使用下面的代码安装: install.packages("ggplot2") 1. 导入ggplot2包: library(ggplot2) 1. 创建一个简单的散点图并添加标题。使用ggplot函数和geom_point函数创建散点图,并使用labs函数添加标题: # 创建散点图plot<-ggplot(data,aes(x,y))+geom_point()# 添加
library(ggplot2) # 创建示例数据 data <- data.frame( x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(2, 4, 6, 8, 10) ) # 创建ggplot对象并设置标题右对齐 ggplot(data, aes(x, y)) + geom_point() + labs(title = "这是一个示例图表标题") + theme(plot.title = element_text(hjust = 1)...
用ggplot2画个箱式图,我们发现代码量比前面的多,但是图所展示的信息却不如上面的图。例如,这个图没有显示t值,置信区间,均值等等,而且也没有小提琴、散点。 如果用ggplot2要画出包含小提琴图和箱式图加散点,需要的代码量也会增多。 至于图的颜值,每个人的感受都不同,笔者在这里不做比较,但ggstatsplot包画出...
#ggplot画图+多图展示 p=ggplot(data,aes(x=time)) p1 <- p + geom_bar(aes(y =num),stat='identity',width=.3,position = 'dodge',fill='blue')+labs(x=xlim,title='条形图') p2 <- p + geom_point(aes(y =rate))+geom_line(aes(y =rate,group =1),lwd = 1.1)+labs(x='time',tit...
R语言中ggplot中标注罗马字体 r语言plot图增加文字,下面介绍了n中为图片添加文字的方法。#利用layout函数分割屏幕layout(matrix(c(1,1,2,2),2,2,byrow=T),heights=c(4,1))#随意画一张图plot(rnorm(10),ylab="",xlab="Usethexlabargument",main="Usethetitle",ty="o",pch=19
ggplot2::theme( plot.title = ggplot2::element_text( color = "black", size = 14, hjust = 0 ) )+ scale_fill_npg(labels=c("grade 1", "grade 2", "grade 3", "grade 4", "grade 5", "grade 6")) 5.3 复杂分组绘图2 我们再使用grouped_ggpiestats在再加一个分组变量的情况下, 看一...
除上述几种方式外,在ggplot2一系的软件中还常用软件包预设的配色(参见另一博文 link)。除下图所示的外,还有【ggsci】https://github.com/nanxstats/ggsci等软件包提供高水平的SCI期刊配色。 参考资料: [1] https://www.sohu.com/a/147671603_466874 标题 坐标轴筛选 颜色 单一颜色 颜色系统 颜色自定义 常用颜...
参考:Add P-values and Significance Levels to ggplotsggpubr的包比较局限,能用的test也比较局限,但是做起来快速简单。当情况特殊时ggpubr就不能用了,可以自己做了显著性test之后再显示在图上。1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 ...
ggscatterstats( data = ggplot2::msleep, x = sleep_rem, y = awake, xlab = "REM sleep (in hours)", ylab = "Amount of time spent awake (in hours)", title = "Understanding mammalian sleep" )Defaults return✅ raw data + distributions ✅ marginal distributions ✅ inferential ...
plt.style.use('ggplot') from sklearn import datasets from sklearn import linear_model import numpy as np # Load data boston = datasets.load_boston() yb = boston.target.reshape(-1, 1) Xb = boston['data'][:,5].reshape(-1, 1) ...