ggplot2 is not only the R language’s most popular data visualization package, it is also an ecosystem. Numerous add-on packages give ggplot added power to do everything from more easily changing axis labels to auto-generating statistical information to customizing . . . almost anything.Here ar...
sd=5)))head(df)library(ggplot2)# Basic histogramggplot(df,aes(x=weight))+geom_histogram()# Change the width of binsggplot(df,aes(x=weight))+geom_histogram(binwidth=1)# Change colorsp<-ggplot(df,aes(x=weight))+geom
ggplot2是R语言第三方可视化扩展包,在某种程度上它基本代替了R可视化。该包是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品,它强大的画图逻辑使得它称为R最流行的包之一。 Introduction ggplot2 is based on the grammar of graphics, the idea that you can build every graph from the same few components: a...
(data=numVector) # Basic histogram plot from the vector "weight" ggplot2.histogram(data=weight, xName='weight') # Change the width of bars ggplot2.histogram(data=weight, xName='weight', binwidth=0.1) # Change y axis values to density ggplot2.histogram(data=weight, xName='weight', ...
ggplot2绘散点图+ggExtra绘边缘图 # 主体图--散点图 p0 <- ggplot(iris, aes(Petal.Length, Petal.Width, colour = Species)) + geom_point()+ theme_bw()+ scale_color_manual(values = brewer.pal(3,'Set2'))+ # 设置颜色 theme(legend.position = c(0.12,0.88), # 修改图例位置 ...
因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容,包括:数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等,今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。 结合《R数据科学》食用噢!😀 1.1准备工作 ggplot2是tidyverse的一个核心R包,首先需要加载tidyverse ...
2. 核密度图 直方图是粗略估计,核密度图是较为精准的估计(平滑曲线) 核密度曲线平滑程度取决于带宽bw,bw越大越平滑 可绘制核密度曲线的函数 sm.density.compare:sm包 density:psych包 densityplot:lattice包 geom_density:ggplot2包 histogram.ade:epade包 ...
接下来我们使用ggplot2绘制散点图,然后利用ggExtea包中的函数添加边际的柱形图: 首先我们先绘制基础的散点图: p1<-ggplot(iris,aes(Sepal.Length,Sepal.Width))+geom_point(color="#00AFBB")p1 就是普普通通的散点图; 让我们去添加一些细节: 添加我们的横纵数轴线,还有添加R2和P值 ...
library(ggplot2) # Basic histogram ggplot(df, aes(x=weight)) + geom_histogram() # Change the width of bins ggplot(df, aes(x=weight)) + geom_histogram(binwidth=1) # Change colors p<-ggplot(df, aes(x=weight)) + geom_histogram(color="black", fill="white") p ...
2. 为什么要学习R语言 给你一千个R的理由( 地址:https://www.burns-stat.com/documents/tutorials/why-use-the-r-language/)可能你想说,“我已经学会了spss/sas/stata...,为什么还要去学习R呢?” 如下几方面可能会吸引到你: 编程入门语言:如果你之前没有编程经验,但是学习工作中经常需要计算、统计、绘图,那...