如果您希望调整ggplot2折线图的线型,可以使用geom_line函数中的linetype参数。linetype参数可以接受不同的值,如"dashed"(虚线)、"dotted"(点线)或"solid"(实线)。通过使用linetype参数,您可以根据需要自定义折线的线型。 以下是一个示例代码,展示如何将折线图的线型设置为虚线: # 设置线型为虚线 ggplot(data, aes...
geom_line(linetype ="dashed", size = 1, colour ="orange") 运行效果: 回到顶部 折线图置信域 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是调用ggplot2的geom_ribbon函数,这个函数能画出一个"带"。我们可指定带的上下边界为置信区间,从而将折线图的置信域可视化出来。测试数据集中Unc10y表示 Anomaly10y 95%置信水平...
geom_line(linetype ="dashed", size = 1, colour ="orange") 运行效果: 回到顶部 折线图置信域 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是调用ggplot2的geom_ribbon函数,这个函数能画出一个"带"。我们可指定带的上下边界为置信区间,从而将折线图的置信域可视化出来。测试数据集中Unc10y表示 Anomaly10y 95%置信水平...
ggplot(BOD, aes(x = Time, y = demand)) + geom_line() + ylim(0, max(BOD$demand)) ggplot(BOD, aes(x = Time, y = demand)) + geom_line() + expand_limits(y = 0) 1. 2. 3. 2.2 向折线图添加数据表记 ggplot(BOD, aes(x = Time, y = demand)) + geom_line() + geom_poin...
运行ggplot()和geom_line()语句,分别指定变量映射给x和y: ggplot(data=BOD , aes(x = Time, y = demand)) + geom_line() 示例数据绘图 上面例子的x是连续性变量,也可以使用factor函数将Time转换为因子,变成离散型变量,看一下效果: ggplot(data=BOD , aes(x = Time, y = demand, group = 1)) +...
size = 0.5, linetype = "dashed") + geom_text(aes(x = Prog,y = case_when(Money>=0 ~ ymax+0.7, # 3.3 Money<0 ~ ymin-0.7), label = paste0(Prog,"\n",Money)), # 3.4 size = 4, fontface = "bold") +theme_classic() + ...
(x=xval, y=yval, group = cond)) + geom_line(linetype="dashed", # 虚线 size = 1.5) + # 粗线 geom_point(shape = 0, # 空心方块 size = 4) # 大型点标记 # 根据变量 cond 调整点形状和线类型 ggplot(df, aes(x=xval, y=yval, group = cond)) + geom_line(aes(linetype=cond)...
对于折线图, 可以在geom_line()函数中用color参数指定颜色, 用linetype参数指定线型, 用size参数指定以毫米为单位的粗细。 线型包括: 0:不画线; 1:实线; 2:dashed; 3:dotted; 4:dotdash; 5:longdash; 6:twodash。 30.4.1.1 找出期望寿命增长不稳定的国家 ...
11geom_point() 12 13#2改变线的类型 14ggplot(data=df,aes(x=dose,y=len,group=1))+ 15geom_line(linetype="dashed")+ 16geom_point() 17 18#3改变线的颜色 19ggplot(data=df,aes(x=dose,y=len,group=1))+ 20geom_line(color="red")+ ...
线条的参数主要有size、colour、linetype. 其中线条的类型主要有0=blank,1=solid,2=dashed,3=dotted,4=dotdash,5=longdash,6=twodash 每一个类型示例如下: 代码语言:javascript 复制 ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year))+geom_line()+geom_point()ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group...