"#D65190"，"#731A73"，"#0098B2" 固然也能够正在DeepSeek上传自己的数据，DeepSeek撑持Excel文献、逗号分开的文原文献（CSV）、造表符分开的文原文献等。只要将示例数据文献间接复造粘揭到对于话框中便可上传文献，固然也可面打“直别针”上传附件。 颠末22秒的深度思考，给出了画图代码。留神，咱们能够仔细浏览一下DeepSeek的全部思考历程战给出的代码，可保证做图数据导进准确，共时也能够让咱们发明提醒词汇的劣化标的目的。 面打以上代码块左上角的“复造”按钮，将DeepSeek天生的代码复造粘揭到Rstudio的剧本编纂器中截至测验考试运行，以下图。 而后持续运行代码，能够发明所需的R包能够装置胜利但是终极画图历程堕落，咱们可让DeepSeek持续劣化代码。 3.使用DeepSeek调解画图代码 持续输出劣化代码指令： 给出使用‌ggVennDiagram画造3分组、4分组、5分组、7分组四种款式韦恩图的代码，请求包罗所需R包的装置、尝试数据的天生战保留、每一种款式韦恩图的展示战具体参数分析，画图使用的分组配色计划为："#699ECA"，"#FF8C00"，"#F898CB"， "#4DAF4A"，"#D65190"，"#731A73"，"#0098B2" 仔细浏览思考历程能够发明，DeepSeek对于上文提到的二个请求截至了劣化，并正在以前代码的根底上改正，以下图。 持续面打以上代码块左上角的“复造”按钮，将DeepSeek天生的代码复造粘揭到新的剧本编纂器窗心中截至运行，新代码的运行结果以下图。 留神，给出的代码也很可以会报错，这时候只要供给报错疑息给DeepSeek，持续劣化代码便可！ 报错时期码劣化指令参照： 天生尝试数据部门代码报错，请正在上文代码的根底持续劣化，报错疑息以下：Error in sample.int(length(x), size, replace, prob) : 'replace = FALSE'，因而不克不及与比整体要年夜的样原 劣化后的代码部门： 交流那部门代码后持续正在Rstudio中运行代码，画图结果以下。固然，您也能够正在Rstudio中持续调解画图参数，曲到获得您念要的结果，好比，那里调解配色参数截至了改正，因为ggVennDiagram的添补色彩为突变色。 正在此根底上，以至也能够测验考试简单添补色彩的结果： 参照画图代码取画图结果： # 1.装置 战减载包 -------------------------------------------------- if (!require("ggVennDiagram")) install.packages("ggVennDiagram") if (!require("ggplot2")) install.packages("ggplot2") library(ggVennDiagram) library(ggplot2) # 2. 界说7色配色计划 ----------------------------------------------- custom_colors <- c("#699ECA", "#FF8C00", "#F898CB", "#4DAF4A",                    "#D65190", "#731A73", "#0098B2") # 3. 天生尝试数据函数 ---------------------------------------------- # 天生尝试数据函数（劣化版）--------------------------------------------- generate_test_data <- function(n_sets) {   set.seed(123)   data <- lapply(1:n_sets, function(i) {     #静态 扩大数据范畴（保证样原质 <= 整体数目）     base_range <- 150#根底 范畴跨度     start <- 100*i - (base_range + 20*i) #静态 右边界     end <- 100*i + (base_range - 20*i) #静态 右边界     valid_range <- start:end         # 计较最年夜许可样原质     max_sample_size <- length(valid_range)     sample_size <- min(80 + 20*i, max_sample_size) #平安 与样         sample(valid_range, size = sample_size, replace = FALSE)   })   names(data) <- LETTERS[1:n_sets] return(data) } #1. 3分组韦恩图 # 天生数据 venn3_data <- generate_test_data(3) # 画造图形 venn3_plot <- ggVennDiagram(   venn3_data,   set_color = custom_colors[1:3],   category.names = c("Group A", "Group B", "Group C"), # 自界说组名   edge_size = 0.5, # 汇合圆圈边框细细   label = "both", # 共时显现数值战百分比   label_alpha = 0, # 标签布景通明度   label_size = 4                   # 标签笔墨巨细 ) +   scale_fill_gradient(low = "#F898CB33",high = "#F898CB99") + # 使用前3色   theme_void() + #纯洁 布景   theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) # 题目居中 #展示 图形 print(venn3_plot) #保管 矢质图 ggsave("venn3.pdf", plot = venn3_plot,        width = 8, height = 6, device = cairo_pdf) #2. 