scale_color_gradient2发散颜色渐变（低-中-高）scale_color_gradientn创建n色渐变 双色渐变 aaa=mpgaaa$cty<- aaa$cty-20f <- ggplot(aaa, aes(cty, hwy))+ geom_point(aes(color=cty))f + scale_colour_gradient(low = "green", high = "red")低-中-高三色渐变 f + scale_color_gradient2(low...
ggplot(data1,aes(id,value+5,fill=type))+ geom_bar(stat="identity",alpha=0.8)+ scale_fill_manual(values = colors)+ labs(x=NULL,y=NULL)+ ylim(-7,14)+ coord_polar(start =0)+ theme_void()+ theme( legend.text = element_text(color="black"), legend.title=element_blank(), legend....
scale_color_discrete("Type:") 我们已经很接近,但这还不是我们想要的。我们想要灰色和红色! 要更改颜色,我们使用scale_color_manual()。此外,我们使用guide()函数重写了图列中的美学。 瞧!现在,我们有一个带有灰线和橙红点的图,以及一个单独的灰线和一个单独的橙红点作为图例符号: ggplot(chic, aes(x = ...
创建一个ggplot对象,并指定颜色参数:plot <- ggplot(data = your_data, aes(x = x_var, y = y_var, color = color_var)) + geom_point()在这个例子中,color_var是你想要提取颜色信息的变量。 使用scale_color_manual()函数来获取颜色信息:colors <- scale_color_manual(values = NULL)$values这将返...
scale_linetype_*:线型标度; scale_shape_*:点的形状标度; scale_size_*:点的大小和线的粗细标度; scale_x_*:横坐标轴标度; sclae_y_*:纵坐标轴标度。 该类函数是ggplot2包中最复杂的一类函数。前文使用cyl变量将散点的颜色分为三组,这里使用scale_color_manual函数手动指定每组的颜色,使用scale_x_contin...
scale_colour_manual(values = c("颜色1","颜色2"))+ facet_grid(变量4~变量5) #要求变量属于分类变量,分成多行多列的图 1. 2. 3. 4. 5. theme() 图层 theme() 是主题修改,是一个对绘图精雕细琢的过程, 主要对标题、坐标轴标签、图例标签等文字调整, 以及网格线、背景、轴的颜色搭配。
还有一个手动处理任意离散变量的标度函数scale_discrete_manual(),其增加了1个映射参数,如aesthetics = c('color', 'fill') 现在还剩下11组标度函数,分类如下: (点击放大) 7.1 坐标轴标度与scales包 (点击放大) 参数解释: * name 表示指定坐标轴名称,也将作为对应的图例名称 ...
#help("scale_fill_gradient") #2.7在不同x上计算y值:stat = "summary" #例:既可以显示原始数据又可以展示均值 ggplot(mpg,aes(trans,cty))+ geom_point()+ geom_point(stat = "summary",fun.y="mean",colour="red",size=4) #2.8 使用ggplot2的qplot函数绘制 ...
如果你倾向于忘记用哪个gem来做什么，我建议你试试ggblanket。我最喜欢这个包的一点是，它将col和fill美学合并为一个col美学，所以我不再需要记住是使用scale_fill_还是scale_colour_函数。ggblanket的另一个好处是:gg_col()或gg_point()等gem在函数本身中包含自定义选项，而不需要单独的层。这意味着我只需要...
scale_colour_manual(values = color_list[-c(1:5)]) + coord_cartesian(clip = "off") + theme(axis.text.y = element_text(colour = NA)) 小旁注:我将geom_bar(stat = "identity")替换为geom_col(),因为这看起来更干净,并且交换了x和y美学,消除了对coord_flip()的需要。