group=sex)) + geom_line(aes(linetype=sex, color=sex, size=sex))+ geom_point()+ scale_linetype_manual(values=c("twodash", "dotted"))+ scale_color_manual(values=c('#999999','#E69F00'))+ scale_size_manual(values=c(1, 1.5))+ theme(legend.position="top") ...
color="white",#Set bar border colors to white palette="jco",#jco jourbal color palette sort.val="asc",#Sort the valueinascending order sort.by.groups=TRUE,#Sort inside each group x.text.angle=90#Rotate vertically x axis texts)bp+font("x.text",size=8) 代码语言:javascript 复制 #Scatte...
# Line plot with multiple groups # Change line types and colors by groups (sex) ggplot(df2, aes(x=time, y=bill, group=sex)) + geom_line(aes(linetype = sex, color = sex))+ geom_point(aes(color=sex))+ theme(legend.position="top") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 同点一样,线也可以类...
stat_smooth()[ggplot2] stat_cor()[ggpubr] stat_poly_eq()[ggpmisc] formula <- y ~ xp + stat_smooth( aes(color = Species, fill = Species), method = "lm") + stat_cor(aes(color = Species), label.y = 4.4)+ stat_poly_eq( aes(color = Species, label = ..eq.label..), form...
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)]) +
ggplot(data = plotdata, aes(x = Group, y = Index, color = Group)): 初始化一个 ggplot 对象,使用 plotdata 数据框,并设置分组变量 Group 映射到 x 轴,指标 Index 映射到 y 轴,同时 Group 映射到颜色,用于区分不同组的颜色。 stat_boxplot(geom = "errorbar", width = 0.15): 添加一个箱...
group.by=NULL, ref.group = NULL, ...) formula:x~group形式的公式,x是一个数值向量,group是有1个或者多个组别的因子。比如formula = TP53 ~ cancer_group。也可以使用多个响应变量,比如formula = c(TP53, PTEN) ~ cancer_group。 data: 包含变量的数据框 ...
ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = hp,group = factor(gear))) +geom_line() 分组也可以通过映射把视觉特征(shape、color、fill、size和linetype等)设置为变量来实现分组,分组通常使用因子来实现,这就要求在数据集中存在因子变量,用于对数据分类,实现图形的分组。
scale_color_manual(values = mycol1) +#散点颜色调整 labs(x = 'PC1 (19.7%)', y = 'PC2 (11.2%)')#修改X/Y轴标题 p2 2. 根据分组添加置信区间椭圆 ##虚线无填充置信椭圆: p3<- p2 + stat_ellipse(aes(color = Group), level = 0.95, linetype = 2, show.legend = FALSE)#linetype参数...
sql_num="SELECT order_date,ROUND(SUM(sales)/10000,2) FROM orders where dt=2019 GROUP BY order_date"cursor.execute(sql_num)sh=cursor.fetchall()for s in sh:v1.append(s[0])v2.append(s[1])meat =pd.DataFrame(list(sh),index=v1,columns=['订单日期','销售额'])p=gp.ggplot(gp.aes(...