为ggplot2中的特定geom_area添加geom_point_添加geom_area后在ggplot2中添加图例_Y范围为负的带有geom_area (ggplot2)的孔 - 腾讯云开发者社区

一、简介　　上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则，为了生成各种复杂的叠加图层，需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则，本文便就常见的基础几何图形进行说明；二、各基础图形 2.1...abline()、hline()与vline() 　　在R的基础绘图系统中我们可以在已绘制的图床上通过abline来添加线条，在ggplot2中当然也有类似的方法： geom_abline()：　　...我们主要使用两个参数控制线条的位置，slope控制斜率，intercept控制截距，下面是一个简单的例子，我们在散点图层上叠加截距为20，斜率为2的直线： library(ggplot2) p <-...列将原数据集伸展为“年份、变量名、对应数值”的形式 data <- melt(data, id='year') h <- ggplot(data, aes(x=year, y=value))+ geom_area...~cut) p 2.8 curve()与segment() 　　有时候我们需要在已绘制的图形中添加线段、曲线、小箭头之类的注解，这时候就可以用到ggplot2中的geom_curve()与geom_segment

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Top50ggplot2Visualizations_第2幅：面积图

第一部分公众号里有朋友提问——在散点图添加拟合曲线的图中如何添加一条虚线对角线？ ?...上面图片的实现代码 head(cars) library(ggplot2) p1<-ggplot(cars,aes(x=speed,y=dist))+ geom_point()+ geom_smooth..."B")) 第二部分原文地址 http://r-statistics.co/Top50-Ggplot2-Visualizations-MasterList-R-Code.html 今天重复这个教程中的第二幅图...Area Chart 直译过来是面积图面积图通常是用来展示某个指标和某个基准线来比较，比如股票的收益率（such as % return from stock）可以用geom_area()函数来实现...image.png 重复这幅图的时候遇到的问题是 diff()函数的用法，暂时还没有搞懂

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ggplot Stripchart and line

steelblue") + geom_point(color = "steelblue") # 添加阶梯绘图 p3 <- p + geom_step() + geom_point() p1 + p2...# 添加分组线图，这里使用数据集2，用于绘制分组线图 p % ggplot(aes(x = dose, y = len, group = supp)) # 根据分组添加不同的线...p4 <- p + geom_line(aes(linetype = supp)) + geom_point(aes(shape = supp)) # 更改线的颜色和线的类型 p5 <- p +...# 上述的图形x变量均为离散变量，在实际的科研中，更多的是连续变量 #将x转换为连续变量 p_lianxu <- function(df3) { df3$dose <- as.numeric(as.vector...# 更改线的宽度 # 这里使用的是为工作的和总人口的比例 # 因此出来的图为宽度不同的线 economics %>% ggplot(aes(x = date, y = pop)) + geom_line

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跟我一起ggplot2（1）

ggplot2 R的作图工具包，可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。...下面的图形在一开始的基础上添加了新的元素：分面，多个图层以及统计数据。分面和图层扩展了上面提到的数据结构：每一个分面的每一个图层都有属于自己的数据集。...ggplot 基本绘图类型：这些几何元素是ggplot的基础。他们彼此结合可以构成复杂的图像。他们中的绝大多数对应特定的绘图类型。...geom_area() geom_bar() geom_line() geom_point() geom_polygon() geom_text() geom_tile() > library("ggplot2...ggplot2中的基本概念将数据中变量映射到图形属性。映射控制了二者之间的关系。 ? 标度：标度负责控制映射后图形属性的显示方式。具体形式上来看是图例和坐标刻度。

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rmarkdown+flexdashboard制作dashboard原型

这里所说的解决方案不仅是指R语言里面有诸多的图形语法系统（比如base系统、grid系统、lattic系统等），更重要的是它拥有（目前比较成熟的）系统级输出方案，你可以理解为如何在项目中从一而终的组织你的分析内容...其中yaml的头文件中vertical_layout参数用于控制整个图标布局的行列布局规则，vertical_layout: fill效果为自动按列布局。...当vertical_layout参数为scroll时，打开的页面浏览器中图表会保持原始大小不变，倘若竖排的所有图表高度之和大于页面浏览器窗口，则会自动启动垂直滚动功能（区别于vertical_layout...参数为fill时，所有图表的高度会根据当前页面浏览器高度自适应调整）。...可以看到这里的多列布局只要是通过Column {data-width=400}外加三个以上的短横线组成的分割线来控制的，分割线在markdown的通用语法中往往是用于分段的意思，这里则用于分割图表模块。

