grid.arrange(plot1, plot2, plot3, plot4, nrow = 2) #一共2行 2 ggplot 进阶画图 为了实现其它画图功能,开发者们在ggplot2的基础上,还开发出了其它画图包,比如GGally。结合其它画图包,R能画出种类更多更复杂的图形。 2.1 Scatter Metrics 矩阵散点图 矩阵散点图,可以用来展示各变量之间关系。 library(G...
ggplot(mpg,aes(trans,cty))+ geom_point()+ geom_point(stat = "summary",fun.y="mean",colour="red",size=4) #2.8 使用ggplot2的qplot函数绘制 #还是喜欢直接用户ggplot绘制 library("ggplot2", lib.loc="D:/R/R-3.6.0/library") #help(qplot) qplot(mtcars$wt,mtcars$mpg) #如果绘图使用的两...
ggplot2::geom_ribbon ggplot2::geom_rug ggplot2::geom_density2d_filled ggplot2::geom_bar ggplot2::geom_point ggplot2::geom_jitter ggplot2::geom_blank ggplot2::geom_abline ggplot2::geom_qq_line ggplot2::geom_text ggplot2::geom_step ggplot2::geom_col ggplot2::geom_freqpoly ggplot2::ge...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 library(readxl)dat01<-read_excel("data/20220711/41586_2022_4808_MOESM8_ESM.xlsx",sheet="Fig4e",skip=1)dat01library(ggplot2)dat01$Type<-factor(dat01$Type,levels=c("SNP","InDel","SV","SV array"))ggplot(data=dat01,aes(x=Type,y=Ac...
ggplot2 + sf 中国标准地图绘制 cowplot 包实现地图子图插入 ggplot2 + sf 中国标准地图绘制 本期的绘图我们是按照如下图表进行绘制的(该图来自朋友公号): 其实我很早就想试着用R进行此类图表的绘制了,但由于强大的Arcgis和绘图进度等原因,导致迟迟没有进行,这期就进行此类图表的绘制。注:图中散点的经纬度信息...
关于不确定的信息,怎么展示很重要,在ggplot2中共有四类几何对象可以用于这项工作,具体使用取决于x的值是离散型还是连续型的。这些几何对象列于下表中: 下例拟合了一个双因素含交互效应回归模型,并且展示了如何提取边际效应和条件效应,以及如何将其可视化。
install.packages("ggplot2")# 安装包install.packages("RColorBrewer")library(ggplot2)# 加载包library(RColorBrewer) 3. 绘制图形 3.1 基础图形 ggplot(df,aes(x=x,y=y))+geom_bar(stat="identity") 运行结果: 3.2 默认颜色 在ggplot2 的图形语法中,颜色是一个图形属性,如同x 的位置、y 的位置、大小...
# 使用 ggplot2 创建分组柱状图 p <- ggplot(data_long, aes(x = Category, y = value, fill = Variable)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") + labs(title = "分组柱状图示例", x = "类别", y = "值", fill = "变量") ...
柱状图又叫条形图,是数据展示最重要的一类统计图,数据分析结果展示中使用频率非常高,各类统计软件均能绘制。在R语言中,有很多包可绘制柱状图,比如graphics包barplot()函数和ggplot2包geom_bar()函数。 本文介绍ggplot2包的geom_bar()函数绘制柱状图。geom_bar()函数的基本用法:geom...
ggplot2包是使用R进行数据可视化的重要工具,提供一个全面的、基于语法的、连贯一致的图形生成系统,允许用户创建新颖的、有创新性的数据可视化图形。 ggplot2的语法 1. 在ggplot2中,图是采用串联起来(+)号函数创建的。每个函数修改属于自己的部分。 2. ggplot...