本篇来介绍ggplot2绘图系统中的一些边框和区域概念,以及调整它们间距的方法。 本篇目录如下: 1 两个区域 2 边距 3patchwork工具包 示例数据: set.seed(0314) data <- data.frame( x = 1:5, y = rpois(5, 12), z = c(1,2,2,1,1) ) library(ggplot2) p <- ggplot(data) + geom_col(aes(x...
geom_col(position = position_dodge(width = 1),alpha = 0.5) + theme(legend.position = "none") p24 + p25 + p26 position_dodge2()函数也可以通过width参数调整间距,但通过padding参数调整更为方便且更易理解:padding = 0表示刚好相邻不重叠;负值表示有重叠,绝对值越大重叠部分越大;1表示能允许的最大...
ggplot(data,mapping=aes(x=rownames(data),y=count,fill=count))+geom_bar(stat="identity")+scale_x_discrete(limits=factor(rownames(data)))+labs(x="Sample",y="Number of Count")+theme_bw() 2 渐变色 colors<-colorRampPalette(c("red","black"))(12)ggplot(data,mapping=aes(x=rownames(dat...
在上面的代码中,我们首先加载了ggplot2包,并创建了一个示例数据集。然后,使用ggplot函数创建了一个散点图,并使用geom_point函数添加了散点。接下来,使用labs函数设置了图表的标题和轴标签,并使用color参数指定了按照group变量进行颜色分类。 最后,使用theme函数来调整图例和面板之间的间距。在这个例子中,我们使用了...
2.geom_bar和geom_col 2.1 count or weight 数量或权重 g<-ggplot(mpg,aes(class))g+geom_bar()#countg+geom_bar(aes(weight=displ))#weight count weight 2.2 方向,把数据赋值给y,则转为横向 ggplot(mpg)+geom_bar(aes(y=class)) 横向
这是我的图:ggplot(iris,aes(Sepal.Length,Species, fill = Species)) + geom_col() + theme(axis.text.y= element_text(hjust = 0)) 我想要的就是将y轴向右移动,并将它们向左对齐,以将它们包含在条形图中。当我更改hjus =时,标签没有左对齐/对齐。 有什么帮助吗?
我的问题是,如何控制geom_col()中的width参数而不弄乱position = position_dodge()参数,它允许绘图按“attribute”变量分组?我想要的是这个图中每个条的宽度相同,而且每个分组变量之间的距离也相同。 当我使用position = position_dodge(0.75, preserve = "single")时,我得到: ...
geom_point(col="steelblue", size=3) + # change the color of line # 更改拟合直线颜色 geom_smooth(method="lm", col="firebrick") + coord_cartesian(xlim=c(0, 0.1), ylim=c(0, 1000000)) + labs(title="Area Vs Population", subtitle="From midwest dataset", y="Population", x="Area",...
geom_point(aes(col=state, size=popdensity)) + geom_smooth(method="loess", se=F) + xlim(c(0, 0.1)) + ylim(c(0, 500000)) + labs(title="Area Vs Population", y="Population", x="Area", caption="Source: midwest") # Call plot --- plot(gg) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8....
geom_point(aes(col=state, size=popdensity)) + geom_smooth(method="loess", se=F) +xlim(c(0, 0.1)) +ylim(c(0, 500000)) + labs(title="Area Vs Population", y="Population", x="Area", caption="Source: midwest") # Modify theme components --- gg +theme(plot.title=element_text(si...