my.arrow <- arrow(angle = 15, length = unit(0.1,"inches"), ends ="last", type ="closed") # 加载ggplot2包,用于数据可视化 library(ggplot2) # 创建一个ggplot对象,使用指定的数据框和美学映射 ggplot( data = data.frame( x = c(-1,0,1,2), # x坐标的数据点 y = c(0,0,1,1) # ...
p <- ggplot(data=employee,aes(x="薪资",y=salary))p+geom_boxplot(width=0.3) 有少量人的薪资数据偏高,造成箱线图顶部有一些异常值。存在即合理,不要着急去剔除。 2.分组箱线图 目标:考察不同职位类别人群的薪资分布、异常值状况。 p <- ggplot(data=employee,aes(x=jobcat,y=salary))p+geom_boxpl...
分组数据添加误差线与分组的柱形图的原理相同,都需告知ggplot2其组内成员的位置为分开并列排放的,否则为上下堆砌样式;即position = "dodge" 3、1 对分组柱形图 不 添加position = "dodge"的误差棒效果:上下堆砌的 #制图 ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) + geom_col(po...
ggplot2的核心函数 library(ggplot2)ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) +geom_point(col="steelblue",alpha=0.4,size=5) #做散点图,半透明蓝色大小为5.使用了两层。 ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) + geom_point(aes(color=factor(Month)),alpha=0.4,size=5)#每个月份对应一个颜色,数据对应到颜色上面...
ggplot图的元素可以主要可以概括如下:最大的是plot(指整张图,包括background和title),其次是axis(包括stick,text,title和stick)、legend(包括backgroud、text、title)、facet这是第二层次,其中facet可以分为外部strip部分(包括backgroud和text)和内部panel部分(包括backgroud、boder和网格线grid,其中粗的叫grid.major,细...
1 ggplot2特点 采用图层的设计方式,有利于结构化思维 将表征数据和图形细节分开,能快速将图形表现出来,使创造性绘图更加容易,而不必纠结于图形的细节,细节可以后期慢慢调整 将常见的统计变换融入到了绘图中 有明确的起始(ggplot开始)与终止(一句话一个图层),图层之间的叠加是靠“+”实现的,越往后,其图层越在上方...
# ggplot()函数没有自己的图形输出。使用几何函数(geom)添加几何对象 # geom_point()函数绘制散点图,使用2倍大小的蓝色三角符号(pch=17) geom_smooth(method ="lm",color="red",linetype=2)+ # geom_smooth()函数绘制平滑曲线,绘制一条线性拟合(method ="lm")的红色虚线(linetype=2) ...
# 加载所需的R包library(reshape2)library(dplyr)library(ggpubr)library(FSA)# 读取文件 data_sample<-read.delim("/data/shumin/test/predictions_ko.L3.xls")# 样本信息 data_sample[1:3,1:8]## Pathway_level1 Pathway_level2 Pathway_level3 Level3_description N11 N12 N14 N15 ...
ggplot(data, aes(x = , y = )) + # 基础图层,不出现任何图形元素, geom_xxx()|stat_xxx() + # 几何图层或统计变换,出现图形元素 coord_xxx() + # 坐标变换,默认笛卡尔坐标系 scale_xxx() + # 标度调整,调整具体的标度 facet_xxx() + # 分面,将其中一个变量进行分面变换 guides() + # 图例...
ggplot(diamonds2, aes(x = cut, y = price,colour = cut)) + #添加颜色,不同cut方式显示不同颜色 geom_boxplot() ggplot(diamonds2, aes(x = carat, y = price)) + geom_point() #散点图 ggplot(diamonds2, aes(carat, price, colour = color, ...