通过实例和RCode从浅到深介绍ggplot2的语法。 1. 五脏俱全的散点图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 library(ggplot2)# 表明我们使用diamonds数据集,ggplot(diamonds)+# 绘制散点图:横坐标x为depth,纵坐标y为price,点的颜色通过color列区分,alpha透明度,size点大小,shape形状(实心正方形),st...
The example code below creates a bar chart from Boston snowfall data, and it has several lines of customizations that I’d like to use again with other data. The first code block is the initial graph:library(ggplot2)library(scales)library(rio)snowfall2000s <- import(“https://gist.githubu...
一些核心概念的含义可以从RStudio官方的cheat sheet图中大致得知: 一些栗子 通过实例和RCode从浅到深介绍ggplot2的语法。 1. 五脏俱全的散点图 library(ggplot2) # 表明我们使用diamonds数据集, ggplot(diamonds) + # 绘制散点图: 横坐标x为depth, 纵坐标y为price, 点的颜色通过color列区分,alpha透明度,size点...
ggplot2包的目标是提供一个全面的、基于语法的、连贯一致的图形生成系统,允许用户创建新颖的、有创新性的数据可视化图形。该方法的力量已经使得ggplot2成为使用R进行数据可视化的重要工具。 在ggplot2中,图是采用串联起来(+)号函数创建的。每个函数修改属于自己的部分。 例如如下的code ggplot(data=mtcars, aes(x=wt,...
加载R包,准备数据: library(tidyverse) #绘图ggplot2,数据处理dplyr等 library(patchwork) #图片拼接组合library(tidytuesdayR) #读取tidytuesday项目给出的数据集 library(tidytext) #提供一些特殊数据处理函数 library(glue) #提供拼接函数 #导入数据: data <- tidytuesdayR::tt_load(2021, week = 15) #通过tidytu...
library(ggalluvial) # 用于绘制柱状图背后的条带 ra <- as.matrix(read.table("abundance.txt", row.names =1, header = F, sep = "\t")) # 读入相对丰度数据并转换为矩阵方便后续数据整理 1. 2. 3. 4. Note: 从左至右分组分别为JRZS0,JRZS2,NRZS0,NRZS2,XRZS0,XRZS2共6个分组。其中JR、NR...
library(palmerpenguins) penguins |> gg_histogram(x = body_mass_g, col = species) 使用ggblanket创建的直方图。 结果仍然是一个ggplot对象,这意味着您可以通过使用传统的ggplot2代码添加层来继续定制它。 ggblanket由David Hodge编写,可在CRAN上下载。
library(grid) ggplot()+ geom_line(data=new.dat,aes(x=Window,y=new_col,color=Context), size=2)+ geom_vline(xintercept = 100,lty="dashed", color="red", size=1)+ geom_vline(xintercept = 125,lty="dashed", color="red", size=1)+ geom_text(data=dftext,aes(x=x,y=y,label=lab...
library(ggplot2)# 模拟数据y<-c(4,7,9)df<-data.frame(x=1:3,y=y,se=c(1,0.5,1.5))p<-ggplot(df,aes(x,y,ymin=y-se,ymax=y+se)) 为了演示上述所有的几何对象,我们在这里分别按连续变量和离散变量进行分析(实际应该看做一个离散变量更好) ...
library(ggplot2)# Base Plot 基础绘图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(0,500000))+labs(title="Area Vs Population",y="Population",x="Area",caption="Source: midwest")library...