plot<-ggplot(data=NULL,aes(x=NULL,y=boxplot_data))+geom_boxplot()+theme_classic()print(plot) 1. 2. 3. 4. 5. 代码解释: plot <- ggplot(data = NULL, aes(x = NULL, y = boxplot_data)) + ...:将绘图对象赋值给变量plot。 print(plot):打印并显示绘图结果。 完整代码 下面是完整的...
1、theme_gray() p1<-p+theme_gray()+ggtitle("theme_gray()")+ theme(legend.position = 'none') p1 2、theme_bw() p2<-p+theme_bw()+ggtitle("theme_bw()")+ theme(legend.position = 'none') p2 3、theme_classic() p3<-p+theme_classic()+ggtitle("theme_classic()")+ theme(legend.po...
Species) #然后我们需要绘制一个展示不同鸢尾花物种Sepal.Length变量情况的箱线图 ggplot(df,aes(x = ...
ef4b$group, levels = c("linear","graph")) ggplot(data=new.ef4b,aes(x=x,y=value))+ geom_boxplot(aes(fill=group),key_glyphs="rect")+ scale_fill_manual(values = c("#c0d5e5","#edd2c4"), labels=c("SL5.0-332","TGG1.1-332"))+ labs(x=NULL,y=TeX(r"(\textit{h}${^2}...
因为是ggplot2的扩展包,除了把作图函数替换,其余的细节都可以用ggplot2的语法来调节 读取数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 library(readxl)dffig2a<-read_excel("data/20220806/41467_2022_31724_MOESM4_ESM.xlsx",sheet="figure 2a")dffig2alibrary(tidyverse)dffig2a%>%pivot_longer(-...
theme()函数的用法 theme()在ggplot2中是一个非常强大的函数,几乎图形显示中的所有细节(包括:各种字体,各种颜色,各种边框)都可以用它来进行最后的调整。该函数的形式如下: theme( line, rect, text, title, aspect.ratio, axis.title, axis.title.x, ...
005、调整L型框线的粗细 library(ggplot2)#导入ggplot包 ggplot(data=mtcars, aes(x= wt, y =mpg, colour= factor(cyl))) +geom_point()+theme_classic()+theme(axis.line=element_line(color="black",size =3))## 调整L型框线的粗细 。
酷炫系列 ggthemes包ggthemes 样图三两张: ggplot2 常用系列 theme_gray() # the default theme_bw() theme_linedraw() theme_light() theme_dark() theme_minimal() theme_classic() #推荐学术绘图 theme_void() !!! Reference link:Ref __EOF__...
fun.2 <- function(x) { 1 / ( 0.1 + x) } fun.3 <- function(x) { 1 / ( 0.3 + x) } base <- ggplot(data.frame(x = xs), aes(x=as.factor(x))) base + theme_classic() + theme( legend.position = c(.95, .95), ...
+ geom_line(linetype = "dashed") # 改变图表主题 ggplot(data, aes(x, y)) + theme_classic() # 设置颜色主题 ggplot(data, aes(x, y)) + scale_color_gradient(low = "green", high = "red") # 设置坐标轴名称 ggplot(data, aes(x, y)) + xlab("Variable 1") + ylab("Variable 2")...