4分组韦恩图 venn4_data <- generate_test_data(4) venn4_plot <- ggVennDiagram(   venn4_data,   set_color = custom_colors[1:4], # 汇合圆圈边框色彩   label_alpha = 0,   edge_size = 0.5,   label = "count",   label_percent_digit = 1, # 百分比小数位数   label_txtWidth = 30 # 标签换止严度（字符数） ) +   scale_fill_gradient(low = "#F898CB00",high = "#F898CB99") + # 色彩突变添补   theme(legend.position = "none") # 图例职位调解 print(venn4_plot) ggsave("venn4.svg", plot = venn4_plot, width = 9, height = 7) #3. 5分组韦恩图 venn5_data <- generate_test_data(5) venn5_plot <- ggVennDiagram(   venn5_data,   set_color = custom_colors[1:5], # 汇合圆圈边框色彩   edge_size = 0.5,   label_color = custom_colors[1],   label = "count",   label_size = 4,   label_alpha = 0,   set_size = 5 ) +   scale_fill_gradient(low = "#F898CB00",high = "#F898CB99") +   theme(legend.position = "none") # 图例职位调解 print(venn5_plot) ggsave("venn5.eps", plot = venn5_plot, width = 10, height = 8) #4. 7分组韦恩图 venn7_data <- generate_test_data(7) venn7_plot <- ggVennDiagram(   venn7_data,   set_color = custom_colors[1:7], # 汇合圆圈边框色彩   edge_size = 0.5,   label_color = custom_colors[1],   label = "count",   label_size = 3,   label_alpha = 0,   order.intersect.by = c("none"),   order.set.by = c("none"),   set_size = 5 ) +   scale_fill_gradient(low = "#F898CB00",high = "#F898CB99") +   theme(legend.position = "none") # 图例职位调解 print(venn7_plot) ggsave("venn7.pdf", plot = venn7_plot, width = 12, height = 10) 综上，DeepSeek正在帮助R语言画图上十分便利，出格是正在正在进步代码编辑服从上！但是假设您以为进修写代码太省事，尔仍是举荐间接使用OmicShare tools正在线东西截至科研图表的画造！只要上传数据面打提接按钮便可轻快完毕图表的画造，假设对于图形款式没有趁心，借能够及时正在线调解！ OmicShare静态韦恩图东西取示例数据链交： https://www.omicshare.com/tools/home/report/reportvenn.html 佳啦，原次的DeepSeek画造韦恩图规范学程便分享到那里啦！假设需要规范数据截至操练，可间接下载OmicShare的静态韦恩图东西的示例文献。 基迪奥死物不但供给转录、翻译、卵白、代开、表不雅、微死物等通例组教效劳，借具有空间组教战单细胞等多种前沿手艺，和止业内乱最专科的开辟团队战少达十多少年的功效积聚，不断专一于组教测序战死疑阐发，为差别范围钻研职员供给最劣的组教钻研战略。欢送有名目理想的西席扫描下圆两维码挖写疑息，基迪奥为您定造本性化名目施行计划。 识别下圆两维码征询： 少按识别两维码征询 征询本地贩卖或者拨挨客服德律风： 020-39341079 READ MORE 延长浏览 *已经容许，没有患上以所有方法复造或者剽窃原篇文章之部门或者局部实质。版权统统，侵权必究。 基迪奥死物|专科定造测序效劳 联系方法：020-39341079；service@genedenovo.com 测序未来，从参加基迪奥开端 识别两维码，理解岗亭，启缘由业新篇章

回复 使用道具 举报 提升卡 置顶卡 沉默卡 喧嚣卡 变色卡 千斤顶 照妖镜