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...
# 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} # 设置图形主题为深色主题 p + theme_dark() 1. 2. 3...
我们可以使用以下代码: # 创建一个包含数据的数据框data<-data.frame(category=c("A","B","C","D"),value=c(10,20,30,40))# 创建饼状图pie_chart<-ggplot(data,aes(x="",y=value,fill=category))+geom_bar(stat="identity",width=1)+coord_polar("y",start=0)+theme_minimal()# 使用简洁的...
theme_minimal() + ggtitle("Patients in the TCGA-LIHC cohort", "stratified by demographics and survival") 接下来我们还以利用桑基图去展示状态变化的趋势 这里我们使用R包中内置数据集 vaccinations 这个可以展示同一个项目下不同生存状态的情况 感兴趣的小伙伴可以按照一下数据形式去设置自己的数据集: data(...
theme_dark():暗黑色,线条大小相似而是黑暗的背景。 theme_minimal():没有背景注释的简约主题。 theme_classic():经典外观的主题,带有 X轴和 Y 轴线,没有网格线。 theme_void():一个完全空的主题。 df <- data.frame(x = 1:3, y = 1:3) ...
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() 运行代码后,你应该可以看到如下所示的结果: 在上述代码中,我们首先创建了一个名为“data”的数据框,其中包含了四个分类和每个分类下对应的数值。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...
theme_minimal:无背景注释 theme_classic:具有轴线且没有网格线的主题 theme_void:空主题,对于具有非标准坐标的图或工程图很有用 theme_dark():深色背景旨在使颜色弹出 base_size:基本字体大小(更改所有绘图文本元素的大小) base_family:基本字体系列 代码运行如下: ...
theme_minimal() # 使用简洁主题 结论 RCS优点 1.灵活性:RCS提供了一种灵活的方法来模拟变量间复杂的非线性关系,无需事先假设具体的函数形式。 2.数据驱动:节点的位置通常基于数据分布来确定,使得模型更加数据驱动,减少了主观性。 3.改善预测:在许多情况下,使用RCS的模型比传统的线性或简单非线性模型能提供更准确...
theme_minimal()+ theme(legend.position='none') 相关知识1:画出top n的统计图形 在数据集上用head(xx,n)做限制就行。 相关知识2:要让图形(比如 条形图)按一定顺序排列。 在aes中的加上reorder函数,带上对应的顺序数据,如ase(x=reorder(XXX,XX),y=()). 其中XX为表顺序的数据。