ggplot(birthwt,aes(x=smoke,y=bwt))+ geom_boxplot(fill='orange',color='black',notch =T )+ geom_point(position = 'jitter',color='blue',alpha=0.5)+ geom_rug(color='orange') + #添加地毯图 stat_summary(fun.y = 'mean',geom = 'point',shape=23,size=3, fill='red') #向箱线图添...
ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn,shape=sex,colour=sex))+ geom_point()+scale_fill_manual(values = c("#6495ED","#F08080")) 1. 2. 2.使用不同的点形状 通过指定geom_point()中的点形shape参数可以修改,如果已有分组变量映射到shape中,则可用 scale_shape_manual()函数来修改点形。在...
geom_point(aes(colour = factor(cyl))) 1. 2. 3. 4. 二,绘制气泡图 使用geom_point(),绘制气泡图,并添加水平线: library(ggplot2) #win.graph(width=5, height=4,pointsize=8) df <- data.frame(year=rep(c(2017,2018),3), product=rep(c('ProductA','ProductB','ProductC'),2), ratio=...
geom_point(shape = 21, colour = "#d8b365", fill = "white", size = 5, stroke = 2) 使用多个大小不同的geom_point对象,也可以达到上面的效果 p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt, shape = factor(cyl))) p + geom_point(aes(colour = factor(cyl)), size = 4) + geom_point(colour = "...
ggplot(heightweight, aes(x = ageYear, y = heightIn)) + geom_point(shape = 1, size = 4, stroke = 2) #默认的点的路径的粗细: #使用stroke参数调整点的路径的粗细 三、整体使用某种样式,即某种shape #比如shape = 3 ggplot(heightweight, aes(x = ageYear, y = heightIn)) + geom_point(sh...
geom_point函数是ggplot2包中的一个函数,用于在R中创建散点图。散点图是一种展示两个变量之间关系的常用图形。该函数可以接受多个参数,其中重要的参数包括x和y,分别表示数据的x轴和y轴变量,以及shape参数,用于设置散点的符号。 符号(shape)可以用于将不同类别的数据在散点图中以不同的形状进行区分,便于直观地比...
ggplot2包中绘制点图的函数有两个:geom_point和 geom_dotplot,当使用geom_dotplot绘图时,point的形状是dot,不能改变点的形状,因此,geom_dotplot 叫做散点图(Scatter Plot),通过绘制点来呈现数据的分布,对点分箱的方法有两种:点密度(dot-density )和直方点(histodot)。当使用点密度分箱(bin)方式时,分箱的位...
2. 使用geom_point()绘制基础图形: 完整代码查看【谱度众合】微信公众号走进R语言丨系列4:ggplot作图(二) 3. 然后再以此为基础进行细节的改进: 完整代码查看【谱度众合】微信公众号走进R语言丨系列4:ggplot作图(二) 结语 在这一讲中,我们学习了scale函数族和theme函数的基本使用,并实际应用到了火山图和PCA...
ggplot(data=mtcars,aes(x=wt,y=mpg))+geom_point(aes(color=am))+stat_smooth()+theme_bw() 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)...
library(ggplot2) library(reshape2) dat<-as.data.frame(dat) pcm<-melt(dat,id = c("station")) pcm$station<-factor(pcm$station,levels=unique(pcm$station)) ggplot(pcm, aes(x = variable, y = station)) + geom_point(aes(fill=value*100,size=value*100),alpha = 0.5, shape = 21) + ...