要说ggplot2中那些使用不多但是却功能强大的图层函数，我首先想到的就是geom_rect、geom_linerange、geom_segment、geom_ploygon。...这四个函数分别定义了ggplot2中的矩形图、垂直线图（线范围图）、线段图、几何多边形图。...只需要指定x值，y轴的上下边界即可。 即x,ymin,ymax。 ?...+ scale_colour_wsj() # 横纵轴互换： ggplot(mydata) + geom_linerange(aes(x = xstart, ymin = ymin , ymax...想象一下我们常见的大部分图表都是由点线面集合元素来构成，所以理论上说，只要你能从这个图形对象中发现规律，从而得到尽可能多的图形边界点，那么使用geom_polygon对象来实现目标图形那都是分分钟的事儿
可是到目前为止我还没有发现支持对应坐标位置的条形图、柱形图，这一篇是参考了知乎上大神提供的思路。...ggplot的现有图层图形中是没有直接根据点坐标生成条形图、柱形图的，所以这里我们只能曲线救国，使用线条图和误差线来进行模拟。...接下来使用geom_linerange函数（也就是条线图函数）进行各个坐标点的模拟柱形绘制。...线画出14年的指标值： ggplot()+ geom_polygon(aes(x=long, y=lat,group=group),data=china_map, fill="white", colour...以上思路仅供大家大家参考，就像伟大的哈德利.威科姆所说的一样，ggplot只是给你了一个发挥想象力的空间，无拘无束的发挥想象力，总能创造出令人惊讶的作品。
图表整体难度中等，使用ggplot2来写代码，主要考察关于极坐标转换与应用。（ggplot2系统中，两个较为高阶的用法分别为：极坐标系、地理空间的多边形填充）。...，而是将除Raito系列之外的两个序列真实值缩小了70%，这么做的目的是为了整体的气泡大小比例显示更为匀称和谐，因为Ratio序列是单值序列，其与自身的100%单位标度比较，剩余两个序列相互比较）。...： ggplot()+ geom_linerange(data=circle_bubble,aes(x=State,ymin=-150,ymax=140),size=.25,color="#D8E5F2...ggplot()+ geom_linerange(data=circle_bubble,aes(x=State,ymin=-150,ymax=140),size=.25,color="#D8E5F2"...（完整标签版） ggplot()+ geom_linerange(data=circle_bubble,aes(x=State,ymin=-150,ymax=140),size=.25,color="#
XY散点图 需要注意的是确定X,Y轴以后，需要把对应的值赋到图中 ggplot(df1,aes(var,value))+ geom_point(aes(colour=item))+ labs(...=b))+ labs(title="已知盘高-盘低-收盘图") # `Sys.Date`返还任一日期时间,c是收盘量 # `geom_linerange`是由a,b两个对象的ymin和ymax定义的垂直区间线图...") # 在geom_bar的基础上加上了以三个对象a,b,c,的值为点的点图geom_point ggplot(df1,aes(id,value))+ geom_bar(aes(fill=item...的值从小到大排序 mutate(per = a/sum(a)) %>% # 增加per列，值为对应总数的比例 arrange(desc(a)) %>% # 重新按列a的值从达到小排列...新增加一列low，对应的是同一行的cum的上一个值，开始值是0.
