plot_grid(p1, p2, labels = LETTERS[1:2], nrow = 2) 在图A中,各分组之间都交叠在一起了,很难区分谁是谁,而使用分面,可以将每组都区分开,每组的趋势也很明显 但是,当我们使用回归线时,情况又有些不同了 p3 <- p + geom_smooth(method = lm, se = F, fullrange = T) p4 <- p +geom_s...
ggplot()+coord_equal(xlim=c(0,3.3),ylim=c(0,1),expand=FALSE)+annotation_custom(ggplotGrob(plot1),xmin=0,xmax=1.5,ymin=0,ymax=1)+annotation_custom(ggplotGrob(plot2),xmin=1.5,xmax=3,ymin=0,ymax=1)+theme_void() 第二种方法使用 cowplot 中的 plot_grid 函数来排列 ggplot 图形,非常...
grid.arrange(bp,#bar plot spaning two columnsbxp, sp,#box plot amd scatter plotncol=2, nrow=2, layout_matrix=rbind(c(1, 1), c(2, 3))) 要相对grid.arrange()以及arrangeGrob()的输出进行注释,首先要利用as_ggplot()将其转化为ggplot图形,进而利用函数draw_plot_label()对其进行注释。 gt <- ...
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统:基础图形(base)、网格图形(grid)、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观,逐渐成为R中数据可视化的主流选择。 《R数据可视化手册》重点讲解R的绘图系统,指导读者通过绘图系统实现数据可视化,主要侧重于解决具体问...
grid.arrange(p1, p2, p3, ncol=3) 6 保存图形 ggsave()函数能更方便地保存它。它的选项包括保存哪幅图形,保存在哪里和以什么形式保存。例如: 1 2 3 myplot <-ggplot(data=mtcars,aes(x=mpg)) +geom_histogram() ggsave(file="mygraph.png", plot=myplot, width=5, height=4) ...
label = c("Orange","Strawberry","Watermelon")) + ggtitle('(B) Boxplot with Colors and Patterns') grid.arrange(box1, box2, nrow = 1) 结果:不同网格展示的分组的箱线图 加载R包 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 library(tidyverse) library(ggplot2) rm(list =...
ggplot(mpg, aes(x = cty, y = hwy, colour = factor(cyl))) + geom_point(size=2.5) plot.diamonds <- ggplot(diamonds, aes(clarity, fill = cut)) + geom_bar() + theme(axis.text.x = element_text(angle=70, vjust=0.5)) plot_grid(plot.mpg, plot.diamonds, labels = c('A', 'B'...
plot.margin=unit(rep(1,4), 'lines'), panel.border=element_rect(fill='transparent', color='transparent'), panel.grid=element_blank(), axis.title = element_text(color='black', vjust=0.1), axis.ticks.length = unit(-0.1,"lines"), ...
panel.grid.minor.x = element_blank(), # 垂直线不输出 legend.position = "top" # 图例在顶部 ) ggplot(Salaries,aes(x=rank,y=salary,fill=sex)) + geom_boxplot() + labs(title = "Salary by Rank and Sex",x="Rank",y="Salary") + ...
ggplot(singer, aes(x=voice.part, y=height)) + geom_boxplot() 图19-5 按发音分的歌手的身高的箱线图 可以看出,低音歌唱家比高音歌唱家身高更高。 创建直方图时只有变量x是指定的,但创建箱线图时变量x和y都需要指定。 geom_histgrom()函数在y变...