ggplot(df, aes(x=weight, color=sex, fill=sex)) + geom_histogram(aes(y=..density..), alpha=0.5, position="identity")+ geom_density(alpha=.2) 图9-1 图9-2 其他类形图例可查看:ggplot2 density plot : Quick start guide - R software and data visualization 参考书籍:《GGPlot2 Essentials ...
3.5 哑铃图(Dumbbell Plot) 4 分布(Distribution) 4.1 直方图(Histogram) 4.3 密度图(Density plot) 4.4 箱形图(Box Plot) 4.5 点+箱形图(Dot + Box Plot) 4.6 簇状箱形图(Tufte Boxplot) ...
ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill, group=1)) + geom_line(colour="red", linetype="dashed", size=1.5) + geom_point(colour="red", size=4, shape=21, fill="white") 1.9、设置线性图的标题 ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill, group=1)) + geom_line() + geom_po...
#默认分组设置, 即group=1 p + geom_boxplot() #分组(group)也是ggplot2种映射关系的一种, 如果需要把观测点按额外的离散变量进行分组处理, 必须修改默认的分组设置。 p1 <- ggplot(data=diamond, mapping=aes(x=carat, y=price, group=factor(cut))) p1 + geom_boxplot() 1. 2. 3. 4. 5. 注意...
#分组(group)也是ggplot2种映射关系的一种, 如果需要把观测点按额外的离散变量进行分组处理, 必须修改默认的分组设置。 p1<-ggplot(data=diamond,mapping=aes(x=carat,y=price,group=factor(cut))) p1+geom_boxplot() 注意:不同的几何对象,要求的属性会有些不同,这些属性也可以在几何对象映射时提供,以下语法...
含有边际密度图的散点图 sp <- ggscatter(iris, x="Sepal.Length", y="Sepal.Width", color="Species", palette = "jco", size=3, alpha=0.6)+border() #Marginal density plot of x(top panel) and y(right panel) xplot <- ggdensity(iris, "Sepal.Length", fill="Species",palette = "jco...
geom_dotplot( mapping = NULL, data = NULL, position = "identity", ..., binwidth = NULL, binaxis = "x", method = "dotdensity", binpositions = "bygroup", stackdir = "up", stackratio = 1, dotsize = 1, stackgroups = FALSE, origin = NULL, right = TRUE, width = 0.9, drop...
#分组(group)也是ggplot2种映射关系的一种, 如果需要把观测点按额外的离散变量进行分组处理, 必须修改默认的分组设置。 p1 <- ggplot(data=diamond, mapping=aes(x=carat, y=price, group=factor(cut))) p1 + geom_boxplot() 注意:不同的几何对象,要求的属性会有些不同,这些属性也可以在几何对象映射时提供...
plot fill colors by groupsggplot(df,aes(x=weight,fill=sex))+geom_density()# Use semi-transparent fillp<-ggplot(df,aes(x=weight,fill=sex))+geom_density(alpha=0.4)p p+geom_vline(data=mu,aes(xintercept=grp.mean,color=sex),linetype="dashed")# Use custom color palettesp+scale_fill_...
plot_title<- paste0("Increase % Distribution") annotate_title<-"Top % Increase"annotate_prefix_1<-"Product A ="annotate_prefix_2<-"Product B ="df_sum<- df %>%group_by(product)%>%summarize(sumFreq=sum(freq))%>%ungroup()%>%select(product,sumFreq) ...