使用ggplot R将条形图和折线图与数值变量和分类变量相结合 - 腾讯云开发者社区

接下来我们就连载其中一个佼佼者的系统性学习五本书的笔记：下面是YT的分享上一个笔记是：R基础知识及快速检阅你的数据第三章 条形图 条形图通常用来展示不同分类下（x轴）某个数值型变量的取值（y轴...Q:如何绘制基于某些分类变量的簇状条形图？...fill参数上，并运行geom_col(position = 'dodge') #这里的fill参数用来指定填充色，并且必须使用dodge使两组数据在水平上错开排列，# 这里映射的变量需要是分类变量ggplot...，一次根据变量lg和avg对其进行排序 nameorder <- tophit$name[order(tophit$lg,tophit$avg)] #将name转化为因子，因子水平与nameorder一致...，以及基于Linux的NGS数据处理：《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》把R的知识点路线图搞定，如下：了解常量和变量概念加减乘除等运算

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day4 呦呦鹿鸣——R for data science阅读笔记之ggplot（）

使用 ggplot2 可视化单个变量的分布&两个或多个变量之间的关系。...（variable）——可以度量的数量、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...::penguinglimpse(penguins)View(penguins)开始可视化使用ggplot()第一个参数：在图形中使用的数据集第二个参数：mapping:如何将数据集中的变量映射到绘图的视觉属性...，在aes()中定义使用geom_形状（）定义一个几何图形,表示数据的几何对象形状：bar-条形图；line-折线图；boxplot-箱线图；point-点对于有缺失值的数据，散点图内没有显示，但有报错...的前两个参数是 data 和 mapping,在简洁代码表达式中会省略，Visualizing distributions分类变量#绘制条形图检测某一分类变量分布ggplot(penguins, aes

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R基础知识及快速检阅你的数据

*使用ggplot时会经常使用+将命令分割成很多行，使R知道代码还没有结束 2.3 绘制条形图 Q: 如何绘制条形图？...) 2.使用ggplot2绘制条形图 #变量值的频数表，使用BOD数据，时间为x值，demand为y值，使用geom_col()函数 ggplot(BOD,aes(x=BOD$Time,Y=BOD$demand...))+geom_col() #将x转化为因子型向量从而使系统视其为离散值 ggplot(BOD,aes(x=factor(Time),Y=BOD$demand))+geom_col() #变量值的频数表...et al (1978, p. 16) ggplot：箱线图的下边缘与上边缘分别对应着一分位与三分位（25%，75%）。...R(2019更新版)》《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》把R的知识点路线图搞定，如下：了解常量和变量概念加减乘除等运算（计算器）多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子）多种数据结构

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生信技能树七天学习小组 Day4笔记——R语言基础

因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容，包括：数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等，今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。...="blue"1.3.2.2手动设置图形的其他属性点的大小点的形状：数值 color和fill的区别1.3.3 练习题R studio是色盲也！...将一个连续变量映射为color、size和shape。对分类变量和连续变量来说，这些图形属性的表现有什么不同？...1.6 几何对象1.6.1 几何对象的定义几何对象：图中用来表示数据的几何图形对象条形图：使用了条形几何对象折线图：使用了直线几何对象箱线图：使用了矩形和直线几何对象可以使用不同的几何对象来表示同样的数据...()1.6.3 练习题（1）在绘制折线图、箱线图、直方图和分区图时，应该分别使用哪种几何对象？

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基于R的可视化习题30个

，属于连续性变量，可以探索众数、分位数和平均数，极差，方差和标准差等统计学指标 RNAseq_gl=colData(airway)[,3] table(RNAseq_gl) 是 8个样本的RNA-seq...的每一列取log2后重新绘制boxplot图，density图和条形图 Q5: 对Q4的3个图里面添加 trt 和 untrt 组颜色区分开来 Q6: 对RNAseq_expr的前两列画散点图并且计算线性回归方程...Q8: 取RNAseq_expr第一行表达量绘制折线图 Q9: 取RNAseq_expr表达量最高的10个基因的行绘制多行折线图 Q10: 一行行的运行 https://github.com/jmzeng1314.../5years/blob/master/learn-R/tasks/2-chunjuan-600.R 代码 ggplot绘图 Q1-9:使用ggplot代码重写上面基础绘图的Q1-9习题 Q10: 一行行的运行...GUL5基因在BRCA数据集的表达量及病人的PAM50分类并且绘制分类的boxplot 本习题是生信工程师全套教学视频（74小时）的一个补充 ?

