p<-ggplot(data, aes(x = surstat, y = gene39)) # x分组变量,y表达变量 p+geom_violin() #画出violin plot p+geom_violin(aes(fill = surstat)) #按组别填充颜色 violin 1.2 修改参数美化图: P<- ggplot(data, aes(x = surstat, y = gene39, fill=surstat)) + rotate_x_text(angle = ...
plotGG <- ggplot(diam,aes(x=Groups,y=diameter)) + scale_fill_manual(values=c("skyblue1"...
ggplot(df,aes(x=cell.type,y=Complexity))+geom_violin()+theme(panel.grid=element_blank(),panel.background=element_blank(),axis.line=element_line(),axis.text.x=element_text(angle=90,hjust=1,vjust=0.5),plot.title=element_text(hjust=0.5))+labs(x=NULL,y=NULL,title="Complexity") image.pn...
ggplot(data=dfToPlot,aes(x=RELATIONSHIP.0,y=BC_Spec,color=RELATIONSHIP.0))+geom_violin() 三个图拼图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 library(ggplot2)ggplot(data=dfToPlot,aes(x=RELATIONSHIP.0,y=BC_Spec,color=RELATIONSHIP.0))+geom_boxplot()->p1 p1ggplot(data=...
ggplot2的图层: ggplot2 图形语法特点: ggplot2 基本绘图语法: 一、可视化介绍 可视化:可视化将数据以一定的变换和视觉编码原则映射为可视化视图。用户对可视化的感知和理解通过人的视觉通道完成。 可视化编码:可视化编码 (visual encoding) 是可视化的核心内容,是将数据...
# ggplot()函数没有自己的图形输出。使用几何函数(geom)添加几何对象 # geom_point()函数绘制散点图,使用2倍大小的蓝色三角符号(pch=17) geom_smooth(method ="lm",color="red",linetype=2)+ # geom_smooth()函数绘制平滑曲线,绘制一条线性拟合(method ="lm")的红色虚线(linetype=2) ...
使用ggplot2包进行绘制 1)基本绘图 p1<-ggplot(df,aes(x=samples,y=values,fill=samples))+geom_violin()p1 2)添加箱线图及均值点 p2<-p1+geom_boxplot(alpha=1,outlier.size=0,size=0.3,width=0.2,fill="white")+stat_summary(fun="mean",geom="point",shape=21,size=2,fill="blue")p2 ...
🎨 数据可视化是探索和理解数据的重要工具。在R语言中,我们有几种强大的工具可以帮助我们实现这一目标。今天,我们将探讨如何使用ggplot2包来绘制小提琴图、箱线图和散点图。📊 小提琴图(Violin Plot):小提琴图结合了核密度估计曲线和箱线图的优点,能够直观地展示数据的分布形状、中位数、四分位数和离群值。
ggplot(cars, aes(x = Cylinders, y = cty)) + geom_boxplot(width = 0.2, fill = "lightgreen") + geom_violin(fill = "gold", alpha = 0.3) + labs(x = "Number of Cylinders", y = "City Mile Per Gallon", title = "小提琴图展示每加仑行驶里程")...
p1 <- ggplot(df, aes(x=samples, y=values, fill=samples)) + geom_violin() p1 002、增加箱线图 p2<-p1+geom_boxplot(alpha=1,outlier.size=0, size=0.3, width=0.2,fill="white")+stat_summary(fun="mean",geom="point",shape=21, size=2,fill="blue") ...