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...
ggplot(data = data, aes(x = x, y = y, alpha = x)) + geom_point() 绘制散点图,并将点的形状映射到 group 值 ggplot(data = data, aes(x = x, y = y, shape = group)) + geom_point(size = 5) 绘制散点图,并将点的大小映射到 y 值 ggplot(data = data, aes(x = x, y = y...
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 = "...
# 进行统一大小设置 ggplot(dat, aes(x=Length, y=Width)) + geom_point(aes(color = Species),size = 3) + theme_classic() # 设置为连续变量 ggplot(dat, aes(x=Length, y=Width)) + geom_point(aes(color = Species,size = Width))+ theme_classic() # 轴标签和图例位置设置 p <- ggplot(...
library(ggplot2) # 创建一个示例数据集 data <- data.frame( x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(2, 4, 6, 8, 10), category = c("A", "B", "A", "B", "A") ) # 绘制散点图,并对点进行填充 ggplot(data, aes(x = x, y = y, fill = category)) + geom_point(size = ...
利用两个geom_point()函数画叠加图,不过要注意先后顺序,前面的通常会被覆盖,所有需要在大小颜色等属性上设置不同,避免被全部覆盖 1 p+geom_point(colour="red", size = 5)+geom_point(aes(alpha=pce,size=uempmed)) 相对而言,geom_point()基本用法也相对比较简单,当然可以结合其他参数做出更好的图形。
p+geom_point() #绘制点图 1. 2. #将钻石的切工(cut)映射到分组属性: #默认分组设置, 即group=1 p + geom_boxplot() #分组(group)也是ggplot2种映射关系的一种, 如果需要把观测点按额外的离散变量进行分组处理, 必须修改默认的分组设置。 p1 <- ggplot(data=diamond, mapping=aes(x=carat, y=price...
ggplot(data=mpg)+geom_boxplot(mapping=aes(x=factor(class,levels=c("compact","2seater","midsize","minivan","pickup","subcompact","suv")),y=hwy)) 自定义排序 三、点图 geom_point函数绘制点图,常针对于两组连续型变量(可用颜色、性状分组) ...
# 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, ...