geom_bar()绘制柱形图 grid包添加图片美化 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...
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...
geom_path 点组成的路线图 geom_rect 绘制矩形 geom_raster 绘制矩形 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 ...
ggplot(diamond)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut)) #设置position="dodge",side-by-side地画直方图 ggplot(diamond)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut), position="dodge") #设置使用position="fill",按相对比例画直方图 ggplot(diamond)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut), position="fill...
ggplot2 geom相关设置—分布图 分布在R中应该算是个比较重要的内容,而通过画图来展示数据的分布,可以更直观的让我们了解数据的分布情况 直方图 geom_histogram(mapping = NULL, data = NULL, stat = "bin", position = "stack", ..., binwidth = NULL, bins = NULL, na.rm = FALSE, show.legend = ...
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。
geom_histogram是图形渲染类型的一种,其它类型可参见官网。 每个geom对象都需要有数据输入,数据可以从第一层中自动读取,也可以在aes参数中直接设置。而且每个geom还默认搭配某种统计变换(stat),geom_histogram的默认统计变换是stat_bin。它负责对数据进行分组计数。 下面我们尝试两种更为复杂的直方图,首先将数据按照year...
"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...
数据探索中,使用最为广泛的分布图就是直方图,ggplot2包中的geom_histogram()函数就可方便的实现直方图的绘制。 library(ggplot2) set.seed(1234) x <- rnorm(1000,mean = 2, sd = 3) ggplot(data = NULL, mapping = aes(x = x)) + geom_histogram() ...
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)) ...