ggplot2提供了多种linetype类型,下面简单介绍一下指定线型的不同方式 一、使用数字或名称直接指定 ggplot2使用数字及字符串预定义好了几种线型,可以直接使用。 0 = "blank" 1 = "solid" 2 = "dashed" 3 = "dotted" 4 = "dotdash" 5 = "longdash" 6 = "twodash" lty <- c("
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,...
p <-ggplot(df2, aes(x=dose,y=len,group=supp))# 不同组不同线的类型和点的形状p + geom_line(aes(linetype = supp)) +geom_point(aes(shape = supp))# 增加颜色p + geom_line(aes(linetype=supp,color = supp))+geom_point(aes(shape=supp,color = supp))# 手动设置颜色p + geom_line(a...
使用ggplot()函数初始化图形,并指定x和y的映射。 使用geom_line()函数绘制线条,并通过aes(linetype = line_type)指定线型。 使用scale_linetype_manual()函数手动设置线型的样式。 使用guides()函数分别对颜色和线型的图例进行自定义,设置各自的标题。
library(ggplot2) 1. 创建ggplot对象,并设置x轴和y轴变量,同时设置linetype和shape参数为group变量。这里的data是数据集的名称,x和y是数据集中的两个变量名称,group是用于设置linetype和shape的变量名称。使用以下代码创建ggplot对象: ggplot(data,aes(x,y,linetype=group,shape=group)) ...
Uselinetypeandsizearguments in ggplot2 : # Create some datax <-1:10; y1 <- x*x; y2 <-2*y1 df <- data.frame( x = c(x, x), y = c(y1, y2), grp = as.factor(rep(c("A","B"), each =10)) )# Plotlibrary(ggplot2) ggplot(data = df, aes(x, y, group = grp))...
使用geom_line() ggplot2扩展回归线是一种在R语言中使用ggplot2包进行数据可视化的方法。ggplot2是一个强大的数据可视化工具,它基于图层(layer)的概念,可以通过添加不同...
In addition, you may want to have a look at the other tutorials of this website. You can find a selection of articles about topics such as ggplot2, graphics in R, and plot legends here. Control Line Color & Type in ggplot2 Plot Legend ...
linetype="dashed") Example 3: Add Multiple Line Segments to ggplot2 Plot 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: ...
dose: Dose in milligrams (0.5, 1, 2) supp: Supplement type (VC or OJ) Loading required R package Load the ggplot2 package and set the default theme totheme_classic()with the legend at the top of the plot: library(ggplot2) theme_set( ...