p1 <- g + geom_bar(aes(fill = drv), position = position_dodge()) p2 <- g + geom_bar(aes(fill = drv), position = position_dodge2()) plot_grid(p1, p2, labels = LETTERS[1:2], ncol = 2) 我们可以看到,dodge同一组内的柱子是靠近在一起的,而dodge2有空白间距。 由于默认情况下,会...
geom_col() + geom_text(data = exports_data, aes(x = year, y = export, label = export_label), size = 3) p3 4)调整数据标签的位置 # 垂直居中 p4 <- ggplot(data = exports_data, aes(x = year, y = export, fill = fct_rev(product))) + geom_col() + geom_text(aes(label = ...
+ directlabels::geom_dl(aes(label=class),method='smart.grid') 1. 2. 3. 3.指定点标签 如果说需要对制造商为toyota的数据点进行标签的设置,只需要在geom_point()内部设定具体的数据库就可以了 #指定点注释 p <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point( data = filter(mpg, manufacturer ==...
position=position_dodge(width=0.9)) p1 + p2 5、双向柱状图 dat=Salaries%>%group_by(rank,sex)%>%dplyr::summarise(n=n())dat_m=dat%>%filter(sex=="Male")%>%mutate(lab=n)%>%as.data.frame()# rank sex n lab# 1 AsstProf Male 56 56# 2 AssocProf Male 54 54# 3 Prof Male 248 24...
r语言柱状图ggplot去除横轴标题 r语言中ggplot做横向条形图,使用geom_bar()函数绘制条形图,条形图的高度通常表示两种情况之一:每组中的数据的个数,或数据框中列的值,高度表示的含义是由geom_bar()函数的参数stat决定的,stat在geom_bar()函数中有两个有效值:count和id
library(ggrepel)#含geom_text_repel,作用不让标签重叠 #导入数据 data1<-read.csv("F:/02学习/代码/02R代码/数据/分组柱状图.csv",##这里需要更改工作路径 as.is = TRUE,header = T,sep =",", fileEncoding='utf-8') #先看下数据 data1 ...
偶然间找到了一份教程利用ggplot2绘制环状柱形图,个人感觉非常适合用来展示叶绿体基因组蛋白编码基因的dn/ds值,因为不仅能够通过柱状图的高低来比较dn/ds值的大小,还能够通过环状展示蛋白编码基因在叶绿体基因组上所处的位置 A circular barplot is a barplot where bars are displayed along a circle instead of a li...
柱状图的参数有以下两个 ..count.. 每根柱子多高 ..prop.. 每根短柱子占整个长柱子的百分比,如果没进行分组,则每根柱子对应的..prop..都是1 ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar() # 只接一个参数相当于第二个参数是..count..ggplot(mpg,aes(x=class,y=..count..)) + geom_bar()ggplot(mpg...
>p<-ggplot(mtcars,aes(wt,mpg,label=rownames(mtcars)))>p+geom_label() 为柱状图添加计数标记 个人感觉,比较常见的场景是:画好了柱状图,希望在柱状图上标记出相应的数字。当然先给你们展示一下效果啦: 在画图前,先提一个技巧。65-R茶话会14-柱状图用col还是bar,你可以省一点空间 (qq.com) ...
(2)比例堆叠柱状图 q<-ggplot(data_m,aes(x=species,y=Number,group=NLR))+geom_bar(stat="identity",position="fill",width=0.5,aes(fill=NLR))+labs(x="species",y="Proportion")+scale_y_continuous(expand=c(0,0))+#图延伸到0theme_classic()+theme(legend.text=element_text(size=11),legend....