然后,我们使用geom_bar函数添加柱形图层,并指定X轴和Y轴的变量: plot<-plot+geom_bar(aes(x=category,y=value),stat="identity") 1. 步骤4:使用scale_x_discrete函数设置X轴标签 最后,我们使用scale_x_discrete函数设置X轴的标签为字符串: plot<-plot+scale_x_discrete(labels=c("Label A","Label B",...
fontface = "bold") +coord_flip() + scale_x_discrete() + scale_fill_viridis_d() + labs(title = "深圳市每月BI指数?", x = NULL, fill = NULL) + theme_minimal() + theme(axis.text.x = element_blank(), axis.title.x = element_blank(), panel.grid = element_blank(),legend.posit...
scale_x_continous scale_y_continous scale_x_discrete scale_y_discrete 1. 连续型变量坐标轴 函数及其参数: scale_x_continuous(name=,#坐标轴标签breaks=,#定义刻度minor_breaks=,labels=,#刻度标签limits=,expand=c(0.05,0),#坐标轴延伸,确保图形元素不覆盖坐标oob=censor,#识别越过边界的点na.value=NA_r...
连续变量使用scale_*_continuous()函数,参数breaks设置各个刻度的位置,参数labels设置各个刻度对应的标签。 离散变量使用scale_*_discrete()函数,修改离散变量坐标轴的标签。 时间变量使用scale_x_date()函数设置日期刻度,参数date_breaks设置刻度间隔,date_labels设置标签的日期格式 以mpg数据集为例,修改连续变量坐标轴刻...
scale函数:图形遥控器。坐标轴标度函数: scale_x_continousscale_y_continousscale_x_discretescale_y_discrete 1. 连续型变量坐标轴 函数及其参数: scale_x_continuous(name = , #坐标轴标签 ...
1.1 用scale_*_continuous() 修改连续变量坐标轴的刻度和标签: 参数breaks 设置各个刻度的位置 参数labels 设置各个刻度对应的标签 用scale_*_discrete() 修改离散变量坐标轴的标签: 1.2 scale_x_discrete(labels = c("4" = " 四驱", "f" = " 前驱", "r" = " 后驱")) ...
plot.margin = margin(t = 5.5, r = 5.5, b = 5.5, l = 5.5, unit = "pt")) 修改颜色映射 scale_color_manual(values=c("Tumor"="#dd1c77","Normal"="#3182bd")) 修改坐标轴标签 scale_x_discrete(breaks = keys, labels = xtext)...
ggplot(df1.1,aes(x=variable,y=GO_term))+geom_tile(aes(fill=value),color="grey")+scale_x_discrete(expand=c(0,0))+scale_y_discrete(expand=c(0,0),position="right")+theme(panel.background=element_blank(),axis.ticks=element_blank(),axis.title=element_blank(),axis.text.x=element_text...
除了颜色,scale_*_*()还可以修改大小,形状,坐标轴等的映射关系,具体格式为: ▲scale_ +美学映射(color、size、shape、x、y等)+_continuous/discrete等 我们以scale_size_manual()为例,看一下scale修改图形大小映射关系时的情况: 主题scale_() 除了scale_*_*()函数族,另一个对图形细节更重要的函数就是theme...
scale_x_discrete(name = "group") + ggtitle("Boxplot of hub gene") + theme_bw() + theme(plot.title = element_text(size = 14, face = "bold"), text = element_text(size = 12), axis.title = element_text(face="bold"), axis.text.x=element_text(size = 11)) P image.pngp3<-...