在上述代码中,data.csv是包含x、y和category变量的数据文件。通过使用facet_wrap和scale="free_y",可以将数据按照category变量进行分组,并使得每个子图的y轴刻度根据数据的实际范围进行自适应。最后,使用geom_point函数在每个子图上添加散点图。 请注意,这只是一个示例代码,具体的实现方式可能根据数据和需求的...
例如,使用facet_wrap(~ variable, scales = "free")可以使得每个小图的图标签根据数据的实际取值范围进行调整。 调整图标签的顺序:可以通过对数据进行预处理来调整图标签的顺序。例如,可以使用dplyr包中的mutate函数对数据进行变换,然后再使用facet_wrap函数进行可视化。例如,使用mutate(variable = factor(variable...
这时候使用ggforce包的facet_row函数完美解决,ggforce::facet_row(vars(part), scales = 'free', space = 'free') #示例library(ggforce)ggplot(df,aes(x=indicator,y=mean,fill=indicator))+geom_col(position=position_dodge(width=0.8),width=0.6)+geom_text(data=df,aes(x=indicator,y=mean+3*se,labe...
(x = grp_idea, y = value, fill = level)) + geom_bar(stat = "identity") + theme(legend.position = "bottom", axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1)) + facet_wrap(~group, scales = "free") + xlab("idea") + scale_x_discrete(breaks = top_ideas$...
group= c(1,1,1,1,2,2,2)) p1 <- ggplot(df, aes(x = fac, y = val)) + geom_bar() + facet_wrap(~group, scales ="free") + coord_flip() p1 p2 <- ggplot(df, aes(x = reorder(fac, val), y = val)) + geom_bar() + facet_wrap(~group, scales ="free") + coord_...
你可以从facet_wrap中删除scales="free_y"，这在你的代码中不会有任何效果，因为你在scale_y_...
facet_wrap()绘制一系列图片在一张画布上。根据某一变量的不同取值进行绘制子图。 当某一单独的变量有不同水平时,我们研究不同水平下某些其他变量的关系,此时适合用face_wrap() facet_warp主要有以下参数: ncol和nrow,控制绘制几列几行的图,设置其中一个变量即可 ...
facet_wrap(~ panel, scales = "free_y", ncol = 1) + labs(y = NULL) + scale_y_discrete(label = function(x) parse(text = x)) -AndS. 2 实现您所需的结果的一种选择是利用ggtext包,该包允许使用markdown语法和/或HTML/CSS来样式化标签和主题元素。
facet_wrap( ~ group, scales ="free_y") + coord_cartesian(ylim = c(0,75)) + theme_bw() 从图来看,点确实是聚集起来了,但是各分面都有多余的空间。使得图看起来不协调。 另一种我们还可以选择使用 expand_limits() 强制各分面从原点开始。使用 scale_y_continuous(expand=c(0,0)) 删除 y 轴限...
facet_wrap()也能写两个变量用来分面,但是效果是不一样的。 g + facet_wrap(year ~ season, nrow = 4, scales = "free_x") 具体什么效果大家可以自己根据这些代码试试,图我就不放了。 搞得美观点 有些同学说了,这个灰底太丑了,能不能搞得好看点。能。