This post introduces the concept of 2d density chart and explains how to build it with R and ggplot2. 2d histograms, hexbin charts, 2d distributions and others are considered. 2d density section Data to Viz The
geom_col:用于绘制堆积柱状图。 geom_boxplot:用于绘制箱线图。 geom_violin:用于绘制小提琴图。 geom_count:用于计算和绘制每个组中的观测值计数。 geom_contour:用于绘制等高线图。 geom_bin2d:用于绘制二维直方图。 geom_density2d:用于绘制二维密度图。 geom_hex:用于绘制六边形直方图。 geom_line:用于绘制折线图...
1.3 2-dimentional Density 二维密度曲线 > plot3 <- ggplot(iris,aes(x = Sepal.Length,y = Sepal.Width))+ theme_classic(base_size = 9)+ geom_point(shape = 17)+ geom_density_2d(linemitre = 5)+ theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+ ggtitle("2-dimentional Density 二维密度曲...
stat_bin stat_density stat_qq stat_summary2d stat_bin2d stat_density2d stat_quantile stat_summary_hex stat_bindot stat_ecdf stat_smooth stat_unique stat_binhex stat_function stat_spoke stat_vline stat_boxplot stat_hline stat_sum stat_ydensity 六 坐标系统(Coordinante) 坐标系统控制坐标轴,可以...
坐标系即coord,可将对象的位置映射到图形平面上,ggplot2中绘制的通常为2D图像,即图像的位置信息由(x,y)决定,且通常为笛卡尔坐标系,用得较少的是极坐标系和各种地图坐标系; 坐标系最大的特点是,它可以同时影响所有的位置变量,譬如说,条形图在笛卡尔坐标系中是规规矩矩的条形,但在极坐标系中,条形就变成了一个...
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念,Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)。本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。 数据(Data)和映射(Mapping) 几何对象(Geometric) ...
stat_bin2d stat_density2d stat_quantile stat_summary_hex stat_bindot stat_ecdf stat_smooth stat_unique stat_binhex stat_function stat_spoke stat_vline stat_boxplot stat_hline stat_sum stat_ydensity 1. 2. 3. 4. 5. 6. 六 坐标系统(Coordinante) ...
用惯了基础的绘图函数之后,突然转到ggplot2的绘图风格,或多或少会有些摸不着头脑,因此我们先从ggplot2中的qplot方法开始,这是一种语法规则和参数设置介于常规plot与ggplot2之间的一种绘图函数; 与plot相似,qplot()的基本参数是x、y,分别代表所要绘制图像的x轴与y轴,并且为了和数据框高度契合(我也十分鼓励将变量...
geom_boxplot将数据映射到箱式图上,上面的代码,我们应该很熟悉了,按切工(cut)分类,对价格(price)变量画箱式图,再分开按照color变量填充颜色。 ggplot2提供了很多的geom_xxx函数,可以满足我们对各种图形绘制的需求。 geom_abline geom_area geom_bar geom_bin2d ...
(wt, mpg)) +...contour为F: # 密度图函数,通过fill设置填充颜色数据为密度,geom设置绘制栅格图 p <- ggplot(data, aes(x = X1, y = X2)) + stat_density2d...() 为我们的填充设置透明度,并将边框也赋以对应的颜色: p <- ggplot(mpg, aes(class, hwy, fill=factor(class), colour=factor(...