ggplot2包中绘制点图的函数有两个:geom_point和 geom_dotplot,当使用geom_dotplot绘图时,point的形状是dot,不能改变点的形状,因此,geom_dotplot 叫做散点图(Scatter Plot),通过绘制点来呈现数据的分布,对点分箱的方法有两种:点密度(dot-density )和直方点(histodot)。当使用点密度分箱(bin)方式时,分箱的位...
geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center', position=position_dodge(0.9), color = "grey77") + stat_summary(fun.data=mean_sdl, fun.args = list(mult=1), geom="errorbar", color="black", width = .07, position = position_dodge(.9), size = .8) + stat_summary(fun.data=mean_s...
接下来展示一下 R 语言绘制 dotplot 的命令: ggplot(x, aes(x=genotype, y=DTH)) + geom_dotplot(binaxis = 'y', binwidth = 3, stackdir = 'center', dotsize = 0.5) + theme_classic() geom_dotplot 即可完成。theme_classic() 指的是将背景改为白色,只保留左和下框线。 上面展示的是最简单...
散点图可以用R自带的plot()函数绘制,也可以用ggplot2包的geom_point()和 geom_dotplot()函数来绘制,当使用geom_dotplot()绘图时,point的形状是dot,不能改变点的形状,因此,geom_dotplot 叫做散点图(Scatter Plot),通过绘制点来呈现数据的分布,对点分箱的方法有两种:点密度(dot-density )和直方点(histodot)...
p + geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center', dotsize=1) 代码语言:text 复制 #发散式散点 p + geom_jitter(shape=16, position=position_jitter(0.2)) # 0.2:X方向上的发散程度 2.4 给线条“上色” 简单上色 代码语言:text 复制 #根据dose列分三色 ...
步骤3:使用ggplot2包创建Dotplot 通过ggplot函数开始构建图形,使用geom_dotplot添加点。 # 创建Dotplotdotplot<-ggplot(data,aes(x=类别,y=值))+# 定义x轴和y轴geom_dotplot(binaxis='y',stackdir='center',dotsize=1)+# 添加点图labs(title="Dotplot示例",x="类别",y="值")# 添加标题和标签 ...
<GEOM_FUNCTION>(mapping =aes(<MAPPINGS>)) : < >:里面的内容是模版,使用时需要替换掉。 <GEOM_FUNCTION>:为画图函数,可以使用不同类型的函数图如:点图 geom_point,箱线图geom_boxplot等。 <MAPPINGS>:画图的参数如横、纵坐标,图形映射等属性。
geom_dotplot(aes(gender,group=gender), binwidth = 0.5,fill="red",binaxis ="y",stackdir = "center") p8 #腰围、班级的点图与箱线图 p9<-ggplot(X,aes(x=class,y=waist)) p9<-p9+geom_boxplot(aes(class,group=class), fill='cornsilk',colour='grey60')+ ...
但是用他提供的画图代码没有能够画出图来。因为他用到了一个dot_plot()函数,没有找到这个函数是怎么来的。既然已经拿到了数据,就用ggplot2自己来画吧 读入数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 data.final<-read.csv("NM/figure2f.csv",header=T)head(data.final) ...
geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center',dotsize=1) p+stat_summary(fun.data=data_summary, geom="crossbar",width=0.4,fill=NA,aes(color=time)) 结果: 输入: p+stat_summary(fun.data=data_summary, geom="errorbar",width=0.2,ae...