This post introduces the concept of 2d density chart and explains how to build it with R and ggplot2. 2d histograms, hexbin charts, 2d distributions and others are considered. 2d density section Data to Viz The
m + geom_density_2d_filled(alpha = 0.5) 结合线条与填充色 m + geom_density_2d_filled(alpha = 0.5) + geom_density_2d(size = 0.25, colour = "black") 添加分组变量 d <- sample_n(diamonds, 1000) %>% ggplot(aes(x, y)) d + geom_density_2d(aes(colour = cut)) 进行分面 d + ge...
1.3 2-dimentional Density 二维密度曲线 > plot3 <- ggplot(iris,aes(x = Sepal.Length,y = Sepal.Width))+ theme_classic(base_size = 9)+ geom_point(shape = 17)+ geom_density_2d(linemitre = 5)+ theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+ ggtitle("2-dimentional Density 二维密度曲...
ggplot2基于Leland Wilkinson在Grammar of Graphics(图形的语法)中提出的理论,取首字母缩写再加上plot,于是得名ggplot,末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念,Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)。本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。 数据(Data)和映射(Mapping) 几何对象(Geometric) ...
坐标系即coord,可将对象的位置映射到图形平面上,ggplot2中绘制的通常为2D图像,即图像的位置信息由(x,y)决定,且通常为笛卡尔坐标系,用得较少的是极坐标系和各种地图坐标系; 坐标系最大的特点是,它可以同时影响所有的位置变量,譬如说,条形图在笛卡尔坐标系中是规规矩矩的条形,但在极坐标系中,条形就变成了一个...
stat_bin2d stat_density2d stat_quantile stat_summary_hex stat_bindot stat_ecdf stat_smooth stat_unique stat_binhex stat_function stat_spoke stat_vline stat_boxplot stat_hline stat_sum stat_ydensity 六 坐标系统(Coordinante) 坐标系统控制坐标轴,可以进行变换,例如XY轴翻转,笛卡尔坐标和极坐标转换,...
geom_density()+ facet_grid(voice.part~.) #刻面 #4.5 二维(2D)数据密度图 stat_density_2d函数 str(faithful) p<-ggplot(faithful,aes(x=eruptions,y=waiting)) #1 默认使用等高线 p+geom_point()+ stat_density_2d() #2 可使用..level..将密度等高线的高度映射给等高线的颜色 ...
geom_density_2d(): 二维等高线密度图 二维封箱热图 geom_bin2d()将点的数量用矩形封装起来,通过颜色深浅来反映点密度 c+geom_bin2d() 1. 设置bin的数量 c+geom_bin2d(bins=150) 1. 六边形封箱图 geom_hex()依赖于另一个R包hexbin,所以没安装的先安装: install.packages("hexbin") 1. library(hexbin...
(wt, mpg)) +...contour为F: # 密度图函数,通过fill设置填充颜色数据为密度,geom设置绘制栅格图 p <- ggplot(data, aes(x = X1, y = X2)) + stat_density2d...() 为我们的填充设置透明度,并将边框也赋以对应的颜色: p <- ggplot(mpg, aes(class, hwy, fill=factor(class), colour=factor(...