ggplot(df, aes(type, weight = nums)) + geom_bar() + theme(axis.title = element_text(size=30,face = "bold")) ## 设置绘图的大小为30 1. 2. 3. 4. 5. 6. 绘图的结果如下: 009、手动调整坐标轴上刻度标签的大小: a、设施x轴刻度标签的大小,size = 10 type <- c('A', 'B', 'C...
ggplot(df,aes(group1,value))+ stat_boxplot(aes(color=group1),geom="errorbar",width=0.1,size=0.8,linetype=2)+ geom_boxplot(aes(fill=group1),outlier.color=NA,color=NA)+ stat_summary(fun=median,geom="point",size=3,shape=21,color="black",fill="white") 9、有缺口箱线图: ggplot(df...
p<-ggplot(data, aes(x = surstat, y = gene39)) # x分组变量,y表达变量 p+geom_violin() #画出violin plot p+geom_violin(aes(fill = surstat)) #按组别填充颜色 violin 1.2 修改参数美化图: P<- ggplot(data, aes(x = surstat, y = gene39, fill=surstat)) + rotate_x_text(angle = ...
df1 = data.frame(a,b,places)library(ggplot2) p <- ggplot(df1, aes(x=a, y=b))+ geom_point(aes(colour = places), size=3) p#指定图例列数library(scales)p + guides(colour = guide_legend(nrow =2)) p##或换行df1$places<-sub("-","- \n ", df1$places) p = ggplot(df1, aes(...
library(ggplot2)# 创建一个数据框data<-data.frame(group=rep(c("A","B"),each=100),value=c(rnorm(100),rnorm(100,mean=2)))# 使用ggplot2绘制箱线图p<-ggplot(data,aes(x=group,y=value,fill=group))+geom_boxplot()+labs(fill="Group")+theme(legend.key.size=unit(1,"cm"))# 修改图例...
geom_smooth()函数增加了一条“平滑”曲线,需要 线性拟合(method="lm"),并且产生一条红色(color="red")虚线(linetype=2),线条尺寸为1(size=1)。默认情况下,平滑的曲线包括在95%的置信区间(较暗带)内。 4. ggplot2包提供了分组和小面化(faceting)的...
ggplot(Arthritis,aes(x=Treatment,fill=Improved))+ geom_bar(position = 'dodge') #复杂一点(调整图例位置) opar<-par(no.readonly=T) par(mar=c(5,5,4,2)) #自定义图形边界,默认c(5,4,4,2) par(las=2) #定义标签垂直于坐标轴 par(cex.axis=0.75) #定义坐标轴文字缩放倍数 ...
终于解释清楚了R数据分析:二分类因变量的混合效应,多水平logistics模型介绍R数据分析:结合APA格式作图大法讲讲ggplot2和ggsci,请收藏R数据分析:用R建立预测模型R数据分析:再写stargazer包,如何输出漂亮的表格R数据分析:做量性研究的必备“家伙什”-furniture包介绍R数据分析:ROC曲线与模型评价实例R数据分析:用R语言做...
ggplot2是R语言绘制图形一个十分重要也是非常基础的一个包,使用ggplot2再加上R自带的base画图基本可以完成所有图形的绘制。ggpointdensity是这次绘制密度散点图的包。 知乎的这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/109468400,详细介绍了R和Rstudio的安装,大家可以参考一下。
本教程介绍了如何使用 R 软件和 ggplot2 包创建箱线图。需要使用函数 geom_boxplot()。一个简化的格式是:geom_boxplot(outlier.colour="black", outlier.shape=16, outlier.size=2, notch=FALSE) outlier…