上面代码中stat = "count"可以省略,因为它是geom_bar()函数默认的参数设置。通过更改参数值可以使用该函数绘制已汇总的数据。 ggplot(data = bar.2) + geom_bar(aes(x,y), stat = "identity") 柱形图对应的统计变换函数是stat_count(): ggplot() + stat_count(aes(bar.1), geom = "bar") 关于分组...
4. 新增 after_stat，after_scale 引入了美学计算。例如，下面可以在绘制直方图后将 y 坐标转换为密度。用频率代替频数。使用与边缘相同颜色填充并设置透明度。5. 对同种美学实现多重映射。这样要借助新的 stage 函数，理解起来就比较晕了 (((φ(◎ロ◎;)φ)))6. 图的标题和注释坐标范围更加自由了。7. 针对...
theme_bw() # 黑白主题 p 组距自动设置为全距÷30,不满意可手动设置,多试几次。 组距过宽:丧失数据的内在结构 组距过窄:无法体现整体特性 binwidth = 0.5 1.2核密度估计曲线 可将直方图与密度曲线重叠显示: p = ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length)) + geom_histogram( aes(y = after_stat(density)),...
如果不是指定映射,在函数内部使用时需要设定方向参数。 4. 新增 after_stat,after_scale 引入了美学计算。 例如,下面可以在绘制直方图后将 y 坐标转换为密度。用频率代替频数。 使用与边缘相同颜色填充并设置透明度。 5. 对同种美学实现多重映射。这样要借助新的 stage 函数,理解起来就比较晕了 (((φ(◎ロ◎;...
4. 新增 after_stat,after_scale 引入了美学计算。 例如,下面可以在绘制直方图后将 y 坐标转换为密度。用频率代替频数。 使用与边缘相同颜色填充并设置透明度。 5. 对同种美学实现多重映射。这样要借助新的 stage 函数,理解起来就比较晕了 (((φ(◎ロ◎;)φ)))。
ggplot(diamonds, aes(carat)) + geom_histogram(aes(y=after_stat(density)),color="black",fill...
下面的方法有点笨拙，但看起来很有效。它使用stat_boxplot()及其构造变量after_stat(ymin)、after_stat...
在上面的示例中,我们使用了after_stat函数来引用统计变换后的变量,替换之前使用的..包裹变量的方式 或者我们按行/列进行分组,使得每行或每列的值之和为1 d1 <- d + geom_count(aes(size = after_stat(prop), group = cut)) + scale_size_area(max_size = 10) ...
作图代码 代码语言:javascript 复制 library(ggplot2)library(latex2exp)ggplot(data=dat.fig2c,aes(x=R2))+geom_histogram(aes(y=after_stat(count/sum(count)),fill=Type),bins=150,alpha=0.3)+scale_fill_manual(values=c("InDel-SV"="#a3cd5b","SNP-SV"="#8ea0cc"),labels=c("InDel-SV"="...
每个图都有两个对应于坐标轴的 x 和 y 刻度图形属性。通常,用户明确指定映射到 x 和 y 的变量,但有时图形属性被映射到计算变量,就像geom_histogram()那样,而且不需要明确指定。例如,和以下绘图规则相同: ggplot(mpg,aes(x=displ))+geom_histogram()ggplot(mpg,aes(x=displ,y=after_stat(count)))+geom_hi...