ggplot2采用数据与非数据分离的方式,在绘图时,首先确定数据的展示,然后在通过主题系统对细节进行调整。 ggplot2内置了一些主题可供使用,也可以使用theme()函数来更改现有主题的图形元素 1. 内置主题 默认的主题有: theme_grey( base_size = 11, base_family = "", base_line_size = base_size/22, base_rect...
ggplot(aes(x=dose,y=len,fill=dose))+ geom_boxplot() p 4更改图例位置 使用theme()函数中的legend.postion语句更改图例的位置,选项有4种:“top”, “bottom”, “left”, “right”。 # top p+theme(legend.position = "top") # bottom p+theme(legend.position = "bottom") # left p+theme(leg...
ggplot(df,aes(x,values,col=fun))+geom_line() +scale_color_discrete(name="") 输出: 方法二:使用theme() theme() 函数是自定义绘图的非数据组件的强大方法:即标题、标签、字体、背景、网格线和图例。要删除图例标题,将其 legend.title 属性设置为 element_blank()。 语法:主题(legend.title= element_bl...
使用theme函数中的legend.title参数修改图例标题格式 legend.title参数可用于更改图例标题格式。它需要带有不同参数的element_text函数来修改字体系列、文本颜色或字体大小等格式。grid.arrange函数用于演示两个绘制图形之间的变化。 library(ggplot2)library(gridExtra)library(babynames)library(dplyr)dat<-babynames%>%filt...
ggplot(dt,aes(x=season,y=mean,col = pollutant))+ geom_line(size=0.8)+ geom_point(aes(shape=pollutant),size=3) 1. 2. 3. 分面组图例子 上面的简单图用excel也可以实现,而且相对更方便,我一般更多的用ggplot2包来实现面板数据的图形展示。我们有时候需要展示多个城市的时间序列图,在excel里只能实现单...
legend就是ggplot绘制过程中,对分类变量产生的一个解释性图像,通常位于ggplot图形的右侧。 一般而言,我们可以使用guides,theme,scale_*函数对图里进行操作,其中: scale_*函数,通常只能对一个美学映射进行操作 guides可以对多个美学映射进行操作 theme对图例的修改方式与上述两种方法不同,但是最后也能通过对图例对象的设置...
p <- ggplot(mtcars,aes(mpg,hp,colour=factor(cyl)))+geom_point() p## 基础绘图 002、删除图例标题 p + theme(legend.title = element_blank())## 删除图例标题 003、删除图例 p + theme(legend.position ="none") 004、设置图例位置 p + theme(legend.position ="top") ...
theme(legend.position = "top") # 放在顶部 legend.position的参数可以是left、right、top、bottom,还可以是坐标。 pg_plot+theme(legend.position = c(0.8,0.3)) 在ggplot2中,左下角的坐标是c(0,0),右上角的坐标是c(1,1),你可以自己设置想要放置的位置。需要注意的是,你设置的这个坐标是图例中心点的...
ggplot( outpatient.long1, aes(fill=year, y=income1, x=district)) + geom_bar(position=position_dodge(width=0.85),stat="identity",width=0.8)+ scale_fill_lancet()+ labs(x="",y="单位:亿元")+ ylim(0,4)+ theme( axis.text.x = element_text(...
library(ggplot2) data("midwest", package ="ggplot2") theme_set(theme_bw()) # midwest <- read.csv("http://goo.gl/G1K41K") # bkup data source # Add plot components --- gg <-ggplot(midwest,aes(x=area, y=poptotal)) + geom_point(aes(col=state, size=popdensity)...