我们的数据可视化课程已经上线啦!!目前课程的主要方向是 科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法,后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。课程免费新增,这点绝对良心!
我们第一个数据可视化交流圈子也已经上线了,主要以我的第一本书籍《科研论文配图绘制指南-基于Python》为基础进行拓展,提供「课堂式」教学视频,还有更多拓展内容,可视化技巧远超书籍本身,书籍修正和新增都会分享到圈子里面~~
参与课程或者圈子的你将获取到:学员答疑、可视化资源分享、可视化技巧补充、可视化业务代做(学员和甲方对接)、副业交流、提升认知等等。
在新增我们的R语言可视化课程(免费持续更新!)时,发现了一个绘制三元相图(Ternary Plots) 的优质绘图工具-*「Ternary」,不同于ggtern包,其绘制的结果更加美观和整洁,真的是让人一眼就爱上的那种!
下面,小编就简单给大家介绍一下这个优质的绘图工具吧~~
install.packages("Ternary")
注意:还可以通过如下语句调出Shiny app绘图样式:
Ternary::TernaryApp()
TernaryPlot()
Create a blank plot
par(mfrow = c(2, 2), mar = rep(0.5, 4))
for (dir in c("up", "right", "down", "le")) {
TernaryPlot(point = dir, atip = "A", btip = "B", ctip = "C",
alab = "Aness", blab = "Bness", clab = "Cness")
TernaryText(list(A = c(10, 1, 1), B = c(1, 10, 1), C = c(1, 1, 10)),
labels = c("P1", "P2", "P3"),
col = cbPalette8[4], font = 2)
}
Styling points
Contours
Adding annotations
# Load package and data
library("Ternary")
data(holdridge, holdridgeLifeZonesUp, package = "Ternary")
# Suppress plot margins
par(mar = c(0, 0, 0, 0))
# Create blank Holdridge plot
HoldridgePlot(hex.labels = holdridgeLifeZonesUp)
HoldridgeBelts()
# Plot data, shaded by latitude
HoldridgePoints(holdridge$PET, holdridge$Precipitation,
col = hcl.colors(91)[abs(holdridge$Latitude) + 1],
lwd = 2)
# Add legend to interpret shading
PlotTools::SpectrumLegend(
"topright", bty = "n", # No box
horiz = TRUE, # Horizontal
x.intersp = -0.5, # Squeeze in X direction
legend = paste0(seq(0, 90, 15), "°"),
palette = hcl.colors(91),
title = "Latitude"
)
Holdridge plots
更多关于Ternary包的语法和可视化案例,感兴趣的同学可阅读Ternary包官网[1]