除了ggplot2 包自带的主题,还有一些扩展包提供了多种主题风格,例如 ggthemes 包、artyfarty 包等。使用这些包之前需要先安装,感兴趣的读者可自行探索。 以上介绍了 ggplot2 包中的映射(mapping)、图形元素(geom)、标度(scale)、分面(facet)和主题(theme)等概念,并展示了它们的基本用法。接下来我们将探索用 ggplot...
ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统,它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点,将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致,它将数学空间映射到图形元素空间。想象有一张空白的画布,在画布上我们需要定义可视化的数据(data),以及数据变量到图形属性的映射...
ggplot(cty_mpg, aes(x=make, y=mileage)) + geom_point(col="tomato2", size=3) + # Draw points geom_segment(aes(x=make, xend=make, y=min(mileage), yend=max(mileage)), linetype="dashed", size=0.1) + # Draw dashed lines labs(title="Dot Plot", subtitle="Make Vs Avg...
# Setupoptions(scipen=999)library(ggplot2)data("midwest",package="ggplot2")theme_set(theme_bw())# Add plot components ---gg<-ggplot(midwest,aes(x=area,y=poptotal))+geom_point(aes(col=state,size=popdensity))+geom_smooth(method="loess",se=F)+xlim(c(0,0.1))+ylim(c(0,500000))+la...
ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill, group=1)) + geom_line() + geom_point() 1.8、设置线形图线型及点的形状 ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill, group=1)) + geom_line(colour="red", linetype="dashed", size=1.5) + ...
修改ggplot2的图例符号 draw_key_*函数指定图例符号,注意右侧图例符号变化。 options(repr.plot.width = 10, repr.plot.height = 12, repr.plot.res = 300) p1 <- ggplot(economics_long, aes(date, value01, colour = variable)) + geom_line() ...
前50个ggplot2可视化效果(top 50 ggplot2 Visualizations) ggplot2简介涵盖了有关构建简单ggplot以及修改组件和外观的基本知识;自定义外观是关于图像的自定义,如使用多图,自定义布局操作图例、注释;前50个ggplot2可视化效果应用在第1部分和第2部分中学到的知识来构造其他类型的ggplot,例如条形图,箱形图等。
dat<-dat%>%dplyr::group_by(group_type)%>%dplyr::do(head(.,n=5)) 4 可视化KEGG富集分析结果 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 library(ggplot2)library(cowplot)## 设置统一的主题 th<-theme(axis.text.y=element_blank(),axis.ticks.y=element_blank(),axis.title.y=element_bl...
p <- ggplot() + geom_point(data = mtcars, mapping = aes(x = mpg, y = wt)) + theme_bw() p 1. 2. 3. 4. 绘制各类回归模型的回归线的通用方式 拟合回归模型 利用模型求出给定 x,y 的拟合值,以及拟合值的置信区间 利用geom_line 绘制回归线,利用 geom_ribbon 绘制置信区间阴影 ...
g.line <- ggplot2::geom_vline(data=center_values,aes(xintercept=!!rlang::sym(center_value), color=!!rlang::sym(grouping_factor)), linetype="longdash",show.legend = FALSE) g.labs <- ggplot2::labs(title= "Tail lengths distribution", ...