geom_col() + geom_text(data = exports_data, aes(x = year, y = export, label = export_label), size = 3) p3 4)调整数据标签的位置 # 垂直居中 p4 <- ggplot(data = exports_data, aes(x = year, y = export, fill = fct_rev(product))) + geom_col() + geom_text(aes(label = ...
geom_col(aes(fill=group2)) 百分比柱状图: ggplot(df,aes(group1,value))+ geom_col(aes(fill=group2),position='fill') 并列柱状图: ggplot(df,aes(group1,value))+ geom_col(aes(fill=group2),position=position_dodge(width=0.9))+ scale_fill_manual(values=c("#037ef3","#f85a40"))#自定义...
R语言ggplot2做柱形图展示富集分析的结果 做完转录组差异表达或者其他的一些分析拿到一些基因名称之后下一步通常是做一些注释,比如GO或者KEGG的注释,注释好以后通常是富集分析。如果是研究比较多的物种,可以直接使用R语言包clusterProfiler做富集分析当然是最好,最后可以很少的代码拿到很漂亮的结果图。但...
ggplot2中柱状图的基本绘制函数有geom_bar() 和 geom_col(),其中geom_bar() 产生的柱状图映射是经过统计变换的(count, ..prop..);geom_col()是不经过统计变换的,代表的就是该分类变量的实际值。 1. 美学映射 x y alpha colour fill group linetype size ggplot2中柱状图的基本绘制函数有geom_bar() 和 g...
(2) 接下来看,最后一行报错的代码。我们原来认为geom_col默认stat是"identity",所以想如果将其换成geom_bar对应的"count"是不是就可以只接受一个变量作柱状图,结果竟然报错。 查找原因发现,其实geom_col并没有stat这个参数。直接在控制台输入geom_col查看源码,可以看出在调用layer函数的时候,stat参数直接指定的是"...
ggplot(df, aes(type, weight= nums)) + geom_bar(fill = col)## 绘制柱状图 绘图结果如下,可以看到颜色输出已经按照指定的颜色输出了: 005、根据判断语句设定颜色: type <- c('A','B','C','D','E','F','G') nums<- c(10,23,8,33,12,40,60) ...
head ( a1 ) #绘图 p1<-ggplot(a1,aes(x=reorder(CategoryL2,abundance),y=abundance,fill=CategoryL1))+#确定x,y轴,x=reorder是用来让柱状图按从小到大排列的,如果是多分组的会按照分组的和进行排序 geom_col( width = 0.7,position = 'dodge') +#设置柱状图宽度 ...
ggplot()+geom_col(data=df2,aes(x=variable,y=mean_value),fill="#8babd3",color="black")+geom_errorbar(data=df2,aes(x=variable,ymin=mean_value-sd_value,ymax=mean_value+sd_value),width=0.2)+geom_jitter(data=df1,aes(x=variable,y=value),width=0.2,color="grey") ...
Step2：配色+可视化1 # 配色 col.palette <- setNames(c("#a6dba0", "#c2a5cf", "#762a83")...
今天,我们就来稍微探讨一下 ggplot2 柱状图中的一个重要参数 ——width。 一、width 参数的作用 在ggplot2 中,使用geom_col()函数绘制柱状图时,width参数决定了柱子的宽度。默认情况下,柱子宽度被设置为数据分辨率(resolution)的 90%。这个参数的调整可以极大地影响柱状图的外观和可读性。