ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len,color=dose)) +geom_boxplot(outlier.colour="red", outlier.shape=7,outlier.size=4)+scale_color_manual(values=c("#999999","#E69F00","#56B4E9"))+theme(legend.position="right")+labs(title="Plot of length per dose",x="Dose (mg)", y ="Lengt...
本教程介绍了如何使用 R 软件和 ggplot2 包创建箱线图。需要使用函数 geom_boxplot()。一个简化的格式是:geom_boxplot(outlier.colour="black", outlier.shape=16, outlier.size=2, notch=FALSE) outlier…
ggplot(df,aes(group1,value))+stat_boxplot(geom="errorbar",width=0.1,size=0.8)+ geom_boxplot(aes(fill=group1),outlier.color=NA) 7、添加均值点: ggplot(df,aes(group1,value))+ stat_boxplot(geom="errorbar",width=0.1,size=0.8)+ geom_boxplot(fill="white",outlier.color=NA)+ stat_summ...
ggplot()+geom_boxplot(data=, aes(x=, y=), outlier.size=, outlier.shape=) outlier.size=: 修改离群值显示形状的大小 outlier.shape=: 修改离群值的形状;NA为不显示离群值;1为空心圆;4为叉号 3. 绘制带有凹槽的箱线图 ggplot()+geom_boxplot(data=, aes(x=, y=), notch=T, notchwidth=0....
outlier.size:离群点的大小 outlier.alpha:离群点的透明度 示例代码如下: ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) +geom_boxplot(outlier.colour="red", outlier.shape=8, outlier.size=4) 3,设置箱线图的颜色 通过aes(color=)函数可以为每个箱线图设置一个颜色,而箱线图的划分是通过aes(color=)函数的...
ggplot(birthwt, aes(x=factor(race), y=bwt)) + geom_boxplot() #如果存在多个多个离群点,可用outlier.size 和outlier.shape进行大小和形状设置 ggplot(birthwt, aes(x=factor(race), y=bwt)) + geom_boxplot(outlier.size=1.5, outlier.shape=21) #为了看数据分布是否有偏,我们还可以增加均值与中值...
outlier.size:离群点的大小 outlier.alpha:离群点的透明度 示例代码如下: ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + geom_boxplot(outlier.colour="red", outlier.shape=8, outlier.size=4) 1. 2. 3,设置箱线图的颜色 通过aes(color=)函数可以为每个箱线图设置一个颜色,而箱线图的划分是通过 ...
在geom_boxplot()括号中加入notch=TRUE即可在箱子上生成槽口,即 geom_boxplot(notch=TRUE,notchwidth=0.8)#notchwidth越小则越往里凹 添加槽口后 3、6 添加均值标记 箱线中的均值标记常以钻石来表示,所以命令为 stat_summary(fun.y=“mean”,geom=“point”,shape=23,size=3,fill=“white”) ...
Step4：ggplot2绘制配对箱线图，注意调整图层顺序：geom_boxplot → geom_line → geom_point。确保geom_boxplot(outlier.size = 0.5)和geom_point(size = 0.5)中散点大小一致。Step5：绘制配对小提琴图，以更细腻展示数据分布。Step6：通过配对点图显示分组差异，使用*号标示。
(stringr) library(ggprism) x_level<-paste(df$Group1,df$Group2,sep="_") x_level df1$group<-str_sub(df1$new_col,5,7) df1$new_col<-factor(df1$new_col, levels = x_level) ggplot(df1,aes(x=new_col,y=value))+ stat_boxplot(geom = "errorbar",width=0.2)+ geom_boxplot(outlier....