R中介绍默认的几种linetype由曼彻斯特大学的Richard Pearson教授创建,连续型变量无法映射给linetype;关于shape,R提示如果变量类型多于六种,则可能需要使用scale_shape_manual()函数进行自定义设置,因为系统默认的shape仅有六种。【连续性变量无法映射给linetype/shape】 2.1 linetype/shape 展示 df_lines <- data.frame...
可以将变量同时映射到shape和colour,或者,如果您有多个分组变量,则可以将每个分组变量映射到不同的外观。在这里,我们将映射变量sex既shape和colour美学。 您可能要使用与默认设置不同的形状和颜色。您可以使用来为分组变量选择其他形状scale_shape_manual(),并使用scale_colour_brewer()或选择其他颜色scale_colour_manual...
在上述代码中,我们使用scale_shape_manual函数来自定义每个城市点的形状。我们将values参数设置为一个包含不同形状标识符的向量,例如c(1, 2, 3, 4, 5)。这样,每个城市点的形状将根据values参数来确定。 通过上述示例,我们可以看到如何使用R语言对shape进行自定义,并定义每个图层。通过修改形状参数,我们可以创建符合...
ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn,shape=sex,colour=sex))+geom_point()#将一变量同时映射给shape和colour 1. 分组后颜色和形状都不同 ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn,shape=sex,colour=sex))+ geom_point()+scale_shape_manual(values=c(1,2))+ scale_colour_brewer(palette...
#使用shape可以调用scale_shape_manual(),同理fill映射等 help(scale_fill_manual) library(car) ggplot(Salaries,aes(x=yrs.since.phd, y=salary, color=rank))+ scale_color_manual(values = c('lightblue','olivedrab','navy'))+ geom_point() ...
ggplot(dsmall,aes(carat,price))+geom_point(aes(shape=cut))+scale_shape_manual(name='diamonds cut',values = c(1:5)) #1:5和基础绘图包中的形状是一一对应的 3. 点的大小 scale_size函数设置点的大小 p<-ggplot(mpg,aes(displ,hwy,size=hwy))+geom_point()p+scale_size(name='hwy size',break...
geom_point(size=5,aes(shape=Feldspar,fill=Feldspar),color='black') + scale_shape_manual(values=c(21,24)) + #自定义形状和颜色 theme_rgbg() + #更换主题 labs(title = "Demonstration of Raster Annotation") image.png ggtern(Feldspar,aes(Ab,An,Or)) + ...
scale_shape_manual(values=c(21,22,23,24))+ theme_classic() #同时将类别型变量(variable)映射到散点的填充颜色(fill)和形状(shape),并使用scale_fill_manual()函数和scale_shape_manual()设定不同色相的填充颜色与形状 这里需要重点理解fill,color,size,shape等视觉通道映射参数的具体位置,主要是何时在aes(...
d1 <- ggplot(dsmall, aes(carat, price)) geom_point(aes(shape = cut)) scale_shape(solid=F)grid.arrange(d,d1) 参数solid可改变点的填充 p1 <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy, size = hwy)) geom_point()p2 <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy, size = hwy)) geom_point() scale_size(range...
scale_colour_manual("", 这些月度收益和拟合值似乎重合得不错。让我们把实际收益和拟合收益都转换为一元的增长,并进行同样的比较。 ggplot(aes(x = date)) + geom_line(aes()) + geom_line(aes)) + 我们的拟合增长很好地预测了我们的实际增长,尽管在大部分时间里,实际增长低于预测值。