• geom_boxplot() for box plot• geom_violin() for violin plot• geom_dotplot() for dot plot• geom_jitter() for stripchart• geom_line() for line plot• geom_bar() for bar plot 今天我们介绍一下Bar Plots 主要
• geom_boxplot() for box plot• geom_violin() for violin plot• geom_dotplot() for dot plot• geom_jitter() for stripchart• geom_line() for line plot• geom_bar() for bar plot 今天我们介绍一下line plot library(ggplot2)主要函数及参数 • Key functions: geom_line(), geo...
# 加上柱子f+geom_bar(aes(color=dose),stat="identity",fill="white") +geom_errorbar(aes(color=dose,ymin=len-sd,ymax=len+sd),width=0.2)# 只保留上面一半的barf+geom_bar(aes(color=dose),stat="identity",fill="white") +geom_errorbar(aes(color=dose,ymin=len,ymax=len+sd),width=0.2) ...
Key function: geom_col() for creating bar plots. The heights of the bars represent values in the data. Key arguments to customize the plot: color, fill: bar border and fill color width: bar width Data preparation We’ll create two data frames derived from the ToothGrowth datasets. df ...
scale_fill_manual() #forbox plot, bar plot, violin plot, etc scale_color_manual() #forlines and points 以下代码设置箱线图的前景色: ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len,color=dose)) +geom_boxplot()+scale_color_manual(values=c("#999999","#E69F00","#56B4E9")) ...
scale_fill_manual() #forbox plot, bar plot, violin plot, etc scale_color_manual() #forlines and points 以下代码设置箱线图的前景色: ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len,color=dose)) +geom_boxplot()+scale_color_manual(values=c("#999999","#E69F00","#56B4E9")) ...
我们可以看到这种绘图方式实际上是按命令添加的，以plot开始，可以以任何方式结束，每加上一个元素，实际...
条形图使用 geom_bar (),折线图使用 geom_line (),箱线图使用 geom_boxplot (),散点图使用 geom_point ()。函数 geom_point () 向图中添加一个点层,从而创建散点图。 ggplot( data = penguins, mapping = aes(x = flipper_length_mm, y = body_mass_g) ) + geom_point() #> Warning: ...
library(ggplot2) # 准备数据 data <- list(data1, data2, data3) # 多个饼图数据集 labels <- list(labels1, labels2, labels3) # 饼图标签数据集 # 使用循环生成多个饼图 plots <- list() for (i in 1:length(data)) { plot <- ggplot(data[[i]], aes(x="", y=data[[i]])) ...
Default bar plot library(plotly) g <- ggplot(mpg, aes(class)) p <- g + geom_bar() ggplotly(p) library(plotly) g <- ggplot(mpg, aes(class)) p <- g + geom_bar(aes(weight = displ)) ggplotly(p) Add colour library(plotly) dat <- data.frame( time = factor(c("Lunch","...