geom_point()用于创建散点图。散点图对于显示两个连续变量之间的关系最有用。它可用于比较一个连续变量和一个分类变量,或两个分类变量 用法: geom_point( mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", position = "identity", ..., na.rm = FALSE, ...
进行绘图将shape列数据映射到aes(shape) library(ggplot2) p=ggplot(dat,aes(x=X,y=Y,shape=shape))+ geom_point(size=20)print(p) AI代码助手复制代码 将直接报错,注意先转化因子: dat$shape=factor(dat$shape) p=ggplot(dat,aes(x=X,y=Y,shape=shape))+ geom_point(size=10)print(p) AI代码助手...
geom_point(shape="k",size=10) print(p) 3、如果shape是"." 将绘出有一个非常小的点(此时的size并没能调整到大小) p=ggplot(dat,aes(x=X,y=Y))+ geom_point(shape=".",size=20) print(p) 4如果shape是NA 则隐藏点 p=ggplot(dat,aes(x=X,y=Y))+ geom_point(shape=NA,size=10) print(...
geom_point(aes(x = wt, y = mpg)) 需要注意的是,geom_*系列函数的第一个参数是mapping,第二个参数是data,和ggplot函数是相反的。 在该类函数内可以通过一些参数对图形要素进行美化: p + geom_line(linetype = 2, size = 1.2, col = "blue") + geom_point(shape = 21, size = 3, col = "re...
散点图潜在的最大问题是过度绘图:当一个位置或相邻的位置上出现有多个点,就可能把点绘制在彼此之上, 这会严重扭曲散点图的视觉外观,你可以通过使点变得透明(geom_point(alpha = 0.05))或者设置点的形状(geom_point(shape = "."))来帮助解决该问题。
1、简单散点图 使用geom_point()函数即可绘制,并且在映射中可以使用以下映射参数: shape:指定形状 colour:填充(需要注意的是,fill对point可能...
x <- 1:50y <- dpois(x, lambda = 10)data <- data.frame(X=x,y=y)data$type <- as.factor(x)library(ggplot2)ggplot(data, aes(x=x, y=y)) + geom_point(aes(shape=type))图效果如下。同时给出了一段提示：Warning: The shape palette can deal with a maximum of 6 discrete values ...
ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point(aes(shape = cyl, color = cyl))也可以用以下函数调节分组的形状，颜色，大小 • scale_shape_manual() : to change point shapes• scale_color_manual() : to change point colors• scale_size_manual() : to change the size of ...
ggplot(cdat, aes(x = healthexp, y = infmortality, size = GDP)) + geom_point(shape = ...
geom_point(color = "red", size = 3) # 显示图形 print(p) 在这个例子中,color = "red" 将点的颜色设置为红色,而 size = 3 将点的大小设置为 3。 形状 你还可以使用shape 参数来改变点的形状。ggplot2 提供了许多不同的点形状选项。 R # 改变点的形状 p <- ggplot(df, aes(x = x, y = ...