接下来,使用ggplot函数创建一个绘图对象,并使用geom_line函数绘制折线图。通过aes函数指定x和y的映射关系,color参数指定折线的颜色。 代码语言:R 复制 ggplot(data=df)+geom_line(aes(x=x,y=y1,color="Line 1"))+geom_line(aes(x=x,y=y2,color="Line 2"))+labs(titl
model_name) {ggplot(data, aes(x = threshold)) +geom_line(aes(y = net_benefit), color = "...
原来默认ggplot2把每个点都视作了一个分组,什么都没画出来。而data_m中的数据都来源于一个分组H3K27ac,分组的名字为variable,修改下脚本,看看效果。 p <- ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value,color=variable,group=variable)) + geom_line() + theme(legend.position=c(0.1,0.9)) p dev.off()...
g + facet_wrap( ~ class, nrow=3) + labs(title="hwy vs displ", caption = "Source: mpg", subtitle="Ggplot2 - Faceting - Multiple plots in one figure") # Shared scales # Facet wrap with free scales g + facet_wrap( ~ class, scales = "free") + labs(title="hwy vs displ", cap...
library(ggplot2) # Grammar of graphics library(cowplot) # Arranging multiple plots into a grid library(png) # Load JPEG, PNG and TIFF format library(scales) # Generic plot scaling methods library(viridis) # Default color maps from 'matplotlib' library(grid) # A rewrite of the graphics layou...
最重要的是,plotly包还可以通过ggplotly函数将ggplot2图形转换为由plotly.js提供支持的交互式图形,使得熟悉R的使用者可以轻松绘制交互式图形。当然,plotly包将ggplot2图形转换成交互式图形的过程中可能会存在一些问题,需要使用者自行探究。 02 安装与加载 install.packages("plotly") ...
Create your own geoms: ggpacketsEasier ggplot2 code: ggblanket and othersSimple text customization: ggeasyHighlight items in your plots: gghighlightAdd themes or color palettes: ggthemes and others SHOW MORE Create your own geoms: ggpackets Once you’ve added multiple layers and tweaks to a ...
Next, we have to create multiple ggplot2 plot objects that contain the graphs we want to illustrate in our plot layout: ggp1<-ggplot(data, aes(x, y))+# Create ggplot2 plot objectsgeom_point()ggp2<-ggplot(data, aes(x=1:nrow(data), y))+geom_line()ggp3<-ggplot(data, aes(x))+...
绘制散点图(scatterplots)使用geom_point()函数,气泡图(bubblechart)也是一个散点图,只不过点的大小由一个变量(size)来控制。散点图潜在的最大问题是过度绘图:当一个位置或相邻的位置上出现有多个点,就可能把点绘制在彼此之上, 这会严重扭曲散点图的视觉外观,你可以通过使点变得透明(geom_point(alpha = 0.05...
R:ggplot2数据可视化——进阶(2) Part 2: Customizing the Look and Feel, 更高级的自定义化,比如说操作图例、注记、多图布局等 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 # Setup options(scipen=999) library(ggplot2) data("midwest", package ="ggplot2")...