(1)scale_shape_continuous() 这个函数真的存在吗?? (2)scale_shape_binned() 将连续变量分箱(bin)后映射为离散的形状。 library(ggplot2) # 将连续变量 cty 分箱并映射为形状 ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy, shape = cty)) + geom_point(size = 3) + scale_shape_binned() (3)scale_s...
()是scale_y_continuous...调整参数limits可以设定x轴范围 scale_y_continuous(limits=c(0, 10)) # 设定范围0-10,x轴同理 注意:ggplot2包有两种设置值域的方式,第一种是修改标度...,指坐标轴单位长度表示的数值范围是1:1 coord_fixed(ratio=1/2) # 通过设定参数ratio可以指定其他固定比例 可以在...
scale_size_continuous(range = c(1, 4)) + theme_classic() + labs(x = "Sepal Length", y = "Sepal Width", title = "Iris Sepal") + theme(plot.title = element_text(size = 15, face = "bold", hjust = 0.5), axis.title = element_text(face = "bold"), legend.title = element_t...
函数可以调整x轴的连续型变量的标签显示方式。 scale_x_continuous函数是ggplot2包中的一个函数,用于对x轴进行连续型变量的标签调整。它可以设置x轴标签的范围、显示格式、刻度间隔...
ggplot(mpg, aes(displ, hwy))+geom_point()+ scale_x_continuous(breaks = c(2, 4, 6),label = c("two", "four", "six")) limits 限定坐标轴的刻度范围,和函数xlim效果一样 library(gridExtra)p1 <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg))+geom_point()+scale_x_continuous(name="AAA",limits=c(1...
▲scale_ +美学映射(color、size、shape、x、y等)+_continuous/discrete等 我们以scale_size_manual()为例,看一下scale修改图形大小映射关系时的情况: 主题scale_() 除了scale_*_*()函数族,另一个对图形细节更重要的函数就是theme()函数,它可以让我们近乎随心所欲地修改我们图片的外观细节,其实我们在上一讲中...
> scalexx <- scalex[grepl("scale_size.+", scalex)] > unique(gsub("(([^_]+_){2})(.+)","\\3",scalexx)) [1] "area" "binned" "binned_area" "continuous" "date" "datetime" "discrete" "identity" [9] "manual" "ordinal" ...
scale_color_discrete(name='颜色2')+scale_size_continuous(name='尺寸2')+ scale_shape_discrete(name='形状2') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 删除坐标轴和图例的名称 方法1, labs() library(ggplot2) data=data.frame(x=1:10,y=1:5,z=factor(1:5)) ...
color=Class,size=pvalue))+ geom_point()+ scale_size_continuous(range = c(1,10)) 1. 2. 3. 4. image.png 气泡图将透明度设置低一点可能会好看一点 ggplot(df,aes(x=ID,y=log2FC, color=Class,size=pvalue))+ geom_point(alpha=0.5)+ ...
scale_aestheic_vartype()可以关闭指定变量的图例,其余保持不变 通过设置guide=FALSE 基于连续变量的点的大小的图例, 使用scale_size_continuous()函数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 library(ggplot2) # Base Plot gg <-ggplot(midwest,aes(x=area, y=poptotal)) + ...