# 同时修改图例文本和标题大小scatter_plot+theme(legend.text=element_text(size=12),legend.title=element_text(size=14)) 1. 2. 3. 以上就是修改图例大小的示例代码。我们可以根据自己的需求调整size参数的数值来获得合适的图例大小。 总结 在本文中,我们介绍了如何使用R语言中的ggplot2包来修改图例的大小。我...
在R语言的`ggplot`包中,`legend`函数用于添加图例。该函数有许多参数,可以用来定制图例的位置、标签、颜色等。 以下是一些常用的`legend`函数参数: 1. `legend`: 必需参数,一个逻辑值或字符向量,用于指定图例要添加到图中的位置。如果设置为`"topleft"`、`"top"`、`"topright"`、`"left"`、`"center"`、...
ggplot(data,aes(x=category,y=value,fill=category))+geom_bar(stat="identity") 1. 2. 步骤4:设置图例大小 使用theme()函数和legend.title、legend.text来设置图例的大小。 ggplot(data,aes(x=category,y=value,fill=category))+geom_bar(stat="identity")+theme(legend.title=element_text(size=14),# ...
ggplot2中修改图形字体。 # 修改坐标轴和legend、标题的字体 theme(text=element_text(family="Arial")) # 或者 theme_bw(base_family="Arial") # 修改geom_text的字体geom_text(family="Arial") ggplot2支持中文字体输出PDF showtext包可给定字体文件,加载到R环境中,生成新的字体家族名字,后期调用这个名字设定...
plot.margin = unit(c(1, 1, 1, 1), "cm"), # ggplot2的边框 axis.title = element_blank(), # 设置x,y轴的标签为空 axis.text.x = element_text(size = 14, colour= text_colour1), # 设置x轴刻度的标签 axis.text.y = element_blank(), # 设置y轴刻度的标签为空 ...
p <- ggplot(mtcars, aes(drat, mpg, color = factor(gear),shape= factor(vs))) + geom_point(size =2) + theme_classic() + theme(legend.position = c(0.1,0.7)) p# Overwrite given size (2) to 0.5 (super small)p <- p + guides(shape= guide_legend(override.aes = list(size =0.5...
仔细检查会发现字体大小中坐标轴标题和 legend title 是20磅,图片标题是24磅,坐标轴刻度及 legend text 是16磅;主网格线线宽是3磅,而次网格线线宽是1.5磅。这是因为 ggplot2 默认主题的设置函数theme_bw()的预设代码所致。如需更改,修改自定义theme相应rel即可。 function (base_size = 12, base_family = "...
title.x=element_text(face="加粗", color="颜色",size=大小), #Y轴字体 axis.title.y=element_text(face="加粗", color="颜色",size=大小), #Y轴轴线 axis.line.y=element_line(linetype=线型,color="颜色",size=粗细), #X轴轴线 axis.line.x=element_line(linetype=线型,color="颜色",size=...
ggplot(mtcars)+geom_point(aes(wt, mpg), color="red")+ geom_text(aes(wt, mpg, label=rownames(mtcars)))+ theme_classic(base_size = 16) 可以看到可视化效果不是很好。接下来看看包ggrepel的效果。 #geom_text_repel() geom_text_repel()是基于geom_text() ...
This can be achieved using the guides() or labs() functions from ggplot2 (more here and here). It allows you to add guide/legend properties using the aesthetic mapping. Here's an example using the mtcars data set and labs(): ggplot(mtcars, aes(x=mpg, y=disp, size=hp, col=as.fact...