scale_color_lancet()+#表示用lancet里面的颜色随机填充线条 theme_bw()+#去掉背景灰色 theme(panel.grid =element_blank())+#删除背景网格 scale_color_manual( values =c("1" = "#bd2628", "2" = "#B09C85FF", "3" = "#4DBBD5FF")) p12 #绘制group=1和group=3 p13<-ggplot(data = data13...
ggtree(tree01,aes(color=group),size=2,layout="circular",branch.length="none")+geom_tiplab(show.legend=F,offset=1)+geom_tippoint(aes(shape=group),show.legend=F,size=5)+scale_color_manual(values=c("#fb8d63","#69c0a2"))->p1 p1ggtree(tree01,aes(color=group),size=2)+geom_tiplab(...
ggplot(data,aes(x,y,color=group))+geom_point()+scale_color_manual(values=c("red","blue")) 复制代码 在这个例子中,我们手动指定了group变量的取值与颜色的映射关系,将"A"对应的数据点颜色设定为红色,将"B"对应的数据点颜色设定为蓝色。
在qplot中我们已经讲述过分面的语法,没有正式介绍分组语法,但实际上,在我们指定 color = factor(cyl) 或 shape = cut 类似这样的操作时,R就会自动将数据集根据 cyl 和 cut 变量进行分组再绘图。在ggplot中,分组操作通过以下命令实现: p <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy, group = cyl)) #通过在mapping中声...
ggplot()+ geom_ribbon(data=dat02, aes(x=x,ymin=y1,ymax=y3, fill=group,color=group), alpha=0.5)+ geom_line(data=dat02, aes(x=x,y=y2, color=group), show.legend = FALSE)+ scale_fill_manual(values = c("#2271b6","#cb181c"))+ ...
在R语言中,我们可以使用ggplot2包来绘制数据图形,并设置不同数据组的颜色。首先,我们需要导入ggplot2包,并创建一个散点图。 # 导入ggplot2包library(ggplot2)# 创建散点图scatter_plot<-ggplot(data,aes(x=x,y=y,color=group))+geom_point() 1. ...
ggplot(df,aes(x=factor(rownames(df),levels=rownames(df)),y=value,fill=group,color=group))+geom_point(pch=21)+geom_line(group=group)+labs(x="",y="value") 常用背景1:theme_bw ggplot(df,aes(x=factor(rownames(df),levels=rownames(df)),y=value,fill=group,color=group))+geom_point(...
p<-ggplot(data,aes(group,value,color=group,fill=group))+geom_bar(stat="summary",fun=mean,position="dodge")+labs(x=NULL,y=NULL)+theme_classic()+scale_fill_prism(palette="floral")p p+facet_wrap(~G) p+facet_wrap(~G+variable)
A同学:晨曦,我们进行ggplot2可视化的时候,配色真的很难选,ggsci有分组水平的限制,然后colorspace虽然很方便的可以获得颜色的编码,但是我自己对于审美确实没有审美自信,有没有那种可以很方便的告诉我,我究竟需要选择什么样的颜色的工具? 晨曦:... 那么,这
library(dplyr)library(ggtree)library(ggplot2)library(svglite)library(scales) 读取数据 info <- read.csv("data/20230202/Annuum.Intact.NBARC.group.trimal92.csv") head(info) tree <- read.tree("data/20230202/Annuum.Intact.NBARC.tree.trimal92.nwk.txt") ...