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是Excel的图，不！是R的图

R作为可视化的大势，自然也可以画出这些图，有一篇就通过ggplot2包进行了部分总结，甚是有趣，小编复刻学习了一番，现对代码做简单注释，以作分享。...加载所需工具包 library(ggplot2) #作图包 library(dplyr) #数据转换包 library(tidyr) #数据转换包 library(splines) #数据差值包 ggplot2...函数进行数据样式转换,%>%是dplyr包的传递函数 print(df1) ggplot画图 ggplot2是图层式绘图，一层层添加修改，图层需要指定数据集，数据集中的内容（ase数据），geom_图形...") # 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...，边框为红色，形状为2指代的三角形，大小为5，参数coef指定了“须”的长度的极限值，默认值是1.5，表示两条须的极限不会超过盒型各端加1.5倍四分位距的范围，如果被置为0，条须的延长极限就会在数据集中元素的极限位置

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R绘图-ggplot2(1)

), 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。...，下面以散点为例： p + geom_point() #如果想将切工（cut）映射到形状属性。...)) 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...#geom_point()完成的就是几何对象的映射，ggplot2提供了各种几何对象映射，如geom_histogram用于直方图，geom_bar用于画柱状图，geom_boxplot用于画箱式图等等...在这里以透明度（clarity）变量为例。按照不同透明度的钻石的数目画柱状图。

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ggplot2散点图直方图条形图

背景熟悉ggplot2绘图，有一本书，可以介绍大家使用，《R数据可视化手册》第二版 https://www.bookdown.org/ 可以在上述网址中找到网页版本。...,fill =AgeGroup)) + geom_area() 一、散点图 x <- read.table("prok_representative.csv",sep = ",",header =...T); head(x) ggplot(data = x,aes(x=Size,y=Genes))+geom_point() ggplot(data = x,aes(x=Size,y=Genes))+...绘制人染色体长度分布图写在最后：有时间我们会努力更新的。...大家互动交流可以前去论坛，地址在下面，复制去浏览器即可访问，弥补下公众号没有留言功能的缺憾。 bioinfoer.com 有些板块也可以预设为大家日常趣事的分享等，欢迎大家来提建议。

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R语言绘图之ggplot2包「建议收藏」

以下用的数据是一份毕业生数据，来自王斌会主编的《数据分析与R语言建模》的练习数据，一共48个样本点，9个属性一、数据在ggplot2中，接受的数据集必须是以data.frame格式的。...，y轴为income，颜色为sex，这与p1中的不同 2.设定与映射映射将一个变量中离散或连续的数据与一个图形属性中以不同的参数来相互关联, 而设定能够将这个变量中所有的数据统一为一个图形属性。...)) 最后一句出现了错误，是因为在aes中, color = “blue”的实际意思是把”blue”当为一个变量, 用这个变量里的数据去关联图形属性中的参数, 而”blue”只含有一个字符变量...dp + geom_point()#沿用默认的映射关系来绘制散点图 dp + geom_point(aes(shape = factor(cut))) #添加图层中的shape的映射关系 dp + geom_point...ggplot2还提供一些已经写好的主题，如theme_grey()为默认主题，theme_bw()为白色背景的主题，还有theme_classic()主题 theme_economist theme_economist_white

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R语言绘制曲线图

由于ggplot2中的geom_line()函数只能绘制折线图，需要用到ggalt提供的geom_xspline()函数绘制光滑的曲线图 geom_line 将所有点连接起来，是折线图但不平滑 geom_smooth.../stat_smooth一条平滑的线,但他是拟合曲线，不会遍历所有数据点实现遍历所有点的光滑曲线需要用到插值原理一个更好的选择是使用插值splines.这也是一个使用多项式的插值,但不是只使用一个(...ggplot(mydata, aes(x, y) )+ geom_point(data=mydata,aes(x,y),shape=21,size=4,color="black",fill="red"...ggplot(mydata, aes(x, y) )+ geom_xspline(spline_shape=-0.5, size=0.25)+ geom_point(shape=21,size...=4,color="black",fill="#F78179") + geom_area(fill="#F78179",alpha=0.9)+ xlab("X-Axis")+ ylab("Y-Axis

