geom_point(color="steelblue")+ geom_label(label=row.names(mtcars)) 文本重叠严重,下面使用geom_text_repel()和geom_label_repel()函数添加标注: library(ggplot2) library(ggrepel) ggplot(mtcars,aes(x=wt,y=mpg))+ geom_point(color="steelblue")+ geom_text_repel(label=row.names(mtcars)) library(...
在ggraph/ggplot2中,可以使用geom_text_repel函数将geom标签放置在圆形布局之外。geom_text_repel是ggraph包中的一个函数,它可以在图形中添加文本标签,并自动避免标签之间的重叠。 具体步骤如下: 首先,需要安装并加载ggraph和ggplot2包,可以使用以下代码进行安装和加载: ...
geom_point(color="steelblue")+ geom_label(label=row.names(mtcars)) 文本重叠严重,下面使用geom_text_repel()和geom_label_repel()函数添加标注: library(ggplot2) library(ggrepel) ggplot(mtcars,aes(x=wt,y=mpg))+ geom_point(color="steelblue")+ geom_text_repel(label=row.names(mtcars)) library(...
使用geom_text_repel 或 geom_label_repel是在绘图上正确放置标签的最简单方法。它会自动(和随机)地决定标签的放置位置,因此如果精确控制每个标签的放置位置,应该使用annotate() 或 geom_text(); 使用geom_point() 和 scale_size_area()就可以绘制气泡图 ...
另外,ggplot2还提供了其他一些函数来解决文本重叠问题,如geom_text_repel和geom_label。这些函数可以根据文本标签与其他元素的相对位置来自动调整标签的位置,以避免重叠。 在实际应用中,geom_text可以用于各种图表类型,如散点图、折线图、柱状图等。它可以用于添加数据标签、注释、指示箭头等,以提供更丰富的图表信息。
如果要标注很多点,就很难避免重叠。check_overlap = TRUE很有用,但几乎无法控制删除哪些标签。解决此问题的一种常用的方法是使用Kamil Slowikowski的 ggrepel 包https://github.com/slowkow/ggrepel。该包提供geom_text_repel(),它优化标签定位以避免重叠。只要标签数量不多,它的效果就很好: ...
geom_point(color="steelblue")+ geom_label(label=row.names(mtcars)) 文本重叠严重,下面使用geom_text_repel()和geom_label_repel()函数添加标注: library(ggplot2) library(ggrepel) ggplot(mtcars,aes(x=wt,y=mpg))+ geom_point(color="steelblue")+ ...
geom_bar(data = dat2,aes(x=2,y=Num,fill=fct_reorder(ToType,y,.desc = TRUE)),stat="identity",width = 1,color="white")+ ## 指定width是为了防止留下白色色间隔 geom_text_repel(data =dat2,size=2.5,direction = "x",point.padding = 0,box.padding = 0,nudge_x = .3,aes(x=2,y...
library(ggrepel)#含geom_text_repel,作用不让标签重叠 #导入数据 data1<-read.csv("F:/02学习/代码/02R代码/数据/分组柱状图.csv",##这里需要更改工作路径 as.is = TRUE,header = T,sep =",", fileEncoding='utf-8') #先看下数据 data1 ...
theme()函数接受四个element_type()函数之一作为实参 由于标题是文本 使用element_text()修饰 library(ggplot2) # Base Plot gg <- ggplot(midwest, aes(x=area, y=poptotal)) + geom_point(aes(col=state, size=popdensity)) + geom_smooth(method="loess", se=F) + xlim(c(0, 0.1)) + ylim(c...