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", as.table = TRUE, switch = NULL, d...
p1 + facet_wrap(facets = ~ year + class, labeller = "label_both") p1 + facet_wrap(facets = ~ year + class, labeller = label_both) 我们还可以自定义函数,比如我们定义一个对输入年份截取3-4位数字的函数,然后使用labeller函数转换为参数传递给labeller选项: SUB <- function(x) { substr(as.ch...
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.tidyverse....
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...
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) ...
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('f'='前驱','r'='后驱','s'='全驱'))) ...
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 而facet_grid是基于两个因子进行设置,facets表示形式为:变量 ~ 变量(行 ~ 列),如果把一个因子用点表示,也可以达到facet_wrap的效果,也可以用加号设置成两个以上变量 ...
labeller = "label_value", as.table = TRUE, switch = NULL, drop = TRUE, dir = "h", strip.position = "top" ) #facets 以公式的形式表达分面图的呈现方式,Class~. 表示多行分面图 。~Class 表示多列分面图、 Class1-Class2 表示同时构成多行和多列的组合分面图,facet_wrap函数写成~Class的形...
library(ggplot2)# 创建示例数据集data<-data.frame(gender=rep(c("Male","Female"),each=50),age=c(rnorm(50,30,5),rnorm(50,35,7)))# 创建分面图ggplot(data,aes(x=age))+geom_density()+facet_wrap(~gender,labeller=label_both) 1. ...