geom_bar(width = 0.3) ## 设置宽度width = 0.3 1. 2. 3. 4. 5. 6. b、使用width参数设定为0.8: type <- c('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G') nums <- c(10,23,8,33,12,40,60) df <- data.frame(type = type, nums = nums) ## 测试数据保
增大某两个柱子间的距离 df$x<-c(1,2,4)#改变连续变量值ggplot(df,aes(x,value,color=group,fill=group))+geom_bar(stat="identity",position="dodge",width=0.5)+labs(x="Samples",y=NULL)+#标题theme_prism(palette="candy_bright",base_fontface="plain",base_family="serif",base_size=16,base...
df$x<-c(1,2,4)#改变连续变量值 ggplot(df,aes(x,value,color=group,fill=group))+ geom_bar(stat="identity",position="dodge",width = 0.5) + labs(x="Samples",y=NULL)+#标题 theme_prism(palette = "candy_bright", base_fontface = "plain", base_family = "serif", base_size = 16,...
ggplot(dat, aes(x = code, y = abundance, fill = taxa))+ geom_bar(stat = "identity", width = 0.7)+ # 柱状图绘制 geom_flow(aes(alluvium = taxa), alpha = 0.5) + # 添加柱状图后的条带 scale_fill_manual(values = c("#0068ad", "#8ac2df","#f8d9c5", "#eca282","#c80321"...
geom_bar()函数用来绘制条形图. 条形图使用高度来表示值,因此必须始终显示条形的底部以产生有效的视觉比较。注意其与直方图的区别. 这也是我们在数据可视化中使用频率很高的一个函数. 用法: geom_bar( mapping = NULL, data = NULL, stat = "count", position = "stack", ..., just = 0.5, width = NULL...
position_fill() 中有一个“width”参数,但它必须是一个常量,不是吗?\n\n 谢谢你,\n\n 弗朗西斯·xc3·xa7ois\n\n 编辑:\n\n 我进一步尝试,并收到消息:“position_fill 需要恒定宽度”\n\n 所以我想得到我想要得到的东西是不可能的,至少使用 geom_bar 是不可能的。\...
geom_bar(mapping = NULL, data = NULL, stat = "count", width=0.9, position="stack") 参数注释: stat:设置统计方法,有效值是count(默认值) 和 identity,其中,count表示条形的高度是变量的数量,identity表示条形的高度是变量的值; position:位置调整,有效值是stack、dodge和fill,默认值是stack(堆叠),是指...
我们可以构建function函数,下次输入自己数据就可以直接使用,不用再调整参数。...(width = 1, #geom_bar()函数绘制条形图,width:条形图的宽度 stat = "identity")+ #stat="count 2.1K20 「R」数据可视化4 : 直方图条形图 本文作者蒋刘一琦,自嘲是一个有艺术追求的生信狗,毕业于浙江大学生物信息...
color = dose,ymin = len,ymax = len+sd),width = 0.2)多重分组的Error bar f <-ggplot(df3, aes(x = dose,y = len))# 柱状图+Errorbarf +geom_errorbar(aes(color = supp,ymin = len-sd,ymax = len+sd),position = "dodge")+ geom_bar(aes(fill = supp),stat = "identity",...
ggplot(mpg)+geom_bar(width=1, aes(x=factor(1),fill=mpg$class))+ coord_polar(theta="y") 我们也可以通过使用ggplot2包来绘制 Coxcomb Plots (鸡冠花图,又名玫瑰图),这个也非常简单。width的值可以调整各个扇形区域之间的距离。 ggplot(mpg, aes(x = factor(mpg$class))) + ...