大部分的aesthetics直接使用data中的variables进行映射(例如ggplot(mpg,aes(x=cty,y=hwy,color=class))+geom_point()),但有时想在随后的渲染(即生成图像)过程中延迟map。ggplot2有三个时期的数据可用来做map(见??after_stat): 直接在一开始使用用户提供的layer data(original layer data),如上述例子 使用被...
p1 <- ggplot() + geom_density(aes(x = density.1, y = after_stat(count/1000)), stat = "bin", bins = 20, col = "black") p2 <- ggplot() + geom_histogram(aes(x = density.1, y = after_stat(count/1000)), stat = "bin", bins = 20, col = "black") p1 + p2 下面是关...
如果不是指定映射,在函数内部使用时需要设定方向参数。 4. 新增 after_stat,after_scale 引入了美学计算。 例如,下面可以在绘制直方图后将 y 坐标转换为密度。用频率代替频数。 使用与边缘相同颜色填充并设置透明度。 5. 对同种美学实现多重映射。这样要借助新的 stage 函数,理解起来就比较晕了 (((φ(◎ロ◎;...
after_stat(y):在对应 x值处计算得到的函数值,即经过函数计算和统计转换等操作后得到的 y值。 0x02 使用实例 一、geom_function()用于叠加函数绘制 首先生成了一个包含 100 个随机正态分布数据的数据框,并绘制其密度图(geom_density),然后使用geom_function(fun = dnorm)在该图上叠加了标准正态分布函数(dnorm...
4. 新增 after_stat,after_scale 引入了美学计算。 例如,下面可以在绘制直方图后将 y 坐标转换为密度。用频率代替频数。 使用与边缘相同颜色填充并设置透明度。 5. 对同种美学实现多重映射。这样要借助新的 stage 函数,理解起来就比较晕了 (((φ(◎ロ◎;)φ)))。
在上面的示例中,我们使用了after_stat函数来引用统计变换后的变量,替换之前使用的..包裹变量的方式 或者我们按行/列进行分组,使得每行或每列的值之和为1 d1 <- d + geom_count(aes(size = after_stat(prop), group = cut)) + scale_size_area(max_size = 10) ...
当将坐标离散化后，发生了一些变化：仔细一看，这不就是直方图嘛！没错。3. 几何对象和统计变换都支持 y 轴了 之前需要翻转坐标。现在直接设置即可。如果不是指定映射，在函数内部使用时需要设定方向参数。4. 新增 after_stat，after_scale 引入了美学计算。例如，下面可以在绘制直方图后将 y 坐标转换为密度。用...
每个图都有两个对应于坐标轴的 x 和 y 刻度图形属性。通常,用户明确指定映射到 x 和 y 的变量,但有时图形属性被映射到计算变量,就像geom_histogram()那样,而且不需要明确指定。例如,和以下绘图规则相同: ggplot(mpg,aes(x=displ))+geom_histogram()ggplot(mpg,aes(x=displ,y=after_stat(count)))+geom_hi...
#y这边不写的话默认是after_stat(count),由于这边需要求比例因此改成prop #group = 1意思是将整个数据视作一组 2.6 位置关系-绘图模版"position= <POSITION>" 代码语言:text 复制 #position 默认值为并列 ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut, fill = clarity)) ...
(cty, y = after_stat(density), fill = class), color = "white", bins = 28, position = position_identity(), alpha = 0.5)+ geom_density(data = df, aes(x = cty, group = class, color = class), linewidth = 1)+ scale_color_manual(values = c_color, labels = str_to_title(s_...