patchwork包中用来调整排版设置的函数有plot_annotation()函数、plot_layout() 函数、plot_spacer() 函数等,下面一个一个看。 3.1 plot_annotation() 函数 查看此函数帮助文件,可以看到这个函数主要的作用在于给组合图形添加标签和标题等。 下面来学习怎么使用这个函数。 函数使用比较简单,直接在组合图形后面使用+...
可以使用plot_annotation()函数将标题等添加到拼图中。 p34<-p3+p4+plot_annotation(title="A closer look at the effect of drive train in cars",#增加标题caption="Source: mpg dataset in ggplot2"#增加图片说明)p34 可以通过theme参数更改注释的主题 p34+plot_annotation(theme=theme_gray(base_family="mon...
( p2 / p1 ) + part2 + plot_annotation(tag_levels = 'A') + plot_layout(guides = 'collect', nrow = 1, ncol=3, widths = c(1,1,2)) image.png 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子;2、园艺植物相关转录组学、...
# 然后再调用plot_annotation中的主题设定函数对主题进行格式化 p34 + plot_annotation(theme = theme_gray(base_family = "mono")) # 或者 p34 & theme_gray(base_family = "mono" 另一种类型的注释,特别是在科学文献中所知的,是给每个子图形添加标签,然后用于在文本和说明中识别它们。ggplot2有用于此目的...
( p2 / p1 ) + part2 + plot_annotation(tag_levels = 'A') + plot_layout(guides = 'collect', nrow = 1, ncol=3, widths = c(1,1,2)) image.png 示例数据和代码可以给推文打赏一元获取 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R语言和python...
p+p6+plot_annotation(tag_levels=LETTERS[1:3]) 1. 2. 3. 拆分图例 合并图例是将图例的名字设置为同一个,那么拆分图例也是同理,即将同一个名字的图例拆分成不同名字即可。 p1 <- ggplot(dat, aes(x, y, shape = r, size = r,color=r))+geom_point() ...
p12 <- p1 + inset_element(p2, left =0.5, bottom =0.5, right=0.9, top =0.95) p12& theme_bw()## 对镶嵌后的图的主题进行修改 005、添加标签 p12 <- p1 + inset_element(p2, left =0.5, bottom =0.5, right=0.9, top =0.95) p12+ plot_annotation(tag_levels ='A')## 添加标签 ...
plot_layout(heights =c(2,1) )+ plot_annotation(tag_levels = "A") 1. 2. 3. 4. image.png 导出为PPT library(patchwork) (pA + (panel_b/panel_c))/(panel_d+panel_e)+ plot_layout(heights =c(2,1) )+ plot_annotation(tag_levels = "A") -> x ...
Using ggplot2, 2 main functions are available for that kind of annotation: geom_text to add a simple piece of text geom_label to add a label: framed text Note that the annotate() function is a good alternative that can reduces the code length for simple cases. # library library(ggplo...
library(aplot) #---ps数据为ggClusterNet内置,也可以公众号后台回复 数据,从中找到ps_liu.rds,导入即为这个数据 data(ps) # sample_data(ps) #--- different analysis source("./wlxSuper_GCMS.R") group1 = c("WT","OE") group2 = c("WT",...