axis.title.x = element_blank(), axis.title.y = element_blank()) image.png 2 图例的位置及外观 2.1 数据准备 #将dose转换weight因子ToothGrowth$dose<-as.factor(ToothGrowth$dose)# 检查数据head(ToothGrowth)library(ggplot2)p<-ggplot(ToothGrowth,aes(x=dose,y=len,fill=dose))+geom_boxplot()p ima...
ggplot图的元素可以主要可以概括如下:最大的是plot(指整张图,包括background和title),其次是axis(包括stick,text,title和stick)、legend(包括backgroud、text、title)、facet这是第二层次,其中facet可以分为外部strip部分(包括backgroud和text)和内部panel部分(包括backgroud、boder和网格线grid,其中粗的叫grid.major,细...
geom_point(size = 3.8) + geom_line(size = 0.8) + geom_text(aes(label = B, vjust = 1.1, hjust = -0.5, angle = 45), show_guide = FALSE) p + scale_x_continuous(breaks=dt$A, labels = dt$A*1000) ## 只是把刻度上显示的文字改了而已 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 如何修改坐标...
ggplot(data,aes(x=x,y=y))+geom_point() default_plot.png 3. 增大距离后 ggplot(data,aes(x=x,y=y))+geom_point()+theme(axis.title.x=element_text(margin=margin(t=1,r=0,b=0,l=0,unit="cm")))+theme(axis.title.y=element_text(margin=margin(t=0,r=1,b=0,l=0,unit="cm")))...
geom_point( mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", position = "identity", ..., na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE ) 示例: p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) p + geom_point() 2. geom_line() geom_line()函数将所有的数据点按照x轴上变量的顺序连接...
001、 基础绘图 library(ggplot2) p<- ggplot(faithful, aes(x = eruptions, y = waiting)) +geom_point() p 002、调整标签刻度到绘图区域的间距 p +theme(axis.text.x= element_text(vjust = -8))## 调整x标签刻度到绘图区域的间距 003、调整绘图区域到周边的距离 ...
四种常见的作图系统中，ggplot2包基于一种全面的图形“语法”，提供了一种全新的图形创建方法。这个包极大地扩展了R绘图的范畴，提高了图形的质量。它通过全面一致的语法帮助我们将多变量的数据集进行可视化，并且很容易生成R自带图形难以生成的图形。
geom_line()+ scale_y_continuous(breaks=y_axis,limits=y_limit,expand=c(0,0))+ scale_x_continuous(breaks=x_axis ,labels=c("-5","-2.5","Center","2.5","5"))+ labs(title=title_label,caption="",y=y_label,x=x_label)+ theme_classic(base_family="Arial",base_line_size=0.3)+# ...
它在文档中占用了大量空间,我宁愿将y-axis标签移动到图像的顶部,并水平排列瓷砖。 这是我使用的代码 p <- ggplot(data, aes(x= DATA, #y=reorder(TEST, VALUE), fill = VALUE))+ geom_tile(colour = 'White', aes(y=TEST, height = 1)) + ...
ggpoints <- geom_point(aes(x = Date, y = Val2_scl, color = ID, group = ID), na.rm = TRUE) # generate ggplot ggplot(dfAll) + gglines + ggpoints + scale_y_continuous(sec.axis = dup_axis(breaks = rev(brks2), labels = rev(labs2), name = "Val2")) + ...