geom_histogram()绘制直方统计图 直方统计图用于统计数据的分布范围,横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表示变量在不同变量区间上的频数。首先我们对数据进行预览,如下(部分): 这里我们不再比较ggplot2的默认主题的好坏了,直接给出美化后的代码(当然借助了我非常喜欢的hrbrthemes主题包): flipper_hist <- ggplo...
如果要使用折线图代替柱形图,可以使用geom_freqpoly()函数: ggplot() + geom_histogram(aes(hist.1), bins = 20, col = "black") + geom_freqpoly(aes(hist.1), bins = 20, col = "grey") + geom_point(aes(hist.1), stat = "bin", bins = 20, col = "red") 也可以使用统计变换函数stat...
ggTherapy <- ggplot(genderTherapyDF, aes(freq, fill=name)) + geom_histogram(data=genderTherapyDF, binwidth = 1, alpha=0.5, color="black") + theme_bw() + theme(legend.position="none", axis.title = element_text(size=14), legend.text = element_text(size=14), axis.text.y = element...
(x=`Variance Explained`*100))+ geom_histogram(bins = 30,color="black",fill="grey")+ scale_x_continuous(breaks = seq(0,0.006,by=0.001))+ scale_y_continuous(breaks = seq(0,6000,by=2000))+ theme_classic()+ guides(x=guide_axis_truncated(trunc_lower = 0, trunc_upper = 0.006), y...
geom_tile 绘制矩形 geom_polygon 绘制多边形 geom_bar 条形图(分组计数值) geom_col 条形图(数据值) geom_histogram 直方图 geom_boxplot 箱线图 geom_violin 小提琴图 geom_jitter 抖散图 geom_density 密度图 geom_density_2d 2D密度图 geom_density_2d_filled 带填充的2D密度图 ...
指定数据的几何形状,如点或条。形状是用geom_*()函数指定的,例如,geom_point()用于表示点,geom_histogram()用于表示柱状图; 几何对象的美化,如颜色、大小等。其中,aes()用于将数据中的变量映射为对象的视觉属性; 可选的元素,如标尺、标题、标签、图例和主题等。
在当前路径下将myplot保存为名为mygraph.png的5英寸×4英寸(12.7厘米×10.2厘米)PNG格式的图片。 如果忽略plot=选项,最近创建的图形会被保存。代码: 1 2 3 ggplot(data=mtcars,aes(x=mpg)) +geom_histogram() ggsave(file="mygraph.pdf") 是有效的,并把图形保存到磁盘。
ggplot(diamond)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut), position="fill") 柱状图 单变量分类变量:可使用柱状图展示,提供一个x分类变量,画出数据的分布。 #以透明度(clarity)变量为例,且按照不同的切工填充颜色,柱子的高度即为此分类下的数目。 ggplot(diamond)+geom_bar(aes(x=clarity, fill=cut)) ...
qplot(carat, data=data, geom='histogram', fill=color) 2.2.5 密度直线图 通过传入geom='density'来绘制密度直线图: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 qplot(carat, data=data, geom='density') 传入colour来绘制分组的多条密度直线图: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解...
ggplot(df, aes(x=weight, color=sex)) +geom_histogram(fill="white", alpha=0.5, position="identity") 其中position可选 “identity”, “stack”, “dodge”. 默认值是 “stack”. 2.2 分组添加均值线 library(plyr)mu <- ddply(df,"sex", summarise, grp.mean=mean(weight))p<-ggplot(df, aes(...