p + scale_y_continuous(breaks = c(10,20,30), labels=scales::dollar) p + scale_y_continuous(limits = c(10,30)) # 连续变量可以更改标度,还可以进行统计变换 p + scale_y_reverse() # 纵坐标翻转,小数在上面,大数在下面 p + scale_y_log10() p + scale_y_continuous(trans = "log10") ...
p + scale_color_gradient(low = "white", high = "black") #设置中间过渡色 p + scale_color_gradient2(low = "red", mid = "white", high = "blue") #使用R预设调色板 p + scale_color_gradientn(colours =rainbow(10)) #legeng展示指定标签 p + scale_color_gradient(low = "white", high...
scale_linetype_*:线型标度; scale_shape_*:点的形状标度; scale_size_*:点的大小和线的粗细标度; scale_x_*:横坐标轴标度; sclae_y_*:纵坐标轴标度。 该类函数是ggplot2包中最复杂的一类函数。前文使用cyl变量将散点的颜色分为三组,这里使用scale_color_manual函数手动指定每组的颜色,使用scale_x_contin...
#最后scale_size诸多设置也可以用scale_size_area()进行设置。 1 #接下来,了解下scale_alpha()相关设置,基本上和scale_size()类似p+geom_point()+scale_alpha("花瓣宽度",breaks=c(0.2,0.4,0.6,0.8))#强行对透明度设置自定义分组 1 2 p+geom_point()+scale_alpha("花瓣宽度",breaks=c(0.2,0.4,0.6,0.8...
# 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(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point(aes(shape = cyl, color = cyl))也可以用以下函数调节分组的形状，颜色，大小 • scale_shape_manual() : to change point shapes• scale_color_manual() : to change point colors• scale_size_manual() : to change the size of ...
p <- ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point(aes(colour = z1)) gradient 创建渐变色#参数设定节点颜色 #设置两端颜色 p + scale_color_gradient(low = "white", high = "black") #设置中间过渡色 p + scale_color_gradient2(low = "red", mid = "white", high = "blue") ...
第一个都是scale 第二个是color fill x y linetype shape size等可更改的参数 第三个是具体的类型 此处仅介绍颜色设置和坐标轴设置函数的一些用法,其他类似。 1 颜色标尺设置(color fill) 1.1 颜色标尺“第二个”单词选择方法 颜色的函数名第二个单词有color和fill两个,对应分组使用的颜色函数即可。
直接将变量映射到label,然后通过size来调整标签大小避免重合 使用vjust和hjust参数用于对标签位置进行调整;但如果需要自动做出调整,则在aes映射中对y-axis或x-axis加减一个单位 7、绘制气泡图 使用geom_point()函数和scale_size_area()函数组合即可绘制出气泡图;但实际上气泡图还是散点图 ...
Term,size=Count, colour=qvalue))+#横坐标、纵坐标、颜色代表p-value geom_point()+#圆点的大小代表组内基因数 scale_color_gradientn(colours=c("red","blue"))+#可以自己改颜色 #圆点的大小代表Number of significant genes #scale_size_continuous(range = c(4,7))+#圆点的大小范围 scale_x_...