接下来,用 ggplot2 包绘制变量 wt.change 的直方图,代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 library(ggplot2)p1<-ggplot(anorexia,aes(x=wt.change))+geom_histogram(binwidth=2,fill="skyblue",color="black")+labs(x="Weight change (lbs)")+theme_bw()p1 其中,参数 ...
ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离 ggplot2是按图层作图 ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性 ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中。 ggplot的绘图有以下几个特点:第 一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图);其 二,图层之间的叠加是靠...
data %>% ggplot(aes(x=row_id, y=col_id, fill=corr)) + geom_tile(color='black', linewidth=0.15) + geom_text(aes(label=round(corr, 2)), size=3) + scale_fill_gradientn(name='Corr', colours = pal_c) + scale_x_continuous(expand = c(0, 0), breaks=1:11, labels=unique(data...
df<- data.frame(type = type, nums =nums)## 测试数据保持不变ggplot(df, aes(type, weight= nums)) + geom_bar() +theme(axis.title= element_text(size=10,face ="bold"))## 利用该句修改坐标轴名称的大小 绘图结果如下: b、设置坐标轴的大小:size = 30 type <- c('A','B','C','D'...
R可视化——一文带你打通ggplot2个性化绘制箱线图(更新版)!!! 基础箱线图的绘制 1、数据(随机编写,无实际意义) ##数据(随机编写,无实际意义)df<-data.frame(sample=paste0("S",1:20),group1=rep(c("A","B","C","D"),each=5),group2=rep(c("group1","group2"),times=2),group3=rep(c(...
ggplot(data=mtcars, aes(x=mpg, y=disp, color=qsec)) + geom_point() + scale_colour_gradient(low="lightgreen", high="darkgreen") 以上是三种常见的配色方案。 当然,也有其它的可以选择,比如:scale_fill_discrete 可以指定离散型配色;scale_colour_viridis_d() 和 scale_colour_viridis_c() 分别指定...
ggplot2是R语言绘制图形一个十分重要也是非常基础的一个包,使用ggplot2再加上R自带的base画图基本可以完成所有图形的绘制。ggpointdensity是这次绘制密度散点图的包。 知乎的这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/109468400,详细介绍了R和Rstudio的安装,大家可以参考一下。
R语言,作为统计计算和图形表示的强大工具,以其丰富的包资源和灵活的编程能力,成为了数据科学领域的宠儿。ggplot2作为R语言中最为流行的绘图包之一,遵循了图形语法的原则,通过图层叠加的方式构建复杂而优雅的图形。本文将充分利用ggplot2的这些特性,展示如何绘制箱线图叠加蜂群图。
ggplot2默认主题 1、theme_gray() p1<-p+theme_gray()+ggtitle("theme_gray()")+theme(legend.position='none')p1 2、theme_bw() p2<-p+theme_bw()+ggtitle("theme_bw()")+theme(legend.position='none')p2 3、theme_classic() p3<-p+theme_classic()+ggtitle("theme_classic()")+theme(legend...
1)ggplot2包绘制的简单图形 p1<-ggplot(df,aes(samples,values,color=samples,fill=samples))+geom_bar(stat="summary",fun=mean,position="dodge")+stat_summary(fun.data='mean_sd',geom="errorbar",width=0.3,color="black")p1 2)通过ggprism包调整主题风格 ...