ggplot(data = bar.2) + geom_bar(aes(x,y), stat = "identity") 柱形图对应的统计变换函数是stat_count(): ggplot() + stat_count(aes(bar.1), geom = "bar") 关于分组柱形图的各种设置已经在推文ggplot2 | 位置调整函数中进行了介绍,这里不再重复;关于几何函数与统计变换函数的关系可查看推文ggplot...
在整个过程中,首先使用ggplot()创建坐标系,并通过第一个参数data = rt表示在图中需要使用的数据集;随后,通过geom_point()函数向图中添加一个点层,mapping参数定义了如何将数据集中的变量映射为图形的属性,而aes()函数的x参数和y参数分别指定了映射到x轴和y轴的变量。这样一个简单的散点图就生成了。同时,除了...
除了scale_*_*()函数族,另一个对图形细节更重要的函数就是theme()函数,它可以让我们近乎随心所欲地修改我们图片的外观细节,其实我们在上一讲中用到的theme_bw()函数就是ggplot2为我们整合的theme()函数之一,我们可以直接使用以获得更好的视觉效果,但如果我们想要自己自定义图形的外观,我们就需要了解theme()函数...
安装并加载绘图所需的R包ggplot2。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 # 安装ggplot2 install.packages("ggplot2") # 加载ggplot2 library(ggplot2) 2. 载入绘图数据 本次演示我们以R自带的数据集diamonds为例进行绘图,由于数据量比较大我们使用tidyverse随机抽取1000条数据进行演示。
# ggplot()函数没有自己的图形输出。使用几何函数(geom)添加几何对象 # geom_point()函数绘制散点图,使用2倍大小的蓝色三角符号(pch=17) geom_smooth(method ="lm",color="red",linetype=2)+ # geom_smooth()函数绘制平滑曲线,绘制一条线性拟合(method ="lm")的红色虚线(linetype=2) ...
ggplot(diamonds)+geom_bar(aes(x=clarity, fill=cut)) 2.4 统计变换(Statistics) ggplot2提供了多种统计变换方式,此处介绍两种较常用的。 stat_summary 要求数据源的y能够被分组,每组不止一个元素, 或增加一个分组映射,即aes(x= , y = , group = ) ...
要说ggplot2中那些使用不多但是却功能强大的图层函数,我首先想到的就是geom_rect、geom_linerange、geom_segment、geom_ploygon。 这四个函数分别定义了ggplot2中的矩形图、垂直线图(线范围图)、线段图、几何多边形图。 这四种图表类型独立使用的机会很少,一般都是作为图表的辅助信息,但是如果能恰到好处的使用,你会...
前50个ggplot2可视化效果(top 50 ggplot2 Visualizations) ggplot2简介涵盖了有关构建简单ggplot以及修改组件和外观的基本知识;自定义外观是关于图像的自定义,如使用多图,自定义布局操作图例、注释;前50个ggplot2可视化效果应用在第1部分和第2部分中学到的知识来构造其他类型的ggplot,例如条形图,箱形图等。
import ggplot as gp import pymysql plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #中文字体设置 #连接MySQL数据库 v1=[]v2=[]conn=pymysql.connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',password='root',db='sales',charset='utf8')cursor=conn.cursor() #读取MySQL数据 sql_num="...
p <- ggplot(data=diamond, mapping=aes(x=carat, y=price, shape=cut)) p+geom_point() #绘制点图 1. 2. #将钻石的切工(cut)映射到分组属性: #默认分组设置, 即group=1 p + geom_boxplot() #分组(group)也是ggplot2种映射关系的一种, 如果需要把观测点按额外的离散变量进行分组处理, 必须修改默...