p <- p + scale_fill_gradient( low="white",high = "red") #设置填充颜色 p #查看结果 切换显示类型与数据展示方式 比如,我想在热图中同时展示两种颜色填充和数值,需要在上面的代码基础上略加修改,添加新的绘图参数。 p <- ggplot(data_m, #输入文件 aes(x=variable,y=id)) + #初始化坐标轴 xlab(...
所有的标度构建器(scale)都拥有一套通用的命名方案,它们以scale_开头,接下来是图形属性的名称(例如:colour_,shape_,或x_)最后以标度的名称结尾(gradien、hue或manual)。比如scale_x_discrete().离散图形的颜色属性的默认标度名为scale_colour_hue(),填充色的Brewer配色标度名为scale_fill_brewer()。 1 2 3 > ...
y = ifelse(n() > 20, mean(y), sqrt(8)/2), value = mean(value)), fill = 'white', aes(label = value), fontface = 4, size = 6) + scale_fill_gradientn(colours = c("#e86a68", "#e86a68", "#f0ea94", "#629353","#629353"), values = c(0, 0.1, 0.55, 0.95, 1),...
所有的标度构建器(scale)都拥有一套通用的命名方案,它们以scale_开头,接下来是图形属性的名称(例如:colour_,shape_,或x_)最后以标度的名称结尾(gradien、hue或manual)。比如scale_x_discrete().离散图形的颜色属性的默认标度名为scale_colour_hue(),填充色的Brewer配色标度名为scale_fill_brewer()。 1 2 3 > ...
d + geom_bin2d(aes(fill = after_stat(count))) +scale_fill_gradientn(colours = rainbow(10)) 设置边缘线条大小与颜色 d + geom_bin2d(size = 1, colour = "green") 2. geom_hex geom_hex与geom_bin2d的参数一样 d <- ggplot(diamonds, aes(x, y)) + ...
ggplot(dat, aes(x=xvals,y=yvals,fill=yvals))+ geom_tile(colour="black")+ scale_fill_gradientn(colours=colormap)+ ylim (0, max(yvals)*1.3)+ theme( text=element_text(size=15,color="black"), plot.title=element_text(size=15,family="myfont", ...
p20 <- erupt + scale_fill_gradientn(colours = colorspace::diverge_hcl(7)) #缺省值处理 df <- data.frame(x = 1, y = 1:5, z = c(1, 3, 2, NA, 5)) base <- ggplot(df, aes(x, y)) + geom_tile(aes(fill = z), size = 5) + ...
scale_fill_gradient()内置参数low和high表示颜色随数量增加由浅蓝色逐步过渡到红色 otherwise,将方格子换成正六边形 p3 <- ggplot(diamonds,aes(x=carat,y=price))+ stat_binhex()+ scale_fill_gradient(low = "skyblue",high = "red", breaks=c(0,500,1000,2000,4000,6000)) ...
scale_fill_gradient 是ggplot 包中用来调整填充色渐变的函数。在数据可视化过程中,使用适当的填充色渐变能够更好的突出数据的趋势和差异。而中断主题则是一种特殊的填充色渐变,它可以在数据中存在突变或断裂的情况下更好的表达数据变化的差异。 中断主题的特征 中断主题的典型表现是在数据的一定范围内出现了大幅度的...
scale_fill_gradient(low = 'white',high = 'purple') #把一个连续型变量映射给某个属性后,并不妨碍同时将分类变量映射给其他属性 ggplot(heightweight,aes(x=ageYear, y=heightIn, shape=sex, fill=weightLb))+ geom_point()+ scale_fill_gradient(low = 'white',high = 'purple')+ ...