facet_wrap()将一维面板序列包装成2d。这通常比facet_grid()更好地利用了屏幕空间,而且显示基本上是矩形的。 分面图是根据数据类别按照行或者列,或者矩阵分面的方式将散点图,柱形图等基础图标展示四到五维的数据结构。 01 用法 facet_grid(): facet_grid(rows = NULL,cols = NULL,scales = "fixed",space ...
使用facet_wrap或者facet_grid可以快速绘制相应图形。这也是ggplot2不太支持双坐标的原因:可以快速绘图,就不需要做那么多无用功了。 代码如下: #dplyr处理数据data2<-diamonds%>%group_by(cut,color)%>%summarize(avg_price=mean(price))#画图,套用设定好的绘图元素ggplot(data2,aes(x=color,y=avg_price))+fa...
1.1 face_wrap( )函数 base <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point() + xlab(NULL) + ylab(NULL) base + facet_wrap(~class, ncol = 3) #按三列显示 base + facet_wrap(~class, nrow = 2) #按两行显示 1.2 基于facet_grid( ) 函数 base + facet_grid(. ~ cyl) #竖向排列 base...
mg+facet_grid(vs+am~gear,margins = T,labeller = label_both) #margin不仅展示不同组合分面,还展示总体数据(all)分布的分面 mg+facet_grid(vs+am~gear,margins = 'am',labeller = label_both) #am在切分不同水平和不切分时的数据分面 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 2. facet_wrap函数 与facet...
ggplot(mpg, aes(x=displ, y=cty)) + geom_point() + facet_wrap(~class, nrow=2) 以上不是我这里想要说的,通过查询 facet_wrap 可以很简单地了解该函数的常见用法。 很多时候,我们会想在图中添加注释,比如加一个箭头、文字、公式、阴影等,这个通过简单查询也是可以实现的。
facet_wrap facet_null (不分面) 1. facet_grid函数 facet_grid函数及参数: facet_grid(facets,#x~y, x+y~zmargins = F,#仅展示组合数据scales ='fixed',#是否通用坐标轴,free_x/free_y/freespace ='fixed',#是否保持相同面积shrink = T,
在ggplot中,facet的设置主要有以下两种形式: facet_wrap(facet, ...) facet_grid(facet, ...) 前者仅根据一个因子进行分面,后者则多用于双因子或多因子分面(单因子亦可使用)。 3.2.1 基础语法 其实在qplot笔记中我们就介绍过分面的基础语法了:根据单因子分面有两种,分别是: ...
p + facet_wrap(~ cyl) image.png p + facet_wrap(~ cyl, scales = "free") image.png 例子:自由标度在展示不同量纲的时间序列时非常有用 library(reshape2) em <- melt(economics, id = "date") qplot(date, value, data = em, geom = "line", group = variable) + facet_grid(variable ~ ...
可以使用facetwrap()函数和facetgrid()函数创建网格图形,即刻面图。 表19-4 ggplot2的刻面图函数 其中var、rowvar和colvar是因子。 创建一个刻面图: data(singer,package="lattice")library(ggplot2)ggplot(data=singer, aes(x=height)) +geom_histogram()...
facet_wrap(~voice.part,nrow=4) --- 4 密度图 #4.1不分组密度图 ggplot(faithful,aes(x=waiting))+ geom_density(fill='purple',alpha=0.3) #坐标是自动设定的,可能会导致曲线的边缘被裁剪,可手动设定xlim #使用geom_line为顶部添加一条线条 ggplot...