R语言 | ggplot绘制点图并添加误差棒首先,我们需要加载必要的ggplot2库。接下来,我们读取一个名为"test_otu.csv"的CSV文件,并将其存储在df数据框中。然后,我们构建一个名为plot_data的新数据框,其中包含我们感兴趣的数据列。在构建了数据框之后,我们进行一些数据预处理。这里,我们简单地将"error_bar"列的...
geom_errorbar(aes(ymin = Weight - se, ymax = Weight + se), width = 0.2) 三、对于分组的柱形图加误差线: 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...
P.S.通过ggsignif()可以在图中直接加上显著性的**和线,对于簇状图似乎得先计算显著性,再在需要的图上加上,有兴趣的朋友可以自己去了解一下。 带有errorbar的折线图, p = ggplot(datalong, aes(x = medicine, y = effect,group = group, color = group)) p + stat_summary(fun.y = mean, geom =...
2. 带误差条的条形图 # Thefunctiongeom_errorbar()can be used to produce the error bars:library(ggplot2)# Fefault bar plot p1<-ggplot(df2,aes(x=dose,y=len,fill=supp))+geom_bar(stat="identity",color="black",position=position_dodge())+geom_errorbar(aes(ymin=len-sd,ymax=len+sd),wi...
带有errorbar的折线图, p = ggplot(datalong, aes(x = medicine, y = effect,group = group, color = group)) p + stat_summary(fun.y = mean, geom = "line")+ stat_summary(fun = mean, geom = "point", position = position_dodge(0.1))+ ...
point"`绘制折线和点,再通过`fun.data = mean_se`和`geom = "errorbar"`添加误差条,以直观展示数据变化的不确定性。`ggsignif`库则提供了一种简便方法在图表中直接添加显著性符号,提高图表的解读性。总之,合理运用ggplot库的各种函数和参数,可高效完成复杂数据可视化任务,直观呈现数据分析结果。
p <- ggplot(data, aes(x = lable, y = mean, fill = group)) + # 基本图层 scale_fill_manual(values=c("#F0E442", "#D55E00")) # 条形图填充颜色 条图+ 误差线 p <- p + geom_bar(stat = "identity", color="black", width = 0.55, position = dodge) + # 条形图绘制 geom_erro...
ggplot() + geom_col(data = summary_data, aes(x = Char, y = Mean), fill ="lightblue") + # 绘制柱状图 geom_errorbar(data = summary_data, # 使用summary_data数据框中的均值和标准差 aes(x = Char, ymin = Mean - StdErr, ymax = Mean + StdErr), ...
#直接在画图的语句中计算出error_bar所需的数据: #(即下面的ymin=mean-sd和ymax=mean+sd语句)。library(ggplot2)dodge<-position_dodge(width=.9)ggplot(data=df_stat)+geom_bar(aes(x=gene,y=mean,fill=Group),stat="identity",position=dodge)+geom_errorbar(aes(x=gene,ymin=mean-sd,ymax=mean+sd...