通过geom_jitter可绘制出抖点图: ggplot(data2,aes(x=variable,y=value ,fill = variable))+ geom_jitter(shape=21,aes(fill=variable),position = position_jitter(width = 0.2))+ xlab("Group")+ylab("Score")+ theme_bw()+theme(legend.position = "none") 通过geom_violin可绘制出小提琴图: ggplot...
ggplot(data,aes(x=X,y=Y))+geom_jitter(width=0.1,height=0.1)+geom_point() 1. 2. 3. 在最后一步中,我们使用geom_jitter函数来添加随机噪音效果。我们可以通过调整width和height参数来控制散点的随机程度。然后在散点图上继续使用geom_point函数添加散点。 示例 下面是一个完整的示例,展示了如何使用geom_...
通过使用R语言中的geom_jitter()函数,我们可以在散点图中引入随机扰动,以便更好地展示重叠的数据点。通过控制扰动的大小和方向,并添加颜色和形状等属性,我们可以进一步提升散点图的可读性和可视化效果。 希望本文对你理解和使用geom_jitter()函数有所帮助。记得在使用之前先安装和加载ggplot2包,并根据实际需要调整参数...
geom_jitter(data = filter(monthly, color == "Recent"), aes(x = pos+0.2, y = AverageTemperature, fill = color), width = 0.15, height =0, size = 3, shape = 21, stroke = 0.3, color = "#FFDADC", show.legend = FALSE) + geom_jitter(data = filter(monthly, color == "Past"),...
hjust=0)+# show.legend=FALSEto remove the shapeofthe pointinthe legendgeom_jitter(data=filter(monthly,color=="Recent"),aes(x=pos+0.2,y=AverageTemperature,fill=color),width=0.15,height=0,size=3,shape=21,stroke=0.3,color="#FFDADC",show.legend=FALSE)+geom_jitter(data=filter(monthly,color...
geom_boxplot()+ geom_jitter(aes(shape=Species)) 全局设置 4.直方图:geom_bar 4.1. 直接使用只需指定x,默认y是统计值 代码语言:text 复制 #统计变换-直方图 head(diamonds) table(diamonds$cut) ## ## Fair Good Very Good Premium Ideal ## 1610 4906 12082 13791 21551 ...
geom_jitter(size =3, alpha =0.5, shape =21) point_plot2 #第3个图 # plot_plot is obviously a fun name boxplot_plot <- dat %>% ggplot(aes(x = body_mass_g, fill = sex)) + geom_boxplot boxplot_plot # 上面3个图排列和组合 ...
这里,geom_jitter()函数用于生成蜂群图,width参数控制数据点在x轴上的抖动范围,color和size参数分别控制点的颜色和大小。同时,我们通过调整geom_boxplot()中的alpha参数(透明度),使得箱线图与蜂群图能够和谐共存,既保留了箱线图的清晰轮廓,又能清晰看到数据点的分布。
曼哈顿图可以理解成一个x对应多个y的散点图,ggplot2里做这种图的函数是geom_jitter() 今天用到的数据集是来自于rMVP这个包中的pig60K数据集 首先是获得这个数据集 library(rMVP)data('pig60K') 使用ggplot2画图 library(ggplot2)ggplot(pig60K,aes(x=Chromosome,y=trait1))+geom_jitter() ...
geom_jitter() -> p2 p2 ggplot(data=dfToPlot,aes(x=RELATIONSHIP.0, y=BC_Spec, color=RELATIONSHIP.0))+ geom_violin() -> p3 p3 image.png 将三个图叠加到一张图上 cbPalette <- c("#E69F00","#CC79A7","#56B4E9","#009E73","#CC79A7","#F0E442","#999999","#0072B2","#D55...