在这个例子中,我们创建了一个包含两个变量的数据集data,其中y1和y2具有不同的度量单位。我们使用geom_line()函数绘制了两条线,分别表示这两个变量。然后,我们使用scale_y_continuous()函数创建了一个次轴缩放,将y2的刻度缩放到原来的1/100,并设置了次轴的标签为"次轴"。 通过这样的设置,我们可以在同一图表中...
p + scale_x_continuous(breaks = as.numeric(X), labels = Labels) 一般X轴位于下方,我们还可以将其调整至上方: p + scale_x_continuous(breaks = as.numeric(X), labels = Labels, position = "top") 以上都是对X轴的调整,Y轴同理,如: p + scale_x_continuous(breaks = as.numeric(X), labels...
axes = "all_y") + scale_y_continuous(sec.axis = dup_axis(name = NULL)) + theme...
ggplot2是一个用于数据可视化的R语言包,它提供了丰富的图形语法和灵活的绘图功能。 在ggplot2中,如果要将连续值提供给离散尺度,可以使用scale_x_continuous()或scale_y_continuous()函数来设置连续变量的坐标轴。这样可以将连续值映射到离散的坐标轴上,从而实现对连续数据的可视化。 例如,假设我们有一组连续的数值数...
scale_y_continuous(expand = c(0,0)) + ggtitle('OTU') + guides(fill=guide_legend(title=NULL)) + theme(axis.text.x=element_text(angle=45,vjust=1, hjust=1), legend.key.size = unit(10, "pt")) + ggsci::scale_fill_npg()
注:新加一个图层geom_text()添加文本标签,同样需要aes映射内容:aes(x= reorder(GO_terms,--Log10(P value)),y=Gene_count),x轴也要更改顺序的。vjust用来调整标签相对高度位置。 双y轴绘制: (p3 <- p2+ scale_y_continuous(expand = c(0,0),limits = c(0,6000), ...
scale_y_continuous(labels = scales::percent)+ ylab('Proportion') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2. 离散型坐标轴 针对离散型变量,在条形图、盒形图中使用较多。 d <- ggplot(subset(diamonds,carat>1),aes(cut,clarity))+ geom_jitter()
查看ggplot2包的官方文档,我们可以看到scale系列函数构成是有一定规律的。如scale_fill_gradient scale_x_continuous 三个单词用_连接 第一个都是scale 第二个是要更改的内容,如color fill x y linetype shape size 等 第三个是具体的类型 本文分为以下两个部分 ...
p + scale_x_continuous(limits = c(-5,15)) #将x轴刻度显示范围设置为-5到15 p + scale_y_continuous(breaks=seq(1, 7, 1),limits=c(0,7)) # breaks()可以设置 显示范围,这里是1到7,间隔是1。limits()设置的是 实际的范围,例如这里实际范围是0到7。所以y轴的范围是0到7,但是数字显示1到7...
p_loess+scale_x_continuous(limits=c(5.5,6.5))+scale_y_continuous(limits=c(2.5,3.5)) 从上图,我们可以看到,点的分布未受影响,但是拟合曲线很明显变了。这是因为,以上方式是把超出限制范围的点设置为NA,因此曲线重新拟合所用到的数据不一样了(先缩放再统计)。那么,如何不改变基础数据而直接达到"局部放大...