令我感触最深的是，想要用ggplot2随心所欲的画图，ggplot2掌握的再熟练，也只是勉强过的了技术关，而图表背后的思维和结构更考验人，更具有挑战性。...好在我学习R语言之前，就已经利用Excel临摹了大量的高难度信息图，这一点可视化素养的积累，再结合对ggplot2勤加练习获得的图感，分分钟做出一副自己喜欢的作品，已经不在话下了。 ---- ?...library("grid") font.add("myfont","msyh.ttc") font.add("myfzhzh","方正正粗黑简体.TTF") 我把该案例切割成了两部分来做： （实际上如果放在一个图里做也是可以实现的...，无非是多写一些代码罢了，但是涉及到颜色标度重复的问题，一时半会儿找不到解决方案，为了更加逼真的还原案例效果，我决定分开来做）。...以下是下半部分柱形图的数据源，同样我也没有使用普通的柱形图几何对象去做，而是使用了范围线图（geom_linerange），这样可以节省调整步骤，但须额外设置线的起始点。
本教程介绍如何使用R软件和ggplot2包创建带有误差棒的图形。...可以使用以下函数创建不同类型的错误栏： geom_errorbar（） geom_linerange（） geom_pointrange（） geom_crossbar（） geom_errorbarh...它描述了维生素C对豚鼠牙齿生长的影响。...使用三种剂量水平的维生素C（0.5mg,1mg和2 mg）和两种递送方法[橙汁（OJ）或抗坏血酸（VC）]中的每一种： > library(ggplot2) > df <- ToothGrowth >...标准差用于绘制图形上的误差线。首先，使用下面的辅助函数将用于计算每组感兴趣变量的均值和标准差。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 6月份一直在忙期末考试，今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。...在ggplot的官方手册中提及到， 一张统计图形是由从数据到几何对象（geometric object，记为geom，如点，线，条形等），图形属性（aesthetic attributes，记为aes，...3.分组 是ggplot2种映射关系的一种, 默认情况下ggplot2把所有观测点分为了一组, 如果需要把观测点按额外的离散变量进行分组处理, 必须修改默认的分组设置。...dp + geom_point() 前面的钻石数据集的第二幅图也可以用这两个语句搞定，这里有点区别在于前面的是先画好了ggplot，再加上不同映射的散点；而这里是先画好了带有不同映射的ggplot，再加上点就好...geom_errorbar geom_errorbarh geom_freqpoly geom_hex geom_histogram geom_hline geom_jitter geom_line geom_linerange
), 1000), ] ##查看数据情况 head(small) summary(small) #画图实际上是把数据中的变量映射到图形属性上。...p <- ggplot(data = small, mapping = aes(x = carat, y = price)) ##上面这行代码把数据映射XY坐标轴上，需要告诉ggplot2，这些数据要映射成什么样的几何对象...)) p+geom_point() 3、几何对象（Geometric） #在上面的例子中，各种属性映射由ggplot函数执行，只需要加一个图层，使用geom_point()告诉ggplot要画散点，于是所有的属性都映射到散点上...ggplot2提供了很多的geom_xxx函数，可以满足我们对各种图形绘制的需求。...geom_errorbarh geom_freqpoly geom_hex geom_histogram geom_hline geom_jitter geom_line geom_linerange
那么今天我们就为大家介绍一下目前在R语言中流行的绘图包ggplot2。 1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。...，由斜率和截距指定 geom_area 面积图（即连续的条形图） geom_bar 条形图 geom_bin2d 二维封箱的热图 geom_blank 空的几何对象，什么也不画 geom_boxplot...（由x和y指定位置，angle指定角度） stat_sum 绘制不重复的取值之和（通常用在三点图上） stat_summary 绘制汇总数据 stat_unique 绘制不同的数值，去掉重复的数值 stat_vline...几何对象（geom_）上面指定的图形属性需要呈现在一定的几何对象上才能被我们看到，这些承载图形属性的对象可能是点，可能是线，可能是bar stat :统计变换比如求均值，求方差等，当我们需要展示出某个变量的某种统计特征的时候...使用xlim()和ylim()来设置连续型坐标轴的最小值和最大值 coord_cartesian(xlim=c(0,100),ylim=c(0,100)) guides：调整所有的text。
ggplot barplot and error bars sunqi 2020/8/3 barplot 主要的函数和参数 geom_col() 绘图函数 color, fill, width: same...error bar 主要的函数 geom_crossbar() 空心的bar geom_errorbar() 误差bar geom_errorbarh() 水平误差bar geom_linerange(...) 垂直区间 geom_pointrange()中间有一点的误差bar 代码 rm(list = ls()) #需要的包 library(tidyverse) library(ggplot2) library...# 水平误差线 # 这里的使用的x来计算最大值和最小值 # 同时x和y互换 dataset_summary %>% ggplot(aes( x = len, y = dose, xmin =...# 这里将最大值和最小值的计算放在这里 geom_pointrange(aes(ymin = len - sd, ymax = len + sd), data = dataset_summary)
----- Hadley Wickham 一 ggplot2 背景介绍 ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。...）映射到分组属性： #默认分组设置, 即group=1 p + geom_boxplot() #分组(group)也是ggplot2种映射关系的一种, 如果需要把观测点按额外的离散变量进行分组处理,...箱式图 箱线图通过绘制观测数据的五数总括，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值，描述了变量值的分布情况。...distiller 使用ColorBrewer的颜色 #将ColorBrewer的颜色应用到连续变量上 p + scale_color_distiller(palette = "Spectral") p...= "red") # 计算各组均值，最值 ?
