ggplot(mpg, aes(drv, hwy)) + geom_violin() 8. geom_jitter() geom_jitter()是geom_point(position = “jitter”)的便捷快捷方式。它为每个点的位置添加了少量的随机变化,并且是处理较小数据集中离散性引起的过度绘图的有用方法。 用法: geom_jitter( mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity"...
在ggplot2 中,linewidth主要针对线条起作用,比如在函数geom_line()和geom_path()等几何对象中,它用于控制线条的宽度,决定了线条的粗细程度。而size的应用对象则较为广泛,在geom_point()中,它控制散点的大小;在geom_text()中,size可以调整文本的大小;此外,还可通过调整主题中的element_text(size =...)来控制轴...
geom_errorbar(aes(ymin = Weight - se, ymax = Weight + se), width = 0.2) 二、折线图加误差棒 #制图 ggplot(ce_mod, aes(x = Date, y = Weight )) + geom_line(aes(group = 1)) + geom_point(size = 4) + geom_errorbar(aes(ymin = Weight - se, ymax = Weight + se), width ...
geom_point(size = 3, shape = 21) + scale_fill_manual(values = c("red", "blue")) # 设置填充颜色为红色和蓝色 在上述代码中,我们首先创建了一个示例数据集data,包含了x、y两个变量和一个category变量。然后使用ggplot函数创建一个绘图对象,并使用aes函数将x、y变量映射到x轴和y轴上,将category变量...
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) ## 添加点的数值 p 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 如何修改坐标轴的显示范围: library(ggplot2) ...
# 代码来自 http://sape.inf.usi.ch/quick-reference/ggplot2/shaped=data.frame(p=c(0:25,32:127))ggplot() +scale_y_continuous(name="") +scale_x_continuous(name="") +scale_shape_identity() +geom_point(data=d, mapping=aes(x=p%%16, y=p%/%16, shape=p), size=5, fill="red") ...
ggplot(mi_county,aes(long,lat))+geom_point(size=.25,show.legend=FALSE)+coord_quickmap()ggplot(mi_county,aes(long,lat,group=group))+geom_polygon(fill='white',col='grey50')+coord_quickmap() geom_point()和geom_polygon()在我们之前的内容中都介绍过,但是这里要注意的是, ...
当使用geom_text时,默认情况下文本框的大小是固定的。为了自定义文本框的大小,您可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 + geom_text(size = 10, hjust = -0.2, color = "red") 4. 修改字体和颜色 使用geom_text时,您可以修改字体和颜色。以下是一些示例代码: 代码语言:txt 复制 + geom_text(family = "...
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) ## 添加点的数值 p 初始图像 1. 修改坐标轴的标签及标题 library(ggplot2) windowsFonts(myFont = windowsFont("华文行楷")) ##如果要更改字体,...
geom_point(size=10)print(p) AI代码助手复制代码 而由结果图片明显能知道shape有效的映射,仅6个,前六个因子有效,而之后的因子并不能出现其他shape(对应因子“0”、“1”,“2”...而不是数字0、1、2...) 故在进行数据整理的过程中需要注意基于shape进行映射对数据进行区分不应超过六个分类 ...