首先加载相关的包并作一个简单的图 >library(ggpubr)>library(ggplot2)>library(viridis) 原图 用的是ggplot2默认的调色板 之后用Viridis调色,主要是加了这么一条函数: scale_fill_viridis(option="magma")+ 然后就花式报错 Error:Discretevaluesupplied to continuous scale 大概意思用一个连续型的色带给离散型变...
ggplot(lincoln_weather, aes(x=`Mean Temperature [F]`, y=`Month`, fill=..x..))+ geom_density_ridges_gradient(scale=3, rel_min_height=0.01, gradient_lwd = 1.)+ scale_x_continuous(expand = c(0.01, 0))+ # 扩展下横轴和纵轴scale_y_discrete(expand = c(0.01,0))+ scale_fill_virid...
panel.grid = element_blank())+scale_fill_viridis(discrete=T,option="D") 2.5控制geom_flow参数改变图形 绘制无数据流的柱形图:改变透明度。 Rdata1 %>% ggplot(aes(x=月份, y=yval, fill=疾病, stratum=疾病, alluvium=疾病)) + geom_flow(width = 0.35, curve_type = "linear", alpha=0) + ...
ggplot(lincoln_weather, aes(x=`Mean Temperature [F]`, y=`Month`, fill=..x..))+ geom_density_ridges_gradient(scale=3, rel_min_height=0.01, gradient_lwd = 1.)+ scale_x_continuous(expand = c(0.01, 0))+ # 扩展下横轴和纵轴 scale_y_discrete(expand = c(0.01,0))+ scale_fill_vir...
scale_fill_viridis_c() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. image.png 这个颜色看起来还挺舒服的 接下来是左侧的分组颜色条 df2<-read.csv("class.csv",header = T) head(df2) df2$y<-factor(df2$y, levels = rownames(df1))
当然,也有其它的可以选择,比如:scale_fill_discrete 可以指定离散型配色;scale_colour_viridis_d() 和 scale_colour_viridis_c() 分别指定离散型和连续型的配色,等等,感兴趣可以自行查阅说明书,不多赘述。 但是,如果除了指定颜色,还想指定特定变量的特定颜色,或者指定变量以特定顺序排列在横坐标,以及图例填充颜色和...
scale_fill_viridis_d() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. image.png 这里学习到了一个新的知识点:ggplot2作图x轴如果是时间格式的数据默认显示的是 日加月份,这个时候如果要更改x轴的标签需要用到scale_x_date()函数 ...
g<-ggplot(mtcars)+geom_point(aes(mpg,disp,colour=mpg,size=wt))g1<-g+ggtitle("图一")g2<-g+scale_colour_viridis_c()+ggtitle("图二")(p3|(g1/g2))+plot_layout(guides='collect') 03 gridExtra gridExtra的一个经典用法是将散点图作为主图放在中心,展现二维属性,然后在X轴和Y轴处再分别做...
由于你没有提供代码，我不知道你用factor做了什么，为什么这对你的不起作用。但基本上你是对的。在99...
函数scale_fill_viridis_c()提供了连续变量到颜色的一种映射, 在黑白显示时仍适用,且使用色盲的读者。 热力图中不易读出每个交叉组的数量的具体数值, 但是比较容易进行组间比较以及展示发展趋势。 28.3 表现分布 对于离散变量, 可以用频数、比例、百分数的条形图表现单个离散变量分布, 可以用热力图表现两个离散变量...