展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴——它们实际上是从图形到数据的一个映射，使你可以从图形中读取原始的数据。标度包括位置、颜色、大小、形状、线型。...我们通常使用的是笛卡尔坐标系，但也可以将其变换为其它类型，如极坐标和地图投影。 图层（Layer）:图层的作用是生成在图像上可以被人感知的图形。...2、几何对象（Geometric） 上述例子中，数据映射关系有ggplot()函数设定，使用geom_point()添加一个几何图层，告诉ggplot绘画点图，并将图层属性映射到散点上。..."geom_histogram" [21] "geom_hline" "geom_jitter" "geom_label" "geom_line" "geom_linerange...对比图10和图11，aes中color参数属性可以发现，如color对应变量为factor因子时，图10中图例分组显示不同颜色；但如factor对应的变量为数值，ggplot将其识别为连续变量，数值大小决定颜色深度
、质量或属性行：观测值（data point observation ）——在相似条件下进行的一组测量值，包含不同的变量的多个值表格数据：一组与相应变量和观测值相关联的值变量：所有企鹅的属性观察值：单个企鹅的所有属性...fct_infreq() ：按每个级别的观测值数（最大在前）fct_inseq()：按级别的数值。数值变量数值变量可以是连续的，也可以是离散的。...任一边缘落下 IQR 超过 1.5 倍的观测值的视觉点，即为异常值。一条线从框的两端延伸到分布中最远的非异常值点。...，对于比较岛屿之间的物种分布更有用，因为它不受岛屿上企鹅数量不相等的影响。...)平滑曲线geom_smooth()三个或更多变量用不同的颜色和形状代表不同观测值将绘图拆分为不同的子图 按单个变量对绘图进行分面facet_wrap() 参数1：公式?
chart)的Python绘制技巧 子弹图(Bullet chart)简单介绍 子弹图(Bullet chart) 给大多数据人的第一印象可能就只是简单的柱形图叠加，但其所使用的场景和表达的含义却远远超过柱形图...chart)的介绍，小伙伴可自行探索哈~ 子弹图(Bullet chart)的R绘制技巧 得益于R语言在可视化绘制上的便捷性，小编这里分别提供R-ggplot2和R-bulletchartr包绘制子弹图...R-ggplot2包绘制 R-ggplot2包绘制子弹图(Bullet chart) 还是非常方便的，如下： 「样例一」： library(tidyverse) tibble( name = "Example...", quant_value = 75, qualitative = 100 ) %>% ggplot(aes(x = quant_value, y = name)) + geom_col...(aes(x = value, y = name, fill = color)) + geom_col(width = c(0.9, 0.5, 0.9, 0.5)) + geom_linerange
冲积图由多个水平分布的柱（axes）表示因子变量，这些轴的垂直划分（strata）表示变量的值；曲线（alluvial flows）连接着相邻轴层内的垂直细分（lodes），表示取相应变量的相应值的观测子集或观测量...to_lodes_form在数据框中指定几个变量作为坐标轴，并对该数据框进行重塑，使坐标轴变量名构成一个新的因子变量，其值构成另一个因子变量。其他变量的值将被重复，并且可以引入行分组变量。...to_alluvia_form取一个包含要用于冲积图的轴和轴值变量的数据框，对数据框进行重塑，使轴组成单独的变量，其值由值变量给出。...= Age, color = Survived)) + stat_stratum(geom = "errorbar") + #计算每个轴上strata矩心(x和y)和高度...(距离轴线的宽度/2) #reverse是否按照变量值的相反顺序排列各轴上的strata层，使其与图例中值的顺序相匹配。
可以看出一共935行观测，一共包括50个州 ? 2 ?...至此前期的简单数据整理就到这了。 ? 3 ? 提起大刀开始画图了，当然这个掰歪的柱状图采用ggplot2来画，不得不再一次佩服ggplot2的强大。...该绘图是不是很熟悉，整体框架依旧是定义好数据集，以及映射的x轴和y轴，接着用数值来映射颜色深浅，决定成为柱状图的则是一句geom_bar参数，ylim参数内的第一个参数一定小于0，决定图形可以形成中空状的样式...最重要的自然就是coord_polar参数，这个决定将柱状图变为弯曲状。...该图的妙用，当你做了pcr的时候，只要有两列数据，都可以画成这样，或者当你有基因的表达值，同样可以套用，比如我们定义一个基因表达列，如下 ? 最后每一个G则代表一个基因的表达高低。 ? ?
