(1)颜色(color or colour) ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = class)) 以“class”这个变量(汽车的分类,可以通过?mpg具体了解)映射到散点图的color这个属性。结果如图4,自带图例。 图4 不同于假设检验,画图可以在数据挖掘过程中探索到一些有趣的信息:图中...
p<-ggplot(data=data1,mapping=aes(x = TRUTH_SAMPLE,y=NON_REF_GENOTYPE_CONCORDANCE,colour=VARIANT_TYPE,shape=VARIANT_TYPE ))+geom_point(size=2)+scale_color_brewer(palette = 'Accent')+labs(x="Samples",y="Concordance",title="Zbolt_15X vs Downloded_30X")+theme( panel.grid=element_blank(...
p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) p + geom_point() # Add aesthetic mappings p + geom_point(aes(colour = qsec)) p + geom_point(aes(alpha = qsec)) p + geom_point(aes(colour = factor(cyl))) p + geom_point(aes(shape = factor(cyl))) p + geom_point(aes(size = qsec)) ...
ggplot(data=afirmaciones[afirmaciones$prueba==x,],aes(x=1,y=Afirmacion_d))+geom_point(size=20,stroke=5,aes(color=porcentaje),show.legend=F)+facet_wrap(~agregacion)+geom_text(aes(label=porcentaje),color="white",size=8)+theme(panel.background=element_rect(color="#575756",size=1.1,linet...
要使用viridis软件包中的离散颜色进行连续缩放,可以使用组合颜色/填充缩放scale_{colour/fill}_viridis_b()。 # dat <- structure(...) # omitted for brevity library(ggplot2) library(reshape2) dat<-as.data.frame(dat) pcm<-melt(dat,id = c("station")) ...
p + geom_point(aes(size = qsec)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 2、设置本图层点属性 设置点颜色和点大小 设置各种属性 # 将本图层的几何要素设置成预定值,此处设置点颜色和点大小 ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + geom_point(colour = "red", size = 3) ...
Colour palette 但这会产生以下颜色: Resulting colours 为什么这些颜色不相配?? Thanks 我试过很多不同的方法来设置aes(),但不明白为什么颜色不匹配 你需要scale_colour_manual()或类似的。我们没有您的df。这是一个基于另一个df的例子: library(ggplot2) ...
data.plot%>%ggplot(aes(x,y))+geom_point(aes(colour=Class),size=0.5)+scale_colour_brewer(palette="Dark2")+theme_bw()+ggtitle("Class.cluster.plot")+theme(plot.title=element_text(face=2,size=50,hjust=0.5))+geom_label(data=label.data,aes(label=Class,x=x.center,y=y.center))...
mapping, aes创建的对象。 stat, 'identity' geom, GeomPoint,由ggroto创建的对象 position, 'identity' show.legend, NA inherit.aes, TRUE param, list... 参数 先来看看GeomPoint,定义了e环境中的一些对象 required_aes = c("x", "y"), non_missing_aes = c("size", "shape", "colour"), defau...
aes(x = as.integer(Species), y = Sepal.Length)) + geom_point() + stat_summary(aes(shape="mean"), fun.y=mean,size=6, shape=95, colour="black", geom="point") + theme_bw() + scale_x_continuous(breaks=1:length(levels(df$Species)), ...