ggplot2包中绘制点图的函数有两个:geom_point和 geom_dotplot,当使用geom_dotplot绘图时,point的形状是dot,不能改变点的形状,因此,geom_dotplot 叫做散点图(Scatter Plot),通过绘制点来呈现数据的分布,对点分箱的方法有两种:点密度(dot-density )和直方点(histodot)。当使用点密度分箱(bin)方式时,分箱的位...
将就升级了一下ggplot2包(运行update.packages(),它将提示您输入每个可以升级的软件包。如果您希望它不要求就升级所有软件包,请使用ask = FALSE;update.packages(ask = FALSE)):
plot(density(Data1[, 1]), col = "red", main = "1.energy") plot(density(Data2[, 1]), col = "red", main = "2.energy") plot(density(Data3[, 1]), col = "red", main = "3.energy") 1. 2. 3. 4. 脂肪的分布曲线 par(mfrow = c(1,3)) plot(density(Data1[, 3]), c...
ggplot(mpg,aes(trans,cty))+ geom_point()+ geom_point(stat = "summary",fun.y="mean",colour="red",size=4) #2.8 使用ggplot2的qplot函数绘制 #还是喜欢直接用户ggplot绘制 library("ggplot2", lib.loc="D:/R/R-3.6.0/library") #help(qplot) qplot(mtcars$wt,mtcars$mpg) #如果绘图使用的两...
ggplot(aes(date, value01, group = variable)) + geom_line(aes(colour = value01), linetype = 2) 2. 参考线 为图形添加参考线对图形的注释非常有用,主要有水平、竖直和对角线三种参考线,对应于三个函数: geom_hline:yintercept(y轴截距)
Read more on ggplot2 line types :ggplot2 line types Change density plot colors by groups Calculate the mean of each group : library(plyr) mu <- ddply(df, "sex", summarise, grp.mean=mean(weight)) head(mu) ## sex grp.mean ## 1 F 54.70 ## 2 M 65.36 ...
初始化一个 ggplot 对象,使用 plotdata 数据框,并设置分组变量 Group 映射到 x 轴,指标 Index 映射到 y 轴,同时 Group 映射到颜色,用于区分不同组的颜色。 stat_boxplot(geom = "errorbar", width = 0.15): 添加一个箱线图的统计变换,这里使用 errorbar 几何对象,宽度设置为 0.15,这可能是用来表示箱线...
R 可视化学习笔记 记参数挺费劲的,还是用的时候查官方文档吧,现在记个大概就行吧~ 1.ggplot2分层次绘图 1.1 核心理念 把绘图与数据分离,把数据相关的绘图与数据无关的绘图分离,按图层作图。ggplot2可以把绘图拆分成多个图层,且能够按照顺序创建多重图形 使用ggplot2包
2 p4<-ggplot()+ geom_errorbar(data=dat02.1, aes(x=x, ymin=mean_value-0.1, ymax=mean_value+sd_value), width=0.3, color="#e27765")+ geom_col(data=dat02.1, aes(x=x,y=mean_value), fill="#daa421")+ geom_point(data=dat02.2, aes(x=x,y=`Signal Density Detected`), color...
However, our plot is not quite looking how we wish: Hmm. We want to group the values by each method used. To do this we will use the ‘ind‘ column, and we tell ggplot about this by usingaesin thegeom_densitycall: ggplot(dfs, aes(x=values)) + geom_density(aes(group=ind)) ...