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, 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 = Labels, position = "top") + scale_y_continuous(breaks = seq(2, 5, 0.5), # Y轴刻度设置为2到5,间隔...
在ggplot2中,可以使用scale_x_continuous()和scale_y_continuous()函数来调整条形图的轴限制。 scale_x_continuous()函数用于调整x轴的限制,可以设置x轴的最小值和最大值。例如,如果要将x轴的范围限制在0到10之间,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 scale_x_continuous(limits = c(0, 10)) scale_y_co...
p <- ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) + geom_point(aes(color = Petal.Length, size = Petal.Width, shape = Species)) +scale_color_gradient(low = "#f0cf61", high = "#371722") + scale_size_continuous(range = c(1, 4)) + theme_classic() + labs(...
geom_point() + facet_wrap(vars(class),axes = "all_y") + scale_y_continuous(sec....
双y轴绘制: (p3 <- p2+ scale_y_continuous(expand = c(0,0),limits = c(0,6000), sec.axis = sec_axis(~./42, name = '-Log10(P value)', breaks = seq(0,140,20)))+ geom_line(aes(x= reorder(GO_terms,-`-Log10(P value)`), ...
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_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,间隔是1。 如何修改坐标轴的刻度标签(内容): ...
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据,表示某个城市每天的温度变化。我们可以使用ggplot2来绘制一个折线图,其中x轴表示...