直接使用scale_x_reverse()/scale_y_reverse()。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 p<-ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point()p1<-p+scale_x_reverse()p+p1 plot of chunk unnamed-chunk-5 修改类别型坐标轴的顺序 使用scale_x_discrete()中的limits参数即可。 或者在原始数据...
library(ggplot2) ls("package:ggplot2", pattern = "^scale_x_.+") #[1] "scale_x_binned" "scale_x_continuous" "scale_x_date" #[4] "scale_x_datetime" "scale_x_discrete" "scale_x_log10" #[7] "scale_x_reverse" "scale_x_sqrt" "scale_x_time" ls("package:ggplot2", pattern ...
scale_*_reverse()坐标轴倒序 如下对X轴进行平方根转换,对Y轴进行对数转换: p + scale_x_sqrt() + scale_y_log10() 坐标轴倒序: p + scale_x_reverse() + scale_y_reverse() 坐标轴调整 我们看到X轴刻度看起来有点稀疏,我们来调整一下: SUMM <- summary(iris$Sepal.Length) # 查看下X轴数据分布...
labs(title="Area Vs Population", subtitle="From midwest dataset", y="Population", x="Area", caption="Midwest Demographics") # Change breaks + label gg +scale_x_continuous(breaks=seq(0, 0.1, 0.01), labels = letters[1:11]) # Reverse X Axis Scale gg +scale_x_reverse() 为轴标签自定...
bp + scale_x_discrete(breaks=NULL) 1. 2. # 也能够这样通过设置 theme 实现 bp + theme(axis.ticks = element_blank(), axis.text.x = element_blank()) 1. 2. 连续型数据的坐标轴 设置坐标轴的范围和颠倒 # Make sure to include 0 in the y axis ...
改变x和y轴范围 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #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...
3. 如何调整XY轴范围(How to Adjust the X and Y Axis Limits) 3.1 方法1:通过删除范围之外的点 3.2 方法2:放大 4. 如何更改标题和轴标签(How to Change the Title and Axis Labels) ...
# Reverse order of a continuous-valued axisbp+scale_y_reverse() 设置和隐藏坐标轴的刻度 # Setting the tick marks on an axis# 显示刻度从1到10,间隔为0.25# The scale will show only the ones that are within range (3.50-6.25 in this case)bp+scale_y_continuous(breaks=seq(1,10,1/4)) ...
ggplot(midwest,aes(x=area, y=poptotal))# area 和 poptotal 是'midwest'中的列 aes()函数用来专门指定x和y轴,源数据框的任何信息都需要在这个函数中特意指定。 2 线性模型拟合散点图 1 2 3 library(ggplot2) g <-ggplot(midwest,aes(x=area, y=poptotal)) +geom_point() +geom_smooth(method="...
f <- ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, ymin=len-sd, ymax=len+sd)) line range f+geom_linerange() mark point range f+geom_pointrange() mark 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_...