ggplot(mtcars, aes(mpg, qsec)) + geom_point() + facet_wrap(vars(carb), nrow = 2, labeller = label_both, strip.position = "bottom") 2facet_grid() facet_grid()函数的语法结构如下: facet_grid( rows = NULL, cols = NULL, scales = "fixed", space = "fixed", shrink = TRUE, labell...
theme(strip.background = element_blank()) 6、去除子图的标题 p+facet_wrap(~variable, scales = "free")+ theme(strip.text = element_blank()) 通过fact_grid函数实现图形分面 facet_grid()函数主要通过y~.或.~x或y~x格式输入分面变量,但无法指定行数或列数,其他设置与facet_wrap()一致,可参考上文...
> facet_grid() 可以应用多个标准对数据分组。 如qplot(carat,price,data=diamonds,alpha=I(0.2))+facet_grid(color~cut) 这里color~cut 波浪号～ 前是分行依据 波浪号～ 后是分列依据 相比facet_wrap,facet_grid 用～ 取代了 ncol、nrow magins 用于分面的包含每个变量元素所有数据的数据组。 如qplot(carat...
1:facet_grid(.~ Name) # 按Name分面并且Name 内容显示在顶部 e.g ggplot(data = channel2, aes(x = Left, y = Amount, fill =Type))+geom_bar(stat ="identity")+facet_grid(.~Name) 2: fact_grid(Name~.) #按name分面,Name显示在右边 eg. c<- ggplot(data = channel2, aes(x = Left,...
facet_grid() facet_wrap() 针对上面图形进行分面: p+facet_grid(supp~.): 按变量supp进行竖直方向分面 p+facet_grid(.~supp): 按变量supp进行水平方向分面 p+facet_wrap(dose~supp):按双变量supp和dose进行水平竖直方向分面 p+facet_wrap(~fl): 将分成的面板边靠边置于一个矩形框内 ...
以ISLR中的Credit数据集为例子,展示,如何进行facet_wrap() and facet_grid()绘制多图放在同一Panel。 根据一个变量分组展示 首先预览一下Credit数据有哪些变量,然后我们利用Age进行分组,产生新变量用于绘制条形图。 library(tidyverse)library(ISLR)rm(list=ls())data("Credit")head(Credit)ID Income Limit Rating ...
(x="Samples",y=NULL)+#标题facet_grid(~group,scales='free')+#分面theme_prism(palette="candy_bright",base_fontface="plain",# 字体样式,可选 bold, plain, italicbase_family="serif",# 字体格式,可选 serif, sans, mono, Arial等base_size=16,# 图形的字体大小base_line_size=0.8,# 坐标轴的...
1373 -- 5:35 App R语言ggplot2坐标轴旋转 coord_flip R语言可视化手册139页内容 2917 -- 6:56 App R语言数据可视化 柱形图添加标签 1412 -- 8:55 App R语言ggplot2中2中分面绘制邮票图方法(facet_grid/facet_wrap) R语言可视化手册137页浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息...
strip.position则设定子图标题的位置。另一方面，facet_grid()函数则更灵活，支持按行和列两个维度分面。只需分别指定行分面变量和列分面变量即可。同时，用户还能添加边际图形，通过margins参数实现。这种多维度分面提供了更丰富的分析和比较视角。总的来说，ggplot2的图形分面函数为数据的复杂分析提供了...
facet_grid()形成由行和列面化变量定义的面板矩阵。当有两个离散变量,并且这些变量的所有组合存在于数据中时,它是最有用的。如果只有一个具有多个级别的变量,请尝试facet_wrap()。