思路很简单,就是先按照y轴切,然后用cowplot去拼接。 一顿野路子代码操作,beta版出来了:gg1gap和gg2gap这两个包只能完成bar图y轴切割,而截断数最多也就只能两段。 小站VIP群中的树神(微信ID:一棵树)精通R包制作,为了让野路子出来的代码更完善,拉上树神一起干,不仅实现截取多个截断,还可以对任意ggplot2对象...
安装CRAN包非常简单，可以直接在R的命令行中使用install.packages()函数。例如，要安装dplyr包，可以执行以下命令：r复制代码install.packages("dplyr")如果需要一次性安装多个包，可以将包名放在c()函数中，如：r复制代码install.packages(c("ggplot2", "pheatmap"))加载CRAN包 安装完成后，需要使用library()或requir...
ggplot2 is now over 10 years old and is used by hundreds of thousands of people to make millions of plots. That means, by-and-large, ggplot2 itself changes relatively little. When we do make changes, they will be generally to add new functions or arguments rather than changing the behavi...
[ 源代码: r-cran-ggplot2 ] 软件包: r-cran-ggplot2 (3.2.1+dfsg-2) [universe] r-cran-ggplot2 的相关链接 Ubuntu 的资源: 报告问题 Ubuntu Changelog 版权文件 下载源码包 r-cran-ggplot2: [r-cran-ggplot2_3.2.1+dfsg-2.dsc] [r-cran-ggplot2_3.2.1+dfsg.orig.tar.xz] [r-cran-...
这行代码会从CRAN下载并安装ggplot2包。安装完成后,我们可以使用library()函数加载这个包: AI检测代码解析 library(ggplot2) 1. 使用CRAN包的注意事项 检查包的依赖关系:在安装CRAN包时,R语言会自动检查并安装所需的依赖包。但是,有时可能会遇到依赖关系不兼容的问题,这时需要手动解决。
# 安装ggplot2包install.packages("ggplot2") 1. 2. 数据可视化示例 我们来创建一个简单的数据集,并利用ggplot2创建一个饼状图。首先,生成一个包含不同水果数量的数据集。 AI检测代码解析 # 加载ggplot2library(ggplot2)# 创建数据集fruits<-data.frame(name=c("苹果","香蕉","橘子","葡萄"),quantity=c...
# 查询ggplot2及其庞大的拓展家族:下载量前100 Find_CRAN_pkg('ggplot2', top = 100) %>% .[,1] 修改参数查询某种分析: # 查询与ROC相关的R包,返回前30个结果 Find_CRAN_pkg('ROC', top = 20) 细心的话你会发现“roc”正好是英文单次“process”的字段,因此找到的前面几个包,其实与ROC分析并没有...
:exclamation: This is a read-only mirror of the CRAN R package repository. ggvfields — Vector Field Visualizations with 'ggplot2'. Homepage: https://github.com/dusty-turner/ggvfields Report bugs for this package: https://github.com/dusty-turner/ggvfie
GNU R streamlined plot theme and plot annotations for 'ggplot2' r-cran-fitdistrplus support fit of parametric distribution r-cran-future R package: A Future API for R r-cran-future.apply apply function to elements in parallel using futures ...
另外,dplyr、stringr、ggplot2也是必学必会的基础包。 bruceR包(v0.6.0)载入时的欢迎语 [Data] 数据处理类R包 rio:一站式导入/导出几乎所有格式数据(使用import()/export()函数) dplyr:数据的各种操作处理(如分组、拼接、汇总;但更推荐data.table) tidyr:数据的各种清理转换(如宽数据转换为长数据) stringr...