之前我们学习了ggplot绘制单变量，两个连续变量的图形，两个离散型变量。对于一个离散型变量，一个连续型变量，有很多作图方式，包括箱图，点图等等 • geom_boxplot() for box plot• geom_violin() for violin plot• geom_dotplot() for dot plot• geom_jitter() for stripchart• geom_line() ...
image.png 根据上图确实可以看出学术期刊的作者数量确实是有增加的趋势的 这里新学到的知识点是使用stat_summary()函数添加置信区间,之前自己也实现过这个图,但是需要提前算好置信区间和平均值,比如之前的推文R语言ggplot2画带有置信区间的折线图和分组求均值遇到的一个问题,如果换成stat_summary()这个函数以后就方便...
ggplot(economics, aes(x=date)) + geom_line(aes(y = psavert), color = "darkred") + geom_line(aes(y = uempmed), color="steelblue", linetype="twodash") + theme_minimal()require(reshape2)df <- melt(economics[, c("date", "psavert", "uempmed")], id="date")ggplot(df,...
image.png 根据上图确实可以看出学术期刊的作者数量确实是有增加的趋势的 这里新学到的知识点是使用stat_summary()函数添加置信区间,之前自己也实现过这个图,但是需要提前算好置信区间和平均值,比如之前的推文R语言ggplot2画带有置信区间的折线图和分组求均值遇到的一个问题,如果换成stat_summary()这个函数以后就方便...
R语言gganimate包和ggplot2包绘制进度线图(progressive line plot)chenq.site/tech/2022-progressive-line-plot/ 在利用R语言gganimate包绘制动态的进度线图之前,你需要先理解在R里利用ggplot2包绘制线图的过程。点击了解ggplot2绘制线图 在理解了如何利用ggplot2包绘制线图之后,你可以利用gganimate包增加一个绘图函数...
这里新学到的知识点是使用stat_summary()函数添加置信区间,之前自己也实现过这个图,但是需要提前算好置信区间和平均值,比如之前的推文 R语言ggplot2画带有置信区间的折线图和分组求均值遇到的一个问题,如果换成 stat_summary() 这个函数以后就方便很多 ...
Basic Line Plot library(plotly) dat1 <- data.frame( sex = factor(c("Female","Female","Male","Male")), time = factor(c("Lunch","Dinner","Lunch","Dinner"), levels=c("Lunch","Dinner")), total_bill = c(13.53, 16.81, 16.24, 17.42) ) p <- ggplot(data=dat1, aes(x=time, ...
Error in order(data$PANEL, data$group, data$x) : argument 3 is not a vector Any idea what is wrong with this? I have tried multiple methods to plot this and they all come back with this error. r ggplot2 Share Follow asked Oct 31, 2016 at 14:04 user5359531user5359531 3,52...
It is also possible to append multiple line segments to a ggplot2 plot.For this, it makes sense to define all the parameters of our lines in a data frame object first:data_lines <- data.frame(x = 2:4, # Create data for multiple segments y = c(4.5, 5, 2), xend = c(6, 8,...
The subsidy to port goes from 0 to 100 % in steps of 20, I want that factored to show 5 different graphs in one figure. The ticks go from 0 to 32, and the industry_cost_to_store gradually goes up. I tried this for the normal plot: StoredCO215mln <- ggplot(i3, aes(x = t...