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...
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...
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(level)), bins = 30 ) + scale_fill_viridis_c() 组合分布图 我们可以将二维直方图和密度图,与一维统计分布图结合起来,更加详细的展示数据的分布情况 首先,构造正态分布数据 library(cowplot) N <- 500 df <- tibble(
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) ...
Lactobacillus ruminisLactobacillus plantarumLactobacillus paracasei...相关基因或代谢物a,b,c,d,e代码rm(list=ls())library(ggplot2)#install.packages("ggalluvial")library(ggalluvial)library...) + # 层次块根据 Genus 着色 geom_text(stat = "stratum", aes(label = after_stat(stratum)), size...
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...
+ 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"...