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...
p14 <- p11 + scale_x_discrete(expand = c(0,0)) p15 <- p11 + scale_x_discrete(position = "top") p14 + p15 连续坐标标度 连续坐标标度对应的函数是scale_x_continuous(),语法结构如下: scale_x_continuous( name = waiver(), breaks = waiver(), minor_breaks = waiver(), n.breaks = NUL...
#去掉灰色区域,间接扩大可视化空间的方法:scale_x_continuous(expand = c(0, 0)) ggplot(faithfuld, aes(waiting, eruptions)) + geom_raster(aes(fill = density)) + scale_x_continuous(expand = c(0, 0)) + scale_y_continuous(expand = c(0, 0))...
scale_x_continousscale_y_continousscale_x_discretescale_y_discrete 1. 连续型变量坐标轴 函数及其参数: scale_x_continuous(name = , #坐标轴标签 breaks = , #定义刻度 minor_breaks = , labels = , #刻度标签 limits = , expand = ...
scale_x_continuous(NULL, expand = c(0, 0)) + scale_y_continuous(NULL, expand = c(0, 0)) + theme(legend.position = "none") p1 <- erupt #scale_fill_viridis_c()和scale_fill_distiller() p2 <- erupt + scale_fill_viridis_c() ...
scale函数:图形遥控器。坐标轴标度函数: scale_x_continous scale_y_continous scale_x_discrete scale_y_discrete 1. 连续型变量坐标轴 函数及其参数: scale_x_continuous(name=,#坐标轴标签breaks=,#定义刻度minor_breaks=,labels=,#刻度标签limits=,expand=c(0.05,0),#坐标轴延伸,确保图形元素不覆盖坐标oob=...
p2 + scale_x_continuous(labels = scales::comma) + # 数字逗号分割,每3位数增加1个逗号 scale_y_continuous(labels = scales::dollar) # y轴美元单位显示 7.2颜色fill/color,灰度grey,色相hue, 色盲颜色 (点击放大) 参数解释: * type 在scale_color_continuous中表示指定变化类型,是普通渐变“gradient”还是...
p1 <- p+scale_y_continuous(expand = c(0,0)) p+p1 plot of chunk unnamed-chunk-4 反转连续型坐标轴 直接使用scale_x_reverse()/scale_y_reverse()。 p <- ggplot(diamonds, aes(carat, price))+ geom_point() p1 <- p+scale_x_reverse() ...
对于连续型坐标轴,只需要在ggplot2作图命令中添加“scale_x_continuous(expand = c(0, 0))”或者“scale_y_continuous(expand = c(0, 0))”;对于非连续型坐标轴,只需要在ggplot2作图命令中添加“scale_x_discrete(expand = c(0, 0))”或者“scale_y_discrete(expand = c(0, 0))”。这样就可以将...
scale_y_discrete 1. 连续型变量坐标轴 函数及其参数: scale_x_continuous(name=,#坐标轴标签 breaks=,#定义刻度 minor_breaks=,labels=,#刻度标签 limits=,expand=c(0.05,0),#坐标轴延伸,确保图形元素不覆盖坐标oob=censor,#识别越过边界的点 na.value=NA_real_,trans='identity',#统计变换 ...