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...
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。
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...
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...
"一张统计图形就是从数据到几何对象(geometric object, 缩写为geom, 包括点、线、条形等)的图形属性(aesthetic attributes, 缩写为aes, 包括颜色、形状、大小等)的一个映射。此外, 图形中还可能包含数据的统计变换(statistical transformation, 缩写为stats), 最后绘制在某个特定的坐标系(coordinate system, 缩写为coo...
ggplot()+geom_bar(aes(x=c(LETTERS[1:5]),y=1:5), stat="identity") 区分与联系: 直方图把连续型的数据按照一个个等长的分区(bin)切分,然后计数画柱形图。 柱状图是把分类数据,按类别计数。 箱式图 箱线图通过绘制观测数据的五数总括,即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值,描述了...
这是由于geom_bar()函数依然默认执行了频数统计变换,而在本例中原始数据df02中已经包含了频数变量,因此不再需要进行统计变换。 解决办法是设置stat = "identity",该语句表示直接使用原始数据进行绘图。 ggplot(df02, aes(x = x, y = n)) + geom_bar(stat = "identity") ...
ggplot(data1, aes(x = nitrogen)) + stat_count() # 图形结果同上。这里直接用stat_count()函数进行了统计变换。 再来看以下的区别。geom_bar()默认stat=count,图柱高对应的值是数据频数,可以设置stat=identity使得图柱高对应的值为数据实际值。而geom_col()默认的stat=identity,因此图形图柱高对应的值即为...
identity不做调整 jitter点扰动 前四种排列方式分别如下图: 条形含义。 #默认对class分类变量计数 ggplot(mpg,aes(class))+geom_bar() #展示另一个变量的计数 ggplot(mpg,aes(class))+geom_bar(aes(weight=displ))+ ylab("count on displ") 1.
#利用geom_segment()绘制图形 ggplot(data=df1, aes(x=V, y=mean, fill=V))+ geom_bar(stat = "identity",position = position_dodge(0.9),color="black")+ geom_errorbar(aes(ymax=mean+sd, ymin=mean-sd), width=0.05)+ geom_segment(aes(x=1, y=2.5, xend=1, yend=3.8))+#绘制control端...