ggplot(df,aes(group1,value))+ geom_boxplot(aes(color=group1),linewidth=0.8,fill=NA) #同时修改填充色与边框色 ggplot(df,aes(group1,value))+ geom_boxplot(aes(fill=group1),color="blue",linewidth=0.8) 4、异常值处理: #细节设置 ggplot(df,aes(group1,value))+ geom_boxplot(aes(fill=group...
ggplot(df,aes(group1,value))+ geom_col(aes(fill=group2)) 百分比柱状图: ggplot(df,aes(group1,value))+ geom_col(aes(fill=group2),position='fill') 并列柱状图: ggplot(df,aes(group1,value))+ geom_col(aes(fill=group2),position=position_dodge(width=0.9))+ scale_fill_manual(values=c("...
ggplot(d,aes(x, y, colour = group1)) + #基本函数:设定的是图的x轴,y轴,“美学特征”。所谓“美学特征”指的是:#colour或者shape等参数,分别将不同分组以不同颜色/点形表述。这里指的是将group1中#a,b以不同颜色表示。 geom_point() + #散点图函数 facet_grid(~group2) #facet_grid(~group2)...
ns = F)+ scale_size_continuous(range=c(1,3))+ # geom_smooth(method = "lm", formula = NULL,size=1,se=T,color="black",linetype="dashed",aes(group=1))+ stat_cor(label.y = 25,aes(label = paste(..rr.label.., ..p.label.., sep = "~`,`~"),group=1),color="black", ...
1 2 3 ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping =aes(x = displ, y = hwy), color ="blue") 用数值进行标识的R的25种内置形状 1.3分面 要想通过单个变量对图进行分面,可以使用函数facet_wrap()。其第一个参数是一个公 式,创建公式的方式是在~符号后面加一个变量名。
p<-ggplot(data=diamond,mapping=aes(x=carat,y=price,shape=cut)) p+geom_point() #绘制点图 #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, 必须修改默认的分组设置。
p1<- ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point(aes(color = group)) + scale_color_manual(values = my3cols) + theme(legend.position=c(0,1), legend.justification=c(0,1)) p1 #绘制上方的密度曲线图; px<- ggplot(df, aes(x)) +
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: AI检测代码解析 #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...
names_to="group", values_to="value") #预览数据; head(dt3) #绘制分组折线图; p5<- ggplot(dt3, aes(x = date, y = value)) + geom_line(aes(color = group), size=0.5) + scale_color_manual(values = mycolor[c(3,4)]) +
mapping: 由aes()创建的映射集合 comparisons: 一个长度为2的向量列表。向量中元素都是x轴的两个名字或者2个对于感兴趣,要进行比较的整数索引 hide.ns: 逻辑值,如果TRUE,隐藏不显著标记ns label: 指定标签类型的字符串。允许值包括p.signif(显示显著性水平),p.format(显示p值) ...