guide = waiver(), position = "bottom", sec.axis = waiver() ) 连续标度函数与离散标度函数有一些共同参数,此外还有如下特有参数: minor_breaks:次级刻度的位置; n.breaks:breaks参数的替代参数,指定坐标轴刻度的数目。 p31 <- ggplot(mtcars, aes(mpg, drat)) + geom_point() p32 <- p31 + scale_x...
堆叠式position=”stack” position=”fill”类似玉堆叠图,只不过按百分比排列,所有柱子都被标准化成同样高度 position=”jitter”,(主要适用于散点图)增加扰动,避免重叠,前面讲的geom_jitter()就是来源于此 上面几个函数有两个重要的参数:heigth、weight。 position_dodge(width, height) position_fill(width, heig...
1.2 geom_label() geom_label()函数也可以添加文本作为注释,但效果与geom_text()函数不同。它的语法结构如下: geom_label( mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", position = "identity", ..., parse = FALSE, nudge_x = 0, nudge_y = 0, label.padding = unit(0.25, "lines"), la...
ggplot(stat, aes(x = Coverage, y = Count,fill=Count)) + geom_bar(position='dodge',stat = "identity")+ geom_text(aes(label=Count), position=position_dodge(width=0.9), vjust=0.5,hjust=-0.1,angle=90,size=4)+ theme_bw()+ theme(axis.title=element_text(face="bold"),axis.text.x=el...
e + geom_jitter(position=position_jitter(0.2)) + geom_dotplot(binaxis = "y", stackdir = "center") 1. 2. 与小提琴图结合 e + geom_violin(trim = FALSE) + geom_jitter(position=position_jitter(0.2)) 1. 2. 将dose映射给颜色和形状 e + geom_jitter(aes(color = dose, shape = dose)...
theme(legend.position="top") mark 文本注释 对图形进行文本注释有以下方法: geom_text(): 文本注释 geom_label(): 文本注释,类似于geom_text(),只是多了个背景框 annotate(): 文本注释 annotation_custom(): 分面时可以在所有的面板进行文本注释
ggplot(data=diamonds)+geom_bar(mapping=aes(x=cut,fill=clarity),position="dodge") image.png stack 默认的直方图其位置参数即为stack。图形堆叠在一起。(适合整体的比较) 代码语言:javascript 复制 ggplot(data=diamonds)+geom_bar(mapping=aes(x=cut,fill=clarity)) ...
equal=T, alternative="two.side"), y_position = c(1.1,1.3,1.5), annotations = c(""), parse = T)+ annotate(geom = "text", x=1.5,y=1.15, label=expression(italic(P)~'='~1.83%*%10^-6))+ annotate(geom = "text", x=2,y=1.35, label=expression(italic(P)~'='~2.71%*%10^-...
ggplot(diamond)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut), position="dodge") 1. #设置使用position="fill",按相对比例画直方图 ggplot(diamond)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut), position="fill") 1. 柱状图 单变量分类变量:可使用柱状图展示,提供一个x分类变量,画出数据的分布。
我们还可以把参数 position 设为“dodge”来将条形图并排放置，如下图所示。ggplot(Arthritis, aes(x =...