sp <- ggplot(dat, aes(xval, yval)) + geom_point() # 设置为x:y = 1:1 sp + coord_fixed() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. # x:y = 1:3 sp + coord_fixed(ratio=1/3) 1. 2. 坐标轴标签的格式 设置和隐藏坐标标题 bp + theme(axis.title.x = element_blank()) + ...
这里我就直接给出Python-matplotlib绘制方法和R-ggplot2的绘制方法,主要的知识点如下: Matplotlib-Axes.twinx()方法添加副轴 ggplot2-sec.axis...总结:Python-matplotlib 绘制双Y轴的关键就是使用Axes.twinx()方法再次添加一个绘图对象,再把要绘制的对象在此绘图对象上绘制即可,其他和正常的matplotlib语法一样。......
#setthe interceptofx and y axisat(0,0)sp+expand_limits(x=0,y=0)# change the axis limits sp+expand_limits(x=c(0,30),y=c(0,150)) 使用scale_xx()函数 也可以使用函数scale_x_continuous()和scale_y_continuous()分别改变x和y轴的刻度范围。t 函数简单的形式如下: 代码语言:javascript 代码运...
sector.index分别代表的是当前单元格的x轴中点、y 轴范围、当前扇形区域的索引。mm_y(7)表示对y轴添加7mm的偏移,这样就添加了最外圈的标签a-h. circos.axis表示添加坐标轴,可以看到有圆形最外侧坐标轴刻度。 然后,添加散点图 col <- rep(c("#e41a1c", "#4daf4a"), 4) circos.trackPoints(df$sectors...
1. 添加图和轴标题(Adding Plot and Axis Titles) 绘图和轴标题以及轴文本是绘图主题的一部分。因此,可以使用theme()功能对其进行修改。该theme()函数接受上述四个element_type()函数之一作为参数。由于图和轴标题是文本组成部分,因此element_text()可用于对其进行修改。在下面,我更改了大小,颜色,面和线高。可以通...
p+ geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center', dotsize=1) # Box plot with jittered points #0.2: degree of jitterinx direction p+ geom_jitter(shape=16, position=position_jitter(0.2)) 7,旋转箱线图 函数coord_flip()用于翻转笛卡尔坐标系,使水平变为垂直,垂直变为水平,主要用于把显示y条件...
labs(x = "Year", y = "Temperature (°F)") + theme(legend.position = "none") 白色填充框可能看起来更好,所以我们将season映射到fill而不是color,并设置一个白色的填充文本: ggplot(sample, aes(x = date, y = temp)) + geom_point(data = chic, size = .5) + ...
f <- ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, ymin=len-sd, ymax=len+sd)) line range f+geom_linerange() point range f+geom_pointrange() 点图+误差棒 g <- ggplot(df, aes(x=dose, y=len))+ geom_dotplot(binaxis = "y", stackdir = "center") 添加geom_crossbar() g+stat_summary(fun...
改变x和y轴刻度 下面是一些设置刻度的函数: xlim()和ylim() expand_limits() scale_x_continuous()和scale_y_continuous() 使用xlim()和ylim()函数 想要改变连续轴的范围,可以使用xlim()和ylim()函数: # x axis limitssp + xlim(min, max)# y axis limitssp + ylim(min, max) ...
set.seed(123) library(ggplot2) ggbarstats( data = movies_long, x = mpaa, y = genre, title = "MPAA Ratings by Genre", xlab = "movie genre", legend.title = "MPAA rating", ggplot.component = list(ggplot2::scale_x_discrete(guide = ggplot2::guide_axis(n.dodge = 2))), palette ...