geom_col函数语法为:`geom_col(mapping=NULL, data=NULL, stat="identity", position="stack", ..., width=NULL, na.rm=FALSE)` 其中,mapping和data参数用于传入 aes所需要的参数和数据集;stat参数为柱形图的统计方法,identity表示柱形高度为原始值,不经过任何统计计算;position参数用于控制多个数据组的柱子如何...
geom_bar()和geom_col()是ggplot2包中用于绘制柱状图的函数。它们的位置参数包括以下几种: 1. x:指定柱状图的x轴位置,可以是一个离散变量或一个连续变量。对于离散变量,每个...
geom_col(mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", position = "stack", ..., width = NULL, na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE) ``` 参数说明: - `mapping`: 映射变量到图形属性,通常使用aes()函数来指定。 - `data`: 包含数据的数据框或数据集。 - `stat`:...
geom_rect函数用于绘制矩形,可以用来添加背景色或者标记特定区域。它的参数包括xmin、xmax、ymin、ymax,分别表示矩形的左右边界和上下边界。 geom_col函数用于绘制条形图,它的主要参数是x和y,分别表示条形图的横轴和纵轴变量。 要控制geom_rect和geom_col放置的条形图的位置,可以通过调整它们的参数来实现。 ...
ggplot(mtcars)+geom_point(aes(mpg,disp,colour=gear))+theme_bw()+geom_hline(yintercept=c(300,400),colour='red',linetype=2,size=2)+geom_vline(xintercept=c(20,25),colour='blue',linetype=3,size=3) image.png 2.geom_bar和geom_col ...
geom_col和geom_bar都是绘制柱状图的函数,但二者是有区别的。geom_col 需要提供x(分类变量)和y(数值变量,映射在y轴);geom_bar 只需要提供x,自动统计频数、频率,映射在y轴geom_bar是自带统计属性的,自动统计x的频数、频率,映射在y轴,通过添加参数stat=”identity”实现与geom_col相同的效果。
查找原因发现,其实geom_col并没有stat这个参数。直接在控制台输入geom_col查看源码,可以看出在调用layer函数的时候,stat参数直接指定的是"identity",如果查看geom_bar函数源代码的话,可以看到,调用layer函数的时候stat参数接的是stat即我们指定的参数对应的内容。所以geom_col是无法更改stat的 ...
col: 可选参数,用于设置线条颜色。 使用方法 接下来,我们来看一下如何使用geom_linerange函数。 假设我们有如下数据集: data <- data.frame( point1 = c(39.9042, 116.3873), point2 = c(39.915, 116.391), point3 = c(39.920, 116.401) ) 我们可以使用geom_linerange函数绘制一条连接这三个点的线: ...
# colors() # 调用所有内置颜色编号,名称 scales::show_col(colors()[1:6]) # show_col函数可以将颜色名称或HEX色值向量显示出来 # RColorBrewer包使用 library("RColorBrewer") display.brewer.all() # 显示所有可用色板 display.brewer.all(type = "seq") # 查看渐变色板 ...