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...
library('ggplot2') #1.1 箱线图 data(singer,package='lattice') ggplot(singer,aes(x=voice.part,y=height))+ geom_boxplot(fill='orange') #1.2 箱形图设置异常点及图形调色(outlier.x参数控制异常点) ggplot(singer,aes(x=voice.part,y=height)) + geom_boxplot(fill = "white", color = "dark...
使用ggtext包添加特定文本加粗、带颜色的文本:richtext,它既可以在annotate()函数内,指定’richtext’参数使用,也可以用ggplot(text_data)+geom_richtext(aes(x, y, label = label)) 函数绘制,下面是这两种使用方法的演示: library(ggtext) p <- p + annotate( 'richtext', x = 1, y = 21.25, label...
01 ggplot(data=new.data,aes(x=name,y=mean_value))+ geom_line(aes(color=variants,lty=`Reference genome`))+ geom_point(aes(color=variants),size=5)+ scale_color_manual(values = c("InDel"="#a4d6c1", "SNP"="#b6e0f0", "SV"="#ea6743"), name="")+ labs(y=TeX(r"(\textit{F}...
2,设置条形图的文本 使用geom_text()为条形图添加文本,显示条形图的高度,并调整文本的位置和大小。 当stat="count"时,设置文本的标签需要使用一个特殊的变量aes(label=..count..), 表示的是变量值的数量。 ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved))+geom_bar(stat="count",width=0.5, color='red'...
2 p4<-ggplot()+ geom_errorbar(data=dat02.1, aes(x=x, ymin=mean_value-0.1, ymax=mean_value+sd_value), width=0.3, color="#e27765")+ geom_col(data=dat02.1, aes(x=x,y=mean_value), fill="#daa421")+ geom_point(data=dat02.2, aes(x=x,y=`Signal Density Detected`), color...
使用R语言ggplot2库制作箱线图与堆积柱形图的完整示例，可以遵循以下步骤：箱线图部分： 数据准备：从论文中获取或自行构建分组数据，用于展示不同组别的数据分布情况。 绘制箱线图：使用ggplot2库中的geom_boxplot函数绘制箱线图，以直观揭示数据的中位数、四分位数以及异常值。 定制矩形点图：在箱线...
R语言ggplot2折线图(line plot)添加置信区间(CI)展示学术论文作者数量的变化趋势,非常有意思的数据可视化案例,原文提出的问题是学术论文中的作者数量有逐年增加的趋势;于是利用R语言里的rplos包抓取了Plos系列...
library(microbenchmark)microbenchmark(箱线图A=ggplot(data,aes(x=group,y=value))+geom_boxplot(),箱线图B=ggplot(data,aes(x=group,y=value))+geom_boxplot(width=0.5),times=1000) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 进阶指南 随着对箱线图调整需求的增加,技术的发展也在不断进步。我会用时间轴显示这...
R语言ggplot2折线图(line plot)添加置信区间(CI)展示学术论文作者数量的变化趋势 非常有意思的数据可视化案例 ,原文提出的问题是学术论文中的作者数量有逐年增加的趋势;于是利用R语言里的rplos包抓取了 Plos 系列的6本期刊的2006年至2013年的每篇论文里的作者数量 进行可视化展示...