注意：和 R 一样，ggplot2也遵循不能无视缺失值的原则。...因为无法明确地绘制出缺失值，所以ggplot2 在绘图时会忽略缺失值，但会提出警告以通知缺失值被丢弃了： ggplot(data = diamonds2, mapping = aes(x = x, y...比较有无缺失值的区别 有时你会想弄清楚造成有缺失值的观测和没有缺失值的观测间的区别的原因。例如，在nycflights13::flights中，dep_time 变量中的缺失值表示航班取消了。...5.4 习题解答 该节的作业习题较少，就直接在内容后面附上了。 问题一 直方图如何处理缺失值？条形图如何处理缺失值？为什么会有这种区别？ 解答 直方图：当计算每个箱中的观察数时，丢失的值被删除。...在直方图中x需要是数值型的，stat_bin()按范围将观察结果分组到各个箱中。由于NA观测值的数值是未知的，它们不能被放置在特定的容器中，因此被丢弃。
例如，我们可能看到两个预测因子高度相关，于是决定只在模型中包括一个，或者我们可能注意到两个变量之间有曲线关系。数据可视化是一种快速、直观的方式，可以一次性检查所有这些情况。...多层bootstrapping（自助法）从GLMMs进行推断是很复杂的。除了在每个层次（尤其是最高层次）有很多观测值的情况下，假设（frac{Estimate}{SE}）是正态分布可能不准确。...tmp <- sample(hdp, "DID", reps = 100)接下来，我们在重新取样的数据上重新拟合模型。首先，我们存储原始模型的估计值，我们将用它作为自助模型的起始值。...然后，我们建立一个有4个节点的本地集群。接下来，我们导出数据并在集群上加载。最后，我们写一个函数来拟合模型并返回估计值。...ggplot(plotdat) + geom_linerange( ) + geom_line(size = 2)除了改变住院时间之外，我们还可以对癌症阶段的每一级做同样的平均边际预测概率。
； （3）完整生成所有决策树，无需剪枝（最小节点为1）； （4）重复（1）-（3）过程，获得大量决策树；终端节点的所属类别由节点对应的众数类别决定； （5）对于新的观测点，用所有的树对其进行分类，其类别由多数决定原则生成...otu_train, importance = TRUE) otu_train.forest plot(margin(otu_train.forest, otu_train$groups), main = '观测值被判断正确的概率图...其中，“mean decrease accuracy”表示随机森林预测准确性的降低程度，该值越大表示该变量的重要性越大；“mean decrease gini”计算每个变量对分类树每个节点上观测值的异质性的影响...可根据计算得到的各OUTs重要性的值（如“Mean Decrease Accuracy”），将OTUs由高往低排序后，通过执行重复5次的十折交叉验证，根据交叉验证曲线对OTU进行取舍。...importance = TRUE) otu_train.forest_30 plot(margin(otu_train.forest_30, otu_test_top30$groups), main = '观测值被判断正确的概率图
5.5.2 两个分类变量 要想对两个分类变量间的相关变动进行可视化表示，需要计算出每个变量组合中的观测数量。...常用的两种方法有： 使用内置的geom_count() 函数： ggplot(data = diamonds) + geom_count(mapping = aes(x = cut, y = color...)) 【注】图中每个圆点的大小表示每个变量组合中的观测数量。...从上图可以发现存在缺失值，因此可以通过删除缺失值来改进： flights %>% group_by(month, dest) %>%...解答 更好的做法是使用带有更多类别的分类变量，或者在y轴上较长的标签。如果可能的话，标签应该是水平的，因为这样更容易阅读。并且，切换顺序不会导致标签重叠。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
