Ggplot2: scales="free_y“,但保持x轴线 Ggplot2是一个用于数据可视化的R语言包,它提供了丰富的图形绘制功能。在ggplot2中,scales参数用于控制坐标轴的刻度范围和标签显示方式。 当设置scales="free_y"时,表示在绘制多个图形时,y轴的刻度范围将根据每个图形的数据范围自动调整,使得每个图形的y轴刻度范围不受其他...
facet_wrap(vars(gear), nrow = 2) scales:控制子图坐标刻度是否保持一致。fixed表示子图的横、纵坐标都保持一致;free表示各子图坐标刻度自由变化;free_x、fix_y分别表示允许横、纵坐标自由变化。 ggplot(mtcars, aes(mpg, qsec)) + geom_point() + facet_wrap(vars(gear), nrow = 2, scales = "free_y...
最后,还可以使用margin选项添加一个额外的分面来显示当前分面行或列的所有数据: p+facet_grid(Group~Species,scales="free",space="free",margins=T) 如果只想显示其中一个分面的所有数据,可以直接指定分面的变量名: p+facet_grid(Group~Species,scales="free",space="free",margins="Species") labeller选项...
p.box.facet <- ggplot(tidy_iris) + geom_boxplot(aes(x=Species, y=feature_value)) + facet_wrap(~feature_name+Species, scales="free") p.box.facet facet_wrap()生成一个动态调整的一维布局,根据~位置变量1+位置变量2+...来确定每个子集的位置,先逐行排列,放不下了移动到下一行。scales="free"...
p+facet_wrap(~carb,scales="free",nrow=1) 1. 对nrow设置后的效果图表变得比较拥挤,正常情况下,facet_wrap自然生成的图片,只设置scale = free 会相对比较好看。 2facet_grid:基于两个因子进行设置,形式为:变量~变量(行~列),如果把一个因子用点表示,也可以达到facet_wrap的效果,也可以用加号设置成两个以上...
从上图可以看出把scales 和space 都设置成free之后,不仅坐标刻度不一样了,连每个分面的大小也不一样了。 1 p+facet_grid(vs~cyl,margins=TRUE) 相对于上面一张图,多出一行分面,后面有all的标记,可以看出是对上两行分面的汇总。 相对而言整个分面的设置也相对比较简单。
参数scales = free可以单独设定各个分面的Y轴标度。 我们经常想观察一批数据的分布形态,直方图、密度图、箱线图、小提琴图和点图等都是很好的实现形式。在此,我们简略介绍直方图、密度图和箱线图,这种三种图形对我们来说更为常用。 直方图 很多人没搞清楚条形图和直方图之间的区别。条形图主要用于展示分类数据,即名...
无scales=“free”分面后 这种尺度过于拉大导致无法看图的情况其实在并列型箱线图中也存在,但是这种分面的方法更适用于分组型的箱线图。 当然也可以把同一组的分到一起 ggplot(xiang,aes(x=Organ_type, y=Count, fill=Expression_level))+ geom_boxplot()+ ...
#在facet_wrap里面,如果加上scales="free"的话,坐标就不一样了。 3)簇型图 制图要点是,对数据作图后,添加geom_bar时,position=”dodge”(分开的)如果去掉这部分,默认是生成堆积图. 代码如下: data3<-diamonds %>% filter(cut %in% c("Fair","Very Good","Ideal")) %>% ...
无scales=“free”分面后 这种尺度过于拉大导致无法看图的情况其实在并列型箱线图中也存在,但是这种分面的方法更适用于分组型的箱线图。 当然也可以把同一组的分到一起 ggplot(xiang,aes(x=Organ_type, y=Count, fill=Expression_level))+ geom_boxplot()+ ...