group: 分组变量,用于区分不同的箱线图。 pattern.type: 指定图案的类型,可以是 "lattice"(格子)或其他。 pattern.line.size: 图案线条的粗细。 label.size: x 轴上分组标签的字体大小。 pattern.color: 图案的颜色。 background.color: 图表背景颜色。 frame.color: 图表框架的颜色。 density: 密度参数,可能...
#默认分组设置,即group=1p+geom_boxplot()#分组(group)也是ggplot2种映射关系的一种,如果需要把观测点按额外的离散变量进行分组处理,必须修改默认的分组设置。 p1<-ggplot(data=diamond,mapping=aes(x=carat,y=price,group=factor(cut)))p1+geom_boxplot() 注意:不同的几何对象,要求的属性会有些不同,这些属...
ggplot(data,# Change colors of lines & points by groupaes(x=x, y=y, col=group))+geom_line()+geom_point() As shown in Figure 3, the previous code has created a new ggplot2 plot where all colors have been changed by group. Example 3: Using Manual Color Codes by Group In this ex...
第二个是color fill x y linetype shape size等可更改的参数 第三个是具体的类型 此处仅介绍颜色设置和坐标轴设置函数的一些用法,其他类似。 1 颜色标尺设置(color fill) 1.1 颜色标尺“第二个”单词选择方法 颜色的函数名第二个单词有color和fill两个,对应分组使用的颜色函数即可。
ggplot(df, aes(x=dose, y=len, group=supp)) + geom_line(aes(linetype=supp))+ geom_point() 1. 2. 3. 修改线型、点的形状以及颜色 ggplot(df, aes(x=dose, y=len, group=supp)) + geom_line(aes(linetype=supp, color = supp))+ geom_point(aes(shape=supp, color = supp)) 1. 2....
第二个是color fill x y linetype shape size等可更改的参数 第三个是具体的类型 此处仅介绍颜色设置和坐标轴设置函数的一些用法,其他类似。 1 颜色标尺设置(color fill) 1.1 颜色标尺“第二个”单词选择方法 颜色的函数名第二个单词有color和fill两个,对应分组使用的颜色函数即可。
ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = hp,group = factor(gear))) +geom_line() 分组也可以通过映射把视觉特征(shape、color、fill、size和linetype等)设置为变量来实现分组,分组通常使用因子来实现,这就要求在数据集中存在因子变量,用于对数据分类,实现图形的分组。
#4.2 使用geom_line(不绘制两侧和底部构成封闭的图形) #adjust参数调整曲线光滑程度,默认1.值越大曲线越光滑 ggplot(faithful,aes(x=waiting))+ geom_line(stat = 'density',adjust=0.75)+ xlim(35,105) #4.3 密度图+直方图 #可以观测理论分布(密度图)和实际分布(直方图)的差异 ...
ggplot(df,aes(group1,value))+ stat_boxplot(aes(color=group1),geom="errorbar",width=0.1,size=0.8,linetype=2)+ geom_boxplot(aes(fill=group1),outlier.color=NA,color=NA)+ stat_summary(fun=median,geom="point",size=3,shape=21,color="black",fill="white") ...
Step6:配对点图 ggplot(data, aes(x = Group, y = Expression, fill = Group, color = Group)) + geom_line(aes(group = paired), color = "grey80", size = 0.5) + geom_point(size = 1) + stat_compare_means(comparisons = list(c("tumor", "normal")), paired = T, size = 2,label...