(x = Month)) # 添加条形图层 p <- p + geom_bar(aes(y = Sales), stat = "identity", fill = "steelblue") # 添加折线图层 p <- p + geom_line(aes(y = Avg_Sales, group = 1), color = "red", size = 1) # 添加图例和标签 p <- p + labs(title = "Sales and Average Sales...
geom_line是用来绘制连续线条的几何对象,通常用于表示数据的趋势或变化。它通过连接数据点来创建一条线,并使用线条的颜色和类型来表示不同的组或类别。由于geom_line创建的也是一个独立的图层,因此它同样会在图例中显示。 在ggplot中,每个几何对象都会在图例中显示,以便更好地理解图形中的元素。这样做的好处...
geom_line()+geom_point(size=4,shape=21) p3 <- ggplot(df0,aes(x,y,fill=class,linetype=class),group=1)+ geom_line()+ geom_point(size=4,shape=21) 由左至右分别为p1,p2,p3 图中有个细节一般不会引起注意,p3图的图例和p2与p1有不同之处,由于在绘制图p3的时候,颜色和线性都映射了变量class...
geom_hline(aes(yintercept =IQR),color = 'blue')+ geom_hline(aes(yintercept =test['age'].quantile(0.1)),color= 'red')+ geom_hline(aes(yintercept =test['age'].quantile(0.9)),color= 'yellow')+ geom_hline(aes(yintercept =test['age'].std()),color= 'purple') )...
折线图用于展示数据波动趋势，适用于非连续或连续x轴上的y值。数据整理后，通过geom_line函数绘制折线图。对于非连续型x轴，数据示例代表2020-2021年四季参数，通过调整可提升美观度。添加点图、修改线类型、颜色，实现折线图优化。在折线图中添加分组变量，生成多重折线图，以示例数据展现。观察到p3图例...
对于非连续型x轴，整理数据并绘图。原始折线图可能不够美观，可通过添加点图、调整线类型及颜色改进。绘制时，添加分组变量可形成多重折线图。注意，分组变量的映射可能在图例中影响显示顺序。在折线图中，可以将线宽映射给连续型变量以增强视觉效果。绘制两条折线图时，尝试在两者之间填充颜色以提升图像...
linetype图例中,我找到的唯一摆脱这一点的方法是第二次使用override.aes参数。 library(ggplot2) # for plottin graphs library(ggrepel) # for geom_label_repel() library(pals) # for lines colour scale set.seed(123) ggplot(index, aes(x = Year, y = specNum, color = Quadrat)) + ...
(Province, -GDP), y = GDP)) + geom_bar(stat ='identity', color ='black', fill ='steelblue') + labs(x ='') +# 添加数值标签geom_text(mapping = aes(x = Province, y = GDP, label = GDP, vjust = -0.2)) +# 添加水平参考线geom_hline(yintercept = mean(df$GDP), color ='...
linetype = 1, lineend="square", linejoin="mitre", linemitre=1, #color = "red", show.legend=F) 不过该包在添加文本标签时暂不支持中文标签,它将自动忽略文本标签中的中文,如在我的示例中“2013-2022”完整的标签应该是“2013-2022年平均”,但在图中可以看到中文这一部分是没有的。
使用阴影注释(在图片中添加矩形方框),除了需要将geom参数设置为"rect"外,还需要设置好xmin、ymin、xmax、ymax,以便于确定矩形的范围。 ggplot(economics)+geom_line(aes(date,unemploy))+annotate("rect",xmin=as.Date("1970-01-01","%Y-%m-%d"),xmax=as.Date("1979-12-31","%Y-%m-%d"),ymin=-Inf...