1.全部代码 library(ggplot2)# 创建一个数据框df<-data.frame(category=c("A","B","C","D","E"),value=c(10,20,30,40,50))# 绘制柱状图p<-ggplot(df,aes(x=category,y=value))+geom_bar(stat="identity")# 在柱子上方添加标签p+geom_text(aes(label=value),vjust=-0.5) 2.代码详解 首先...
ggplot2绘制柱形图(2) ggpolt2有两个函数可以绘制柱形图,一个是昨天介绍的geom_bar(stat_count),另一个是geom_col geom_bar是对每一组中的样本个数进行计数后画图,柱子的高度代表组内样本的个数。然而在设定stat="identity" 这个参数后,该函数就不会对样本进行计数,此时,柱子的高度就是你数据内相应的数值。
在ggplot2中,我们可以使用geom_smooth()函数来添加回归线。该函数可以根据数据自动拟合回归模型,并在图表中绘制回归线。 使用geom_bar()和回归线可以同时展示柱状图和线性关系。例如,我们可以使用geom_bar()创建一个柱状图,然后使用geom_smooth()添加回归线,以显示柱状图中不同类别的变量与另一个连续变量之间的线性关...
geom_bar(stat="identity")绘制条形图,我们需要指定stat=“identity”,因为默认的统计变换会自动对值进行计数。 geom_line()绘制线条图,从左到右连接 geom_point()绘制散点图 geom_polygon()绘制多边形 geom_text()可在指定点处添加标签 geom_tile()用来绘制色深图(image plot)或水平图(level plot) 使用以下代...
geom_bar(stat = "identity") 绘制条形图。我们需要指定stat = “identity" 因为默认的统计变换将自动对”值“进行计数。而统计变换identity将保持数据不变。 geom_line 线条图 geom_point 散点图 geom_polygon 多边形,即填充后的路径 geom_text 可在指定处添加标签。是这些几何对象中唯一一个需要额外图形属性的...
使用geom_bar()函数绘制条形图,条形图的高度通常表示两种情况之一:每组中的数据的个数,或数据框中列的值,高度表示的含义是由geom_bar()函数的参数stat决定的,stat在geom_bar()函数中有两个有效值:count和identity。默认情况下,stat="count",这意味着每个条的高度等于每组中的数据的个数,并且,它与映射到y的图...
stat参数和position参数均设置为identity,目的是图形绘制不要求对原始数据做任何的变换,包括统计变换和图形变换,排除图例可以通过scale_fill_manual()函数将参数guide设置为FALSE,同时该函数还可以自定义填充色,一举两得。 调整条形图的条形宽度和条形间距 geom_bar()函数可以非常灵活的将条形图的条形宽度进行变宽或变窄...
geom_bar(stat="identity", color = "black", size = 0.55, width = 0.7)+ facet_wrap(~疾病)+ ##这里设置分页,就是多张图,这里的分组变量我选 疾病 ##为不同类别设置颜色 ##下面这个是设置柱状堆积块,每一块的颜色,因为前面是用的性别
geom_bar(mapping = , data = , stat = 'count', #统计变换默认计数 position = 'stack', #默认堆栈 width = , #条形宽度 binwidth = , na.rm = FALSE, show.legend = , inherit.aes = TRUE) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
geom_bar和stat_count的相互替代,即geom_bar默认使用stat="count",stat_count默认使用geom="bar",即这种统计变换默认画出的是柱状图 在geom_bar中更改默认的"count"为"identity"就可以接受两个变量作图 geom_col也是画柱状图,但是默认stat="identity"