facet_grid(facets, margins = FALSE, scales = "fixed", space = "fixed", shrink = TRUE,labeller = "label_value", as.table = TRUE, drop = TRUE) 其中facet_wrap和facet_grid不同在于facet_wrap是基于一个因子进行设置,facets表示形式为:~变量(~单元格) 而facet_grid是基于两个因子进行设置,facets...
默认情况下,facet_wrap函数会在每个分组图像的上方添加标签,用于显示分组的变量名称。 如何不添加标签 虽然默认情况下facet_wrap函数会为每个分组添加标签,但我们可以通过设置参数labeller为NULL来取消标签的显示。下面是一个示例: library(ggplot2)# 创建示例数据data<-data.frame(x=c(1,2,3,4,5),y=c(5,4,3...
使用facet_wrap()函数将数据按照group变量分组,并指定标签名称为"Group": 代码语言:txt 复制 p <- p + facet_wrap(~ group, labeller = labeller(Group = expression(plain(Group))) 在上述代码中,labeller参数用于更改标签,并使用expression()函数指定上标。"plain()"函数用于防止R解析表达式中的特殊字符。 最...
我们可以看到驱动方式显示为s,f,r,可能不够直观。 修改Facet的Labels 我们可以通过scale_x_discrete()函数来修改facet的labels。下面的代码展示了如何将s,f,r替换为更具描述性的标签。 ggplot(mpg,aes(x=manufacturer,y=cty,fill=drv))+geom_bar(stat="identity")+facet_wrap(~drv,labeller=as_labeller(c('...
facet_wrap( facets, nrow = NULL, ncol = NULL, scales = "fixed", shrink = TRUE, labeller = "label_value", as.table = TRUE, switch = NULL, drop = TRUE, dir = "h") 参数说明: facets : 公式或字符向量。使用单面公式~a+b或字符向量c(“a”,“b”)。 nrow, ncol : 行数和列数。
封装型 ——facet_wrap: 生成一个1维面板,然后按行或按列顺序添加子图进去,形成2维布局 二者之间的区别,可以从下图中看出 1. 网格分面 facet_grid( rows = NULL, cols = NULL, scales = "fixed", space = "fixed", shrink = TRUE, labeller = "label_value", ...
一维分面:facet_wrap()函数。将数据根据一个或多个变量进行分面,按行或列进行排列,仅是分面图逐个排列,例如左到右,上到下。 二维分面:facet_grid()函数。考虑分面方向,可以同时控制行和列的分面,形成table网格对照关系。适合用来表示两个变量的交互效应。
facet_wrap(facets,nrow = NULL,ncol = NULL,scales = "fixed",shrink = TRUE,labeller = "label_value",as.table = TRUE,switch = NULL,drop = TRUE,dir = "h",strip.position = "top") rows:一组变量或表达式,由vars()引用并定义面,比如rows=vars(x)是指将变量x作为维度进行分面,并且可以使用多...
facet_wrap(facets,nrow=NULL,ncol=NULL,scales="fixed",shrink=TRUE,labeller="label_value",as.table=TRUE,switch=NULL,drop=TRUE,dir="h",strip.position="top") 不同于网格分面,封装分面可以这样理解,它首先生成一个长的绘图面板,然后将图形一个个添加进去,填充完一行后另起一行开始填充,这样看起来也是...
p4 <- p facet_wrap(vars(cyl, drv), labeller = 'label_both')grid.arrange(p1,p2,p3,p4,nrow=2) 基础语法就先简单介绍这些。 还有很多ggplot2的细节,比如自定义主题、各种geom_的具体使用等,等实际用到再记录一下,或者之后再单独研究研究。 主要参考资料,ggplot2官方文档(https://ggplot2./reference/...