element_text( ) element_line( ) element_rect( ) element_blank( ) 本节来介绍主题元素element_text() ,使用它控制绘图中文本元素的许多部分,如字体大小、颜色和字体类型。 ggplot2的element_text()剖析 element_text() 控制的元素列表 axis.title.x: 自定义 x 轴标签/标题 ...
element_text函数是ggplot2包中的一个函数,用于设置图形中文本的样式和属性。使用element_text可以自定义文本的字体、大小、颜色、加粗、斜体等属性。 element_text函数的语法如下: ``` element_text(family = NULL, face = NULL, colour = NULL, size = NULL, hjust = NULL, vjust = NULL, angle = NULL,...
library(ggplot2)p<-ggplot(mpg, aes(cty,hwy))+geom_point()+facet_wrap(vars(cyl))+labs(title="City vs. Highway Mileage by Cylinders",caption="Values are in MPG.")+theme(plot.background=element_rect(color="black",linewidth=1),axis.title.y=element_text(angle=0,vjust=0.5),strip.text=...
步骤2:创建绘图对象 #加载ggplot2包library(ggplot2)#创建绘图对象p <- ggplot(data, aes(x = x, y = y)) + geom_point() 1. 2. 3. 4. 5. 步骤3:设置x轴字体旋转角度 #使用theme函数调整x轴文字p + theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) 1. 2. 步骤4:显示图表 ...
element_text函数的语法为: element_text(family = NULL, face = NULL, color = NULL, size = NULL, hjust = NULL, vjust = NULL, angle = NULL, lineheight = NULL, margin = margin(), debug = getOption("ggplot2.debug")) 其中,family参数用于设置字体样式,可以选择常用的字体样式,如"serif"、"...
问ggplot2:主题(axis.text=element_text(size=3))不改变y轴上的字体大小EN文章来源："Preoperative ...
我试图在情节标题、副标题、标题和图例文本中创建一个ggplot和markdown文本。图例文本依赖于一个变量,因此在制作图例文本时存在和ifelse-statement。在其中一种情况下,我希望文本的一部分是斜体,因此我尝试使用ggtext包中的element_markdown-function,并将该部分文本包装为“*”。然而,我在使用ggplot 2正确渲染时遇到...
You need to specify the correct element (axis.text.x.top now) in theme: periods <-c(1,2,3) periodLabels <- c("Jan", "Feb21", "Mar") data <- data.frame(period = periods, y = c(10, 20, 30)) ggplot(data, aes(period, y)) + geom_tile() + coord_cartesian(expand = FALSE...
{# For base graphics, we need to specify columns, though for ggplot2,# it's usually not necessary.res<-nearPoints(data(), input$plot_click,"speed","dist")if(nrow(res)==0)return()res})output$plot_brushedpoints<-renderTable({res<-brushedPoints(data(), input$plot_brush,"speed","...
你可以试试(我过滤并使用了四个Values) install.packages("ggh4x")df %>% filter(ValueName %in% c("Value 9", "Value 8", "Value 7", "Value 6")) %>% ggplot(aes(Percent, ValueName, fill = Response)) + geom_col() + scale_y_discrete(labels = c("So On", "Comprehensive", "Clear"...