2.方法2:chart.Correlation绘制相关性图 2.1 安装PerformanceAnalytics包 2.2 直接用td数据绘图 3.方法3:ggpairs绘制相关性图 3.1 安装GGally包 3.2 直接用td数据绘图 4. 两两相关性散点图 ggplot 4.1 计算两两相关性 4.2 安装ggplot2 4.3 ggplot绘图 5. 两两相关性散点图 ggscatter 5.1 安装ggpubr 5.2 gg...
之后需要使用groups指定分组列,使用labels指定y轴标签列,使用color指定颜色匹配。 dotchart(VADeaths$value, xlim = c(0,100), groups = VADeaths$Var1, color = c("red","blue","green","orange","black"),labels = VADeaths$Var2, main ="Death Rate...
e_gauge(e, value, name, rm_x = TRUE, rm_y = TRUE, ...) (2)部分参数意义 二、绘图 (1)绘制默认图形 library(echarts4r) library(dplyr) e_chart()%>%e_gauge(90,name="第一针") (2)改变起始、终末角度 e_chart() %>% e_gauge(43, name="第一针", startAngle = 90, endAngle = ...
<PieChart width={480}height={400}><Pie data={data}dataKey="value"cx={200}cy={200}innerRadius={58}outerRadius={80}paddingAngle={0}fill="#a08bff"stroke="none">{data.map((entry,index)=>(<Cell key={`cell-${index}`}fill={entry.color}/>))}</Pie></PieChart> 得到圆环: 接下来需...
frame(key = c("a", "b", "c"), value = c(1,2, 3)) hPlot(x ="key", y = "value", data = x, type = "pie") 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ##混合图像绘制 hPlot(freq ~Exer, data = plyr::count(MASS::survey, c('Sex', 'Exer')), type = c('...
angle=90, density=NULL, col=rainbow(8), border="black", lty=2, main="My First Pie Chart using R") 优化参数,参数意思英文直译就是。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #用优化的参数绘制完美的par图 par(mar=c(0,6,6,6)) pie(data$Value, labels=paste(data$Group,"(",...
基础绘图包中的高级绘图函数,包括:plot()泛型函数(generic method)、boxplot()盒型图、barplot()条形图、hist()直方图或金字塔图、pie()饼图、dotchart()克利夫兰点图和coplot()条件图等(后两个有些冷门)。这里有一个实践过程中容易混淆的地方:大部分par()函数的参数(即:函数中的参数,不是低级绘图函数)不仅...
Value = "value", NodeID = "name", Group = "group", opacity = 0.8) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 我们可以通过d3treeR包绘制交互treemap图,利用 devtools::install_github("timelyportfolio/d3treeR") 1. 完成d3treeR包安装。
ggpie(df6,"value", label =labs,lab.pos ="in", lab.font ="white",fill ="group", color ="white",palette = c("#00AFBB","#E7B800","#FC4E07")) ggpie 函数: 用法: ggpie(data, x, label =NULL, lab.pos = c("out","in"), lab.adju...
p<-ggraph(mygraph,layout='dendrogram',circular=TRUE)+geom_node_point(aes(filter=leaf,x=x*1.05,y=y*1.05,colour=group))+#根据group给节点的颜色theme_void()p+geom_conn_bundle(data=get_con(from=from,to=to),alpha=0.2,width=0.6,aes(colour=value),tension=1)+#alpha线的透明度,width线的宽度...