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. 针对一些带边界的图有了更好的处理。更多特性介绍请阅读...
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◎;...
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◎;...
一、当只使用fun参数时 若要使用fun的函数所产生的图形属性,则在映射中使用`after_stat(y)` d <- ggplot(mtcars, aes(cyl, mpg)) +…阅读全文 赞同1 添加评论 分享收藏 ggplot2 3.5.0新特性(一):图例 ggplot2在3.5.0 版本中引入了一些新的特性,这里简单介绍一下关于图例的一些...
stat = "bin", position = "identity", ..., na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE ) 2)示例 ggplot(diamonds, aes(price, carat, colour = cut)) + geom_point() + geom_xsidefreqpoly(aes(y=after_stat(count)),binwidth = 500) + ...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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=...
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) ...
+ stat_centroid(geom = "y_margin_arrow", .fun = median, aes(yintercept = after_stat(y)), arrow.length = 0.05) # nudging and stacking combined # 堆积 df <- data.frame(x1 = c(1, 2, 1, 3, -1), x2 = c("a", "a", "b"...
可以根据需要进一步自定义图表，例如调整颜色、添加网格线、修改字体样式等。尝试使用after_stat函数实现特定效果。输出图表：绘制完成后，输出图表以反映样本的频率分布情况。注意事项： 在实践中，自定义图表以适应具体数据的特性。 数据可视化不仅是展示数据，更是传达信息和故事的过程，确保图表清晰、直观且...
geom_label(stat = "stratum")) + ggtitle("大学录取和拒绝情况,按性别和系别分列")+theme_bw() 这些图的一个重要特征是纵轴的意义。各层之间没有插入空隙,所以图的总高度反映了观测值的累积数量。 plot((Titanic),stratumwidth = 1/8, reverse = FALSE ,stat = "stratum", aes(label = after_stat(str...