当然ggplot函数中是支持这种多样性的订制需求的，甚至像那些知名的咨询或者顶级财经媒体的御用图表模板已经...
(x=BOD$Time,Y=BOD$demand...))+geom_col() #将x转化为因子型向量从而使系统视其为离散值 ggplot(BOD,aes(x=factor(Time),Y=BOD$demand))+geom_col() #变量值的频数表...,aes(x=factor(cyl)))+geom_bar() *旧版ggplot2使用geom_bar(stat='identity')创建条形图 新版可使用geom_col()代替 ...
ggplot(data,mapping=aes(x=rownames(data),y=count,fill=group))+geom_bar(stat="identity")+scale_x_discrete(limits=factor(rownames(data)))+labs(x="Sample",y="Number of Count")+theme_bw()+scale_fill_manual(values=c("color_1"="red","color_2"="green","color_3"="blue"),labels=c...
aes(factor(cyl), fill = factor(vs))) + geom_bar(position = "fill") # 百分比堆积 ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), fill = factor(vs))) + geom_bar(position = position_stack(reverse = TRUE)) # 翻转各组
geom_bar:用于绘制柱状图。 geom_label:用于添加文本标签。 geom_jitter:用于对数据进行抖动,避免重叠。 geom_point:用于绘制散点图。 geom_quantile:用于绘制分位数图。 geom_rug:用于在坐标轴上绘制小竖条,表示数据的分布情况。 geom_smooth:用于添加平滑曲线或回归线。
geom_bar(stat='identity')+ geom_text(aes(y=mid_y),size=9) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 上图堆栈顺序不对,两次翻转调整。 df <- transform(df,mid_y=ave(ave(df$y,df$x,FUN=rev), df$x,FUN = function(var) cumsum(var)-(0.5*var))) ...
ggplot(diamonds, aes(x='cut'))+geom_bar(fill='red', alpha=0.5)+labs(y='count')#直方图 ggplot(diamonds, aes(x='x'))+geom_histogram(fill='red', alpha=0.5, binwidth=0.8)+labs(y='count') ggplot(aes(x='x'), data=diamonds)+geom_density(color='red') ...
试图使用 geom_bar(stat='identity') 但它会产生意外的结果 - 正如我想象的那样,它总结了对应于栏x值的所有y值。何时尝试 stat_identity(geom='bar') 结果很好,但发生了一个问题:我无法弄清楚如何设置固定 alpha 为了stat_identity (似乎它被自动绑定到对应于栏X值的样本数量)。以下是以下示例: ggplot() +...
geom_errorbar():默认是画竖直方向的误差线,比如在条形图上面添加误差线这种画法,需要提供x,ymin和ymax,确定误差线上下两个端点的位置; geom_errorbarh():默认是画水平方向的误差线,需要提供y,xmin和xmax`,确定误差线左右两个端点的位置。 先看看geom_errorbar()的常规用法 ...
6、坐标系统(Coordinante) 坐标系统控制坐标轴,可以进行变换,例如XY轴翻转,笛卡尔坐标和极坐标转换,以满足我们的各种需求。...#坐标轴翻转由coord_flip()实现 ggplot(small)+geom_bar(aes(x=cut, fill=cut))+coord_flip() #转换成极坐标可以由coord_polar...()实现: ggplot(small)+geom_bar(aes(x=...