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了解绘制条形图和折线图的细节

本章将以ggplot2为主进行学习啦~~ ---- 3.1 绘制基本条形图 Q:当你有一个包含两列的数据框，一列为x轴上的位置，一列为y轴上的对应高度，基于此如何绘制条形图？...参数为条形图添加边框线，注意是英式拼写colour。...在代码中添加geom_point()可以实现 ggplot(BOD,aes(x=Time,y=demand))+ geom_line()+ ylim(0,max(BOD$demand)) #这里也以世界人口为例子进行画图...+ geom_point(size=4,shape=22,colour='darkred',fill='pink') #数据标记一般默认为实线圆圈，默认大小为2，默认颜色为黑色。...alpha可以设置面积图的透明度为1-alpha，colour面积图添加边框线 ggplot(sunspotyear,aes(x=Year,y=Sunspots))+ geom_area(colour

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高阶可视化绘图系统：ggplot2入门

其中各要素通过“+”以图层(layer)的方式来粘合构图（可以简单理解为要素/图层叠加符号）；另外在ggplot2中，数据集必须为数据框(data.frame)格式，并且可以通过%+%符号调整已有数据集...映射是将一个变量中离散或连续的数据与一个图形属性中以不同的参数来相互关联, 而设定能够将这个变量中所有的数据统一为一个图形属性。...图5添加图层中的shape的映射关系 p6 <- p + geom_point(aes(y = carb)) + labs(title="图6") #图6修改默认的y的映射关系, 注意图中y轴名称仍然以默认的...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。...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

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r语言ggplot2包学习笔记（上代码+注释）

#ggplot2学习笔记##第一节：尝试ggplot library(ggplot2) #使用的是R内置数据（mpg） qplot(displ,hwy,data=mpg,colour=factor(cyl...stat指定统计变化，bin为频数。...stat.params=list(binwidth=2)统计区间为2 summary(p);p ##layer层简写可以直接用geom_point()等函数，如下 p <- ggplot(data...= diamonds,aes(carat,price,colour=cut))+geom_point() #######总结：ggplot第一步先定义数据映射，第二步定义图层。...注意"需要加\才能引用 p+geom_line()+ggtitle("geom_line")#线图 p+geom_area()+ggtitle("geom_area")#填黑线图 p+geom_path

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ggplot2|详解八大基本绘图要素

此外, 图形中还可能包含数据的统计变换(statistical transformation, 缩写为stats), 最后绘制在某个特定的坐标系(coordinate system, 缩写为coord...数据与映射部分介绍了ggplot函数执行各种属性映射，只需要添加不同的几何对象图层，即可绘制出相应的图形。...七图层（Layer） ggplot的强大之处在于直接使用+号即可实现叠加图层，前面散点图添加拟合曲线即为图层叠加。...ggplot2的图层设置函数对映射的数据类型是有较严格要求的，比如geom_point和geom_line函数要求x映射的数据类型为数值向量，而geom_bar函数要使用因子型数据。...默认主题除此外，ggplot2提供一些已经写好的主题，比如theme_grey()为默认主题，theme_bw()为白色背景主题，theme_classic()为经典主题。

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SCI写作：色盲友好色板

这些色盲患者和我们一样工作在各种领域，在论文送审中也可能会遇到色盲审稿人。假如论文送给三位白人男性审稿人，其中至少一人是色盲的概率高达22%。...因此，为论文的图片选取一种对色盲友好的配色方案是很重要的，能确保准确的展示我们的研究成果，同时体现了人性关怀。...R语言中，有一些配置好的色盲友好色板，例如在ggplot2中常用的viridis色板，其使用方法如下所示： library(ggplot2) library(gcookbook) ggplot(uspopage...) + geom_area(aes(x=Year, y=Thousands, fill=AgeGroup)) + scale_fill_viridis_d() 该色板包含四种配色方案，分别为岩浆...option="D") 当绘制好论文配图后，在Adobe Illustrator（AI）中可以检验色盲视野下颜色对比情况，方法为：视图—校样设置—选择色盲类型，例如上图红色色盲校样颜色如下：更多资料可参考

