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...
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◎;...
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◎;...
aes(fill = after_stat(density)), contour = FALSE ) + scale_fill_viridis_c() 或者其他对象,如散点图 d + stat_density_2d(geom = "point", aes(size = after_stat(density)), n = 20, contour = FALSE) polygon对象 d + stat_density_2d( geom = "polygon", aes(fill = after_stat(level...
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◎;)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) ...
mapping = aes(y = -after_stat(density)), colour = "black", alpha = 0.3)+ coord_cartesian(xlim = c(-10, 10)) 有了这个,我可以为第一个直方图绘制normal density plot,但无法为第二个直方图覆盖正常密度曲线。 任何关于如何为第二个直方图绘制第二个normal density plot的建议都会很好。
iris%>%ggplot(aes(x=Sepal.Length))+geom_histogram(aes(y=after_stat(count/max(count))) 颜色美化作图 仔细研究一下这张图: 不难发现,它其实是外围大的color 和内圈小的color 正好渐变色相反了。 也就是说,我强行给一组渐变色给color,在rev 一下它们给另外的color,就很容易实现了。 西...
+ stat_centroid(geom = "y_margin_arrow", .fun = median, aes(yintercept = after_stat(y)), arrow.length = 0.05) # nudging and stacking combined # 堆积 df <- data.frame(x1 = c(1, 2, 1, 3, -1), x2 = c("a", "a", "b"...
geom_label(stat = "stratum")) + ggtitle("大学录取和拒绝情况,按性别和系别分列")+theme_bw() 这些图的一个重要特征是纵轴的意义。各层之间没有插入空隙,所以图的总高度反映了观测值的累积数量。 plot((Titanic),stratumwidth = 1/8, reverse = FALSE ,stat = "stratum", aes(label = after_stat(str...