设置坐标轴范围:可以使用limits参数来设置坐标轴的范围,例如scale_x_continuous(limits = c(0, 10))可以将x轴的范围设置为0到10。 设置坐标轴刻度间隔:可以使用breaks参数来设置坐标轴刻度的间隔,例如scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 10))可以将y轴的刻度间隔设置为每隔10个单位。 设置坐标轴...
2.2通过scale_x_continuous和scale_y_continuous函数实现 p+scale_x_continuous(limits =c(5,7))+ ...
ggplot2包绘图中会用到一类函数修改对应的标题,continuous用于非因子类型的数据,见如下函数: scale_x_continuous:修改x轴标题 scale_y_continuous:修改y轴标题 scale_size_continuous:修改由aes(size=)构成的图例的标题 scale_fill_continuous:修改aes(fill=)所填充内容构成的图例的标题 scale_color_continuous函数:修改...
seq函数用于将数字序列传递给scale_y_continuous调用中的breaks参数。它将数字解释为seq(from, to, by= )表示。 library(ggplot2)library(gridExtra)library(scales)p1<-ggplot(OrchardSprays,aes(x=rowpos, y=decrease, fill=treatment))+geom_col(position="fill")p2<-ggplot(OrchardSprays,aes(x=rowpos, y=...
scale_y_continuous(limits = c(0, 250), expand = c(0,0)) + theme( axis.text.y = element_text(color = colors[2]), axis.ticks.y = element_line(color = colors[2]), axis.title.y = element_text(color = colors[2]), axis.line.y = element_line(color = colors[2]), ...
scale_fill_continuous() 方法来自 ggplot2 包。本教程演示如何以及在何处使用 R 中的 scale_fill_continuous() 方法。 R 中的比例填充连续 当continuous 映射到 fill 时,scale_fill_continuous 方法是 ggplot2 包的默认颜色比例。此方法的语法是: scale_fill_continuous(..., type = getOption("ggplot2....
scale_fill_continuous(..., type=getOption("ggplot2.continuous.fill")) 该方法使用options()来确定默认设置。其中ggplot2.continuous.fill是连续色标的默认值。 scale_fill_continuous方法的参数可以是Viridis或gradient。让我们试试这个方法的一个例子。
scale_color_continuous函数:修改aes(color=)指定构成的图例的标题 其中:xy轴continuous坐标轴标尺设定函数中最常用的参数是breaks、labels和limits, #分别用于设置刻度位置、刻度标签和坐标轴范围 library(ggplot2) ggplot(mtcars,aes(wt,mpg))+ geom_point(aes(colour=qsec,size=gear)) ...
1.1 用scale_*_continuous() 修改连续变量坐标轴的刻度和标签: 参数breaks 设置各个刻度的位置 参数labels 设置各个刻度对应的标签 用scale_*_discrete() 修改离散变量坐标轴的标签: 1.2 scale_x_discrete(labels = c("4" = " 四驱", "f" = " 前驱", "r" = " 后驱")) ...
scale_x_continuous()和scale_y_continuous() 在ggplot2中,可以使用scale_x_continuous()和scale_y_continuous()函数来设置x轴和y轴的连续刻度。这两个函数的参数中可以使用breaks参数来设置刻度的位置,使用labels参数来设置刻度的标签。 # 导入ggplot2包library(ggplot2)# 创建数据集data<-data.frame(x=1:10,...