y = boxplot_data:将boxplot_data作为y轴变量添加到绘图对象中。 6. 设置主题为theme_classic() 要将箱型图的主题设置为theme_classic(),只需在绘图代码中添加theme_classic()函数即可。使用以下代码: ggplot(data=NULL,aes(x=NULL,y=boxplot_data))+geom_boxplot()+theme_classic() 1. 2. 3. 7. 结...
ylab("") + theme_classic(base_size = 7) + scale_y_continuous(expand = c(0,0)) + ggtitle(name) + guides(fill=guide_legend(title=NULL)) + theme(axis.text.x=element_text(angle=45,vjust=1, hjust=1), legend.key.size = unit(10, "pt")) + ggsci::scale_fill_npg() } Step 8:...
解决方法:直接用theme_classic() 示例: install.packages("ggplot2")#安装ggplot2 包。 library(ggplot2)#载入ggplot2 包。 data(women)#导入R语言内置数据集women。 ggplot(data = women, mapping = aes(x=height, y=weight ))+geom_point(color="black", size=1)+theme_classic() #使用ggplot()函数绘...
ggplot(df,aes(x=factor(rownames(df),levels=rownames(df)),y=value,fill=group,color=group))+geom_point(pch=21)+geom_line(group=group)+labs(x="",y="value")+theme_par() 九、主题:theme_gdocs ggplot(df,aes(x=factor(rownames(df),levels=rownames(df)),y=value,fill=group,color=group...
theme_classic(base_size = 15)+ theme(legend.position = 'none') 注: 1、geon_rect()函数添加灰色背景色块,放在第一个即最底下的图层;‘grey90’:灰色grey后面加上0——100的数值表示灰色程度,数字越大灰色越浅; 2、geom_vline()函数加上y轴平行的辅助线,同样,加x轴平行的分割线用geom_hline()函数...
`theme_classic()`则提供了一种更传统、稍显丰富的外观，适合作为默认主题使用。示例 以下是一个使用`theme_bw()`创建基本图表的示例：r library(ggplot2)示例数据 df <- data.frame(x = 1:10, y = c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20))创建图表并使用内置主题 ggplot(df, ...
1. theme函数 theme_*系列函数提供了9种不同的风格。 theme_grey/gray/bw/linedraw/light/minimal/classic/dark/void都只有2个参数:base_size表示文字大小,base_family表示字体。 mg <- ggplot(mtcars,aes(x=mpg,y=wt))+geom_point() ...
16 theme_classic() 17 18plot_grid(h1, h2, h3, h4, nrow = 2, ncol = 2) 19 可以看到以上三种填补均对数据分布产生严重的影响。因此这种方法不是很好。 2.使用 MICE 包插补缺失值 MICE 包填补假定缺失值是随机缺失的 (MAR),该算法背后的基本思想是将每个具有缺失值的变量视为回归中的因变量,将其并...
p7 <- p theme_classic() labs(title='theme_classic')p8 <- p theme_void() labs(title='theme_void')p9 <- p theme_test() labs(title='theme_test')(p1 / p4 / p7) | (p2 / p5 / p8) | (p3 / p6 / p9) 以上为9种预设的主题 theme(...) 可自定义的范围太大了,先挖个坑,之后...
frame(match=c("M-1","M-2","M-3","M-4"), runs=c(67,37,74,10)) # Assigning default and same outline colors to bar plot perf <-ggplot(data=ODI, aes(x=match, y=runs))+ geom_bar(stat="identity",color="red",fill="white")+ theme_classic() perf R Copy...