panel.border = element_rect(size=2,fill = 'transparent'), axis.text = element_text(color='black')) 注释二: 绘制折线图还是比较简单的,geom_point()加geom_line()函数即可,注意的是需要映射一个group,否则绘制折线图时无法识别分成两组折线。 绘制柱状图加折线图的双y轴图: ggplot(data1)+ geom_col...
叠加的柱状图表示两段时间4个实验组的体重的增量(有很多重复实验)。 加载R包 library(tidyverse) #ggplot2包,%>%管道符等。 library(reshape2) #数据处理 读入数据 这个数据文件包括了折线图数据和两个柱状图数据,需要数据的同学请前往公众号回复"2022.1.15数据"获取。 data <- read.csv('D:/Rwork/write/22.0...
ggtree里multiplot也可以实现,印象里ggplot2好像是有函数可以实现这个功能,但是暂时找不到是哪一个了 柱形图 p4<-ggplot(df,aes(x=species,y=number,fill=category))+geom_bar(stat="identity",width=0.5,position=position_dodge(0.5))+geom_text(aes(label=number),size=5,position=position_dodge(0.5),vjust...
步骤1:导入ggplot2包 library(ggplot2) 1. 这行代码用于导入ggplot2包,它是R语言中用于数据可视化的强大工具。 步骤2:创建ggplot对象 ggplot(data=iris,aes(x=Species,y=Sepal.Length,fill=Group)) 1. 这行代码创建了一个ggplot对象,并指定了x轴、y轴和堆积柱形图的填充颜色。我们从iris数据集中选择了Species...
案例(2) 柱状图+折线图 roll_calls%>%group_by(year)%>%summarize(n=n())%>%ggplot(aes(x=year,y=n))+geom_line()un_plot<-roll_calls%>%filter(!is.na(issue))%>%count(year,issue,sort=T)%>%arrange(year)%>%ggplot(aes(x=year,y=n))+geom_col(aes(fill=issue))+geom_line(aes(x=...
2. 3. 4. 5. 最基本的堆积柱形图 ggplot()+ geom_bar(data=dat, aes(x=x,y=y1,fill=group), position = "stack", stat="identity") 1. 2. 3. 4. 5. image.png 更改配色 ggplot()+ geom_bar(data=dat, aes(x=x,y=y1,fill=group), ...
ggplot2软件包的stat_summary是可以可以直接实现添加误差线的。 1 2 3 4 ggplot(data_m,aes(x=Group, y=TB, fill = Salinity)) + stat_summary(fun = mean, geom ="bar", position =position_dodge(0.9), color ="black") + stat_summary(fun.data = mean_se, geom ="errorbar", position =posi...
这是由于比例造成的,折线图表示百分比,以十进制表示,而当前Y-axis 的值非常大。因此,我们需要一个次轴(另一个Y-axis ),以便在同一图表区域中正确地展示折线。需要使用ggplot2中的scale_y_continuous() 调整Y轴区间;使用sec_axis()添加次轴(另一个Y-axis)。
饼图 第一步:通过bing搜索关键词 ggplot2 pie chart 关键词 点开第一条搜索结果ggplot2 pie chart: Quick start guide - R software and data visualization,大体浏览,发现代码简单,自带数据,很容易重复,遂决定重复此例。 第二步:重复教程 生成数据
(data$concentration) # 绘制图表 ggplot() + geom_point(data = tension, aes(x = concentration, y = value, group = tension, color = tension, shape = tension)) + geom_line(data = tension, aes(x = concentration, y = value, group = tension, color = tension)) + theme_bw() + xlab(...