gg11<-p+theme_hc()+ggtitle("ggthemes包theme_hc主题") gg12<-p+theme_igray()+ggtitle("ggthemes包theme_igray主题") gg13<-p+theme_map()+ggtitle("ggthemes包theme_map主题") gg14<-p+theme_pander()+ggtitle("ggthemes包theme_pander主题") gg15<-p+theme_par()+ggtitle("ggthemes包theme_p...
然后,我们使用ggplot函数将这个数据框绘制成了一个条形图,并且使用labs函数为图表添加了标题、X轴和Y轴的标签。最后,我们添加了theme_minimal()函数以去掉了条形图原来默认的边框样式,从而达到“在信息完整的条形图旁显示圆角框架的简单配置”的效果。 除了ggplot2之外,dplyr也是一个非常常用的用于数据处理和分析的包。
# 使用ggplot2包library(ggplot2)# 选择合适的主题theme_set(theme_minimal()) 1. 2. 3. 4. 5. 步骤3:调整图例 根据需求,通过theme函数调整图例的位置、颜色、大小等。 # 调整图例位置(例如将图例放在右侧)+theme(legend.position="right")# 调整图例标题颜色+theme(legend.title=element_text(color="red"...
### theme_minimal ```markdown ```{r} # 设置图形主题为简约主题 p + theme_minimal() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ### theme_light ```markdown ```{r} # 设置图形主题为浅色主题 p + theme_light() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ### theme_dark ```markdown ```{r} # 设置图形主...
theme_minimal()#主题皮肤 数据调整及误差线增加 在ggplot2中可以直接结合stat_summary函数快速进行数据统计->链接 所以stat可以设置为summary,将柱状图的高度设置为各组的均值并联合stat_summary函数增加误差线。 ggplot(dat,aes(x=Group,y=Relative,fill=Group))+ ...
labs(title = "Multiple X-Y Scatter Plot", x = "X", y = "Y") + theme_minimal() 完整的绘图代码如下: 代码语言:txt 复制 library(ggplot2) data <- data.frame(X1 = c(1, 2, 3, 4), X2 = c(5, 6, 7, 8), Y1 = c(10, 15, 20, 25), Y2 = c(30, 35, 40, 45))...
theme_minimal() 在这个示例中,我们使用了一个包含4个数据点的数据框。通过geom_point()函数绘制了4个点,分别位于x轴上的位置1、2、3和4,并对应y轴上的数值3、5、4和6。然后,使用geom_errorbar()函数添加了误差条,其中ymin和ymax参数分别指定了误差条的下界和上界。最后,使用labs()函数设置...
5、theme_void() p5<-p+theme_void()+ggtitle("theme_void()")+theme(legend.position='none')p5 6、theme_linedraw() p6<-p+theme_linedraw()+ggtitle("theme_linedraw()")+theme(legend.position='none')p6 7、theme_minimal() p7<-p+theme_minimal()+ggtitle("theme_minimal()")+theme(legend...
theme_minimal():简约主题 theme_classic(): 只有x、y轴没有背景和网格线 theme_void(): 完全空白的主题 创建一个简单的数据集作为例子,分别设置成以上七个主题: df <- data.frame(x = 1:3, y = 1:3) base <- ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point() ...
theme_minimal() + ggtitle("Patients in the TCGA-LIHC cohort", "stratified by demographics and survival") 上述代码中,axis参数设置待展示的节点信息(就是柱子) 还有geom_alluvium参数设置的是组间面积连接,这个地方小云这里按照生存状态分组;小伙伴可以按照参数设置自行安排。