ggplot2是一个用于数据可视化的R语言包,它提供了丰富的图形语法和灵活的绘图功能。scale_x_discrete是ggplot2中用于调整x轴离散变量的比例尺的函数。 当使用scale_x_discrete函数时,它会根据数据的离散取值范围自动调整x轴的比例尺,使得数据能够完整地显示在图形中。但是,如果数据的离散取值范围非常大或者非常小...
p0 + scale_x_discrete("cyl") # 更改坐标轴名称 p0 + scale_x_discrete(labels = c("4"="a","6"="b","8"="c")) # 更改横轴标度 p0 + scale_x_discrete(labels = c("4"="a","6"="b")) p0 + scale_x_discrete(labels = letters[1:3]) p0 +scale_x_discrete(limits=c("4","...
p0 + scale_x_discrete("cyl")# 更改坐标轴名称 p0 + scale_x_discrete(labels = c("4"="a","6"="b","8"="c"))# 更改横轴标度 p0 + scale_x_discrete(labels = c("4"="a","6"="b")) p0 + scale_x_discrete(labels = letters[1:3]) p0 + scale_x_discrete(limits=c("4","6...
position:坐标轴的位置;对于x轴有top、bottom两种,y轴有left、right两种。 p14 <- p11 + scale_x_discrete(expand = c(0,0)) p15 <- p11 + scale_x_discrete(position = "top") p14 + p15 连续坐标标度 连续坐标标度对应的函数是scale_x_continuous(),语法结构如下: scale_x_continuous( name = waiv...
# x轴连续刻度，标签，值的范围 scale_x_discrete(breaks, labels,limits) # 离散刻度 scale_x_dat...
scale_shape_discrete(name='') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 方法3,theme() 利用theme统一去掉名称后,位置也被去掉了。 library(ggplot2) data=data.frame(x=1:10,y=1:5,z=factor(1:5)) ggplot(data,aes(x=x,y=y,shape=z,color=z,size=x))+geom_point()+ ...
Scale包为ggplot底图提供了四种样式的比例尺: demo_continuous() and demo_log10() for numerical axes demo_discrete() for discrete axes demo_datetime for data / time axes 代码语言:javascript 复制 # install.packagesdevtools::install_github("r-lib/scales")library(tidyverse)library(scales)library(patchwo...
scale_x_continousscale_y_continousscale_x_discretescale_y_discrete 1. 连续型变量坐标轴 函数及其参数: scale_x_continuous(name = , #坐标轴标签 breaks = , #定义刻度 minor_breaks = , ...
scale_x_discrete()、scale_y_discrete() 函数的用法和连续型变量的用法类似,参数几乎通用 ggplot(diamonds, aes(cut)) geom_bar() scale_x_discrete('Cut',labels = c('Fair' = 'F','Good' = 'G','Very Good' = 'VG','Perfect' = 'P','Ideal' = 'I'))## 轴标题、刻度标签替换 对于时间...
scale_y_continuous(labels = scales::percent)+ ylab('Proportion') 2. 离散型坐标轴 针对离散型变量,在条形图、盒形图中使用较多。 d <- ggplot(subset(diamonds,carat>1),aes(cut,clarity))+ geom_jitter()#重定义坐标轴标签a=d+scale_x_discrete('Cut',labels=c('Fair'='F','Good'='G','Very...