p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) p + geom_point() #将cyl分别映射到颜色和形状两种几何要素上,进行分组 # factor():创建因子函数,此处将持续变量转变为不变的因子, # 因为持续变量不能作为颜色参数和形状参数 #将qsec映射到点的大小上,形成泡泡图 p + geom_point(aes(colour = factor(cyl))) p ...
geom_boxplot(fill="cornflowerblue",color="black",notch=TRUE)+ geom_point(position="jitter",color="blue",alpha=.5)+ geom_rug(sides="l",color="black") #箱线图的填充色为cornflowerblue,边线颜色为"black",设置为有凹槽的箱线图 #散点图采取“jitter”,即抖动的形式,颜色为"blue",透明度50% #地...
geom_point(color="deepskyblue") + geom_smooth(method="lm") + theme(panel.grid=element_blank(), panel.background=element_rect(fill='transparent', color='black')) ggsave(p, file=p2.png) # 保存结果,打开如下: 四、添加回归方程 >写一个添加回归方程的函数。 lm_func =function(df) { m = ...
# 为了在正确的位置添加标签,先绘制一个不可见的点图层 p <- p + geom_point(aes(x = category, y = mean_value), data = means, alpha = 0) # 使用geom_label_repel()添加均值文本 p <- p + geom_label_repel( data = means, aes(x = category, y = mean_value, label = round(...
在geom_text中设置show.legend = FALSE：
这很棘手，但并非不可能。您需要预先计算密度和平滑度，然后使用geom_segment绘图 数据争论就像是 ...
问题是你试图让一个图例同时适用于填充元素和颜色元素，但又不想把它们结合起来。解决办法是有两个独立...
您必须将数据集中的某些内容Map到geom_path()调用中的linetype美学。在共享的数据集中，没有一个很好的...
三、ggplot画图 library(ggplot2)#加载包p=ggplot(data=data, aes(x=x1, y=y)) +geom_point(color="deepskyblue") +geom_smooth(method="lm") +theme(panel.grid=element_blank(), panel.background=element_rect(fill='transpar 四、添加回归方程 >写一个添加回归方程的函数。lm_func = function(df){...
geom_point(color="deepskyblue") + geom_smooth(method="lm") + theme(panel.grid=element_blank(), panel.background=element_rect(fill='transparent', color='black')) ggsave(p, file=p2.png) # 保存结果,打开如下: 四、添加回归方程 >写一个添加回归方程的函数。