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...
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◎;...
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=...
aes(label = paste0("p = ", after_stat(p.format))), label.x.npc = "center", label.y = 11, size = 5 ) p only 2 组合多张图 2.1 分别绘制多个基因的图 gene39 <-ggplot(data, aes(x = surstat, y = gene39, fill=surstat)) + ...
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) ...
Ggdist添加了用于可视化数据分布和不确定性的几何体，使用stat_slab()和stat_dotsinterval()等新的几何体生成雨云图和logit点图等图形。以下是ggdist网站上的一个例子:使用ggdist包生成雨云图。请访问ggdist网站了解详细信息和更多示例。ggidst由Matthew Kay编写，可在CRAN上下载。四、向ggplot2添加交互性:plotly和...
1. plot((Titanic),stratumwidth = 1/8, reverse = FALSE ,stat = "stratum", aes(label = after_stat(stratum)), labels = c("幸存", "性别", "船舱等级")) + 2. title("按等级和性别划分的泰坦尼克号幸存状况")+theme_bw() 1. 2. ...
+ 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"...