1.5K2 0

常用 7 大类型图形可视化——变化趋势图形

那么，什么样的图形才最适合自己的数据呢？一个有效的图形应具备以下特点：能正确传递信息，而不会产生歧义；样式简单，但是易于理解；添加的图形美学应辅助理解信息；图形上不应出现冗余无用的信息。...加载数据集使用 ggplot2 包中自带数据集作为示例数据集。...包时间序列图：基于数据框如果想设置特定的时间间隔，则需要使用 scale_x_date() 函数。...data(economics_long, package = "ggplot2") head(economics_long) 在下面的代码中，在 geom_line() 函数中设置绘图对象为 value...此外，关于坡度图的绘制，也有些大佬已经集成 R 包了，例如：CGPfunctions[6] 包中的 newggslopegraph() 、slopegraph [7] 包中的 ggslopegraph(

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Android中为Fragment添加Menu的方法

首先定义menu的xml资源文件右键res文件夹，选择New -> Android resource file ?...然后在xml文件中根据需要定义item <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?...showAsAction="ifRoom|withText" android:title="new crime"> 在Fragment类中，...super.onCreateOptionsMenu(menu, inflater); inflater.inflate(R.menu.fragment_crime_list, menu); } 最后在Fragment类中的...getmCrimes(); setListAdapter(new CrimeAdapter(crimes)); setHasOptionsMenu(true); // 这是关键的一句

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开发 | 用数据说话，R语言有哪七种可视化应用？

这里使用R中的ggplot()和geom_point()函数。...library(ggplot2) // ggplot2 是R中的一个函数库 ggplot(train, aes(Item_Visibility, Item_MRP)) + geom_point...R代码中增加了分组： ggplot(train, aes(Item_Visibility, Item_MRP)) + geom_point(aes(color = Item_Type)) + scale_x_continuous...图中，黑色的点为离值群。离值群的检测和剔除是数据挖掘中很重要的环节。下面是一个简单的画箱线图的例子，使用的是R中的ggplot()和geom_boxplot函数。...下面是一个简单的画面积图的例子，用于分析折扣店商品成交数量的走势，使用的是R中的ggplot()和geom_area函数。

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R语言中酷炫可视化的ggplot2如何在Python中实现？

“今天又是一篇Python可视化的好文。用过R语言的都知道ggplot2画出来的图表是极其舒适的，从配色到线条，都十分养颜。...之前我用过Python来画图，原始状态下的图表真的是难以入目，难登大雅之堂。今天，文章介绍了一个库，叫 plotnine，是可以实现ggplot2的功效，具体怎么玩？...Plotnine is the implementation of the R package ggplot2 in Python....All', group = 1), size = 1.5, color = '#c22d6d')+ geom_point...event 1896–2016 (Image by Author) # Create a scatter plot ( ggplot(data = sport_medal_usa)+ geom_point

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数据可视化的最佳解决方案：ggplot2

和对应的函数即可在R中找到函数说明文档和对应的实例在R和Python中均可使用，降低两门语言之间互相过度的学习成本基本概念本文采用ggplot2的自带数据集diamonds。...五脏俱全的散点图 library(ggplot2) # 表明我们使用diamonds数据集, ggplot(diamonds) + # 绘制散点图: 横坐标x为depth, 纵坐标y为price..., 点的颜色通过color列区分,alpha透明度,size点大小,shape形状(实心正方形),stroke点边框的宽度 geom_point(aes(x = carat, y = price,...箱线图统计学中展示数据分散情况的直观图形，在探索性分析中常常用于展示在某个因子型变量下因变量的分散程度。...下面展示箱线图最长使用的一些方法： library(ggplot2) # 绘图 library(ggsci) # 使用配色 # 使用diamonds数据框, 分类变量为cut, 目标变量为depth

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（数据科学学习手札38）ggplot2基本图形简述

Top50ggplot2Visualizations_第2幅：面积图

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