> facet_grid() 可以应用多个标准对数据分组。 如qplot(carat,price,data=diamonds,alpha=I(0.2))+facet_grid(color~cut) 这里color~cut 波浪号～ 前是分行依据 波浪号～ 后是分列依据 相比facet_wrap,facet_grid 用～ 取代了 ncol、nrow magins 用于分面的包含每个变量元素所有数据的数据组。 如qplot(carat...
p2 <- p + geom_point() + facet_grid(. ~ color) plot_grid(p1, p2, labels = LETTERS[1:2], nrow = 2) 在图A中,各分组之间都交叠在一起了,很难区分谁是谁,而使用分面,可以将每组都区分开,每组的趋势也很明显 但是,当我们使用回归线时,情况又有些不同了 p3 <- p + geom_smooth(method ...
ggplot(iris,aes(Sepal.Length,Sepal.Width))+ geom_point(aes(size=Petal.Length,color=Petal.Width))+ facet_grid(.~Species) 3.然后使用windowsFonts提取系统字体Times New Roman,使用scale_color_gradient修改颜色范围 windowsFonts(A=windowsFont('Times New Roman'))ggplot(iris,aes(Sepal.Length,Sepal.Width...
ggplot(data1, aes(v1, v2, color = nitrogen)) + geom_point() + facet_grid(nitrogen ~ .) # 一列多行,共有x轴,以nitrogen分组,垂直排列(即,组别从上向下排列) ggplot(data1, aes(v1, v2, color = nitrogen)) + geom_point() + facet_grid(rows = vars(nitrogen)) # 同上。 ggplot(data1...
>qplot(cty,hwy,data=mpg2) +facet_grid(drv ~ cyl) 从以上图形我们可以看出,变量在某行或者某列一起出现时,图形只会展示数据中出现的变量组合。而变量在行和列都出现时,图形将展示所有变量组合,包括原始数据中都没有出现的组合。不过这也可能会导致出现空白面板。
facet_grid是ggplot2包中的一个函数,用于在 R 语言中进行分面绘图。它允许你根据一个或多个变量将数据分割成多个子图,每个子图都显示数据的一个子集。这在处理大型数据集或需要比较不同类别或条件下的数据时非常有用。 基础概念 facet_grid函数通过创建一个网格布局来组织子图,其中每个子图对应于数据的一个特定组合...
grid.arrange(a,b,c,ncol=1) 1. 2. 3. 4. 5. 分面的灵活性。 分别定义不同图形的坐标轴取值范围(scales参数)或不同分面面积(space参数)。 mt <- ggplot(mtcars,aes(mpg,wt,color=factor(cyl)))+ geom_point() mt+facet_grid(.~cyl,scales = 'free') ...
library(ggplot2)ggplot(data=mtcars, aes(x=hp, y=mpg,shape=cyl, color=cyl)) +geom_point(size=3) +facet_grid(am~vs) +labs(title="Automobile Data by Engine Type",x="Horsepower", y="Miles Per Gallon") 图19-3 散点图显示变速箱的...
qplot(cty, hwy, data = mpg2) + facet_grid(drv ~ cyl) image.png 多个变量的多个水平在行或者列上:. ~ a + b 或 a + b ~ . 边际图 切割图形好比创建一个列联表,列联表可以展示每个单元格的值以及边际和,可以使用参数margins来绘制边际图,margins = T, margins = c("sex", "age") ...
ggplot(data1, aes(v1, v2, color = nitrogen)) + geom_point() + facet_grid(nitrogen ~ variety) # 多行多列,以nitrogen和variety分组生成分面矩阵,nitrogen组别从上向下排列,variety组别从左向右排列。 ggplot(data1, aes(v1, v2, color = nitrogen)) + geom_point() + facet_grid(nitrogen ~ var...