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R语言可视化——密度曲线图及其美化！

密度曲线图可能平时大家用的不多，不过其实没什么神秘，它的功能于直方图一样，都是用于表达连续型数值变量的分布形态。案例还是使用之前的关于钻石的那个数据集。 ?...密度曲线图所使用的图层函数为geom_density() ,而且函数内position参数位置类型与我们之前讲到的直方图、柱形图（条形图时一样的）。...里面的线条颜色是通过colour参数进行控制（一定要记好colour与fill两个颜色填充参数的区别，colour控制线条、点颜色、fill控制区域颜色，所以在散点图、曲线、折线图途中使用colour参数...当然密度曲线的函数中也允许出现分类变量： ggplot(diamonds,aes(x=price,colour=clarity))+geom_density() ?...果然不出我们所料，默认的带分类变量的密度曲线图确实是使用默认的identity参数。

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数据可视化基本套路总结

面积图把折线图进一步往坐标轴投影就成了面积图，本质其实跟折线图没区别，只是看起来更加饱满一点。柱状图 ? 柱状图柱状图是一种用得很广泛的图形，它表征分类型变量 vs 数值型变量的关系。...值得一提的是，柱状图一般需要排序：如果分类型变量是有序的，按照它本身的顺序排列即可；如果分类型变量无序，那么则根据数值型变量的大小进行排序，使柱状图的高度单调变化。...马赛克图马赛克图比较复杂，与柱状图相比，它的分类变量就多了几个，而且还能实现交叉映射，所以比柱状图更抽象，更细化。马赛克图隐含着大量的数据信息。...ggplot2 R最擅长的除了统计建模就是可视化了，而ggplot2是最流行、最强大的绘图包（应该没有之一）。对于静态图，只要你有足够的创意，ggplot2基本都可以通过其系统完备的画图语法实现。...而R中也有相关的包可以把ggplo2图形变成交互式，弥补了ggplot2本身不能交互的弱点。

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这50个ggplot2现成图表你居然没有从头到尾自己画一遍

我比较喜欢ggplot2+AI 来做科研绘图，当然，有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节，完全不使用AI。...✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 标度（Scales）是将数据的取值映射到图形空间，例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值，展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。...ggplot2 Scatterplot 这个教程侧重于8个单元：展现单个连续变量：散点图，折线图，气泡图进阶条形图：区域图展现排序：棒棒糖图展现连续变量的统计分布：条形图，箱线图，小提琴图，峰峦图...不过，如果你是R语言都没有掌握好，那么可能需要先学习我给初学者的六步系统入门R语言，知识点路线图如下：了解常量和变量概念加减乘除等运算（计算器）多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子）多种数据结构

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数据视化的三大绘图系统概述：base、lattice和ggplot2

)等；还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2. base基本图形系统相关内容可参照：《R语言图形初阶：hist、plot和图形布局layout | 第6讲》，作为R语言图形绘制的入门一节...后续将分别就lattice和ggplot2可视化绘图系统进行简要介绍。...绘图系统 ggplot2初识更多下期详解引言不同类型变量常用的图表连续数值变量一个数值变量可以用：柱状图，点图，箱图两个数值变量可以用：散点图分类变量一个分类变量的可视化：频率表，条形图...两个分类变量的可视化：关联表，相对频率表，分段条形图 一个分类变量一个数值变量：分类箱图、条形图 1 Lattice绘图系统特点：一次成图；适用于关系变量间的交互：在变量z的不同水平，变量y如何随变量...一种方法是使用cut()函数，另外可以使用lattice包中的函数将连续型变量转化为瓦块（shingle）数据结构，这样，连续型变量可以被分割为一系列（可能）重叠的数值范围。

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数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

堆积柱形图和三维堆积柱形图堆积柱形图显示单个项目与整体之间的关系，它比较各个类别的每个数值所占总数值的大小。堆积柱形图以二维垂直堆积矩形显示数值。...当有多个数据系列并且希望强调总数值时，可以使用堆积柱形图。百分比堆积柱形图和三维百分比堆积柱形图这些类型的柱形图比较各个类别的每一数值所占总数值的百分比大小。...软件实现:R 基础的条形图 ggplot(pg_mean, aes(x = group, y = weight)) + geom_bar(stat = "identity") ggplot(BOD, aes...= "dodge") 我们发现fill后面跟着的是一个变量,且是一个分类变量,得到的结果是颜色会根据分类不同使用不同颜色. position = "dodge"将同类条形图并排放着,(dodge英文意思是闪躲回避的意思...前面我们都是stat="identity"即每一个bar的高度根据另一个数值变量来决定,那如果,面对像下面的数据,caret变量是分类因子型,这列变量中同一水平的因子有好几个,那么我们画条形图时,一般采用频数型

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R for data science （第一章） ②

使用ggplot2进行数据可视化② 添加其他变量的一种方法是aesthetics。另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图，每个子图显示一个数据子集。...例如，条形图使用条形图，折线图使用线条图，箱形图使用箱形图格栅等。散点图打破了这一趋势; 他们使用点geom。如上所述，您可以使用不同的geom来绘制相同的数据。...许多geom，如geom_smooth（），使用单个几何对象来显示多行数据。对于这些geoms，您可以将组审美设置为分类变量以绘制多个对象。 ggplot2将为分组变量的每个唯一值绘制一个单独的对象。...实际上，每当您将美学映射到离散变量时，ggplot2都会自动将这些geoms的数据分组（如线型示例中所示）。依靠这个特征很方便，因为群体aesthetic本身并没有增加传说或区别特征与geoms。...换句话说，此代码将生成与上一代码相同的图： ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy)) + geom_point() + geom_smooth

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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。...,rlm,glm） (3) geom="boxplot" 绘制箱线图，当x为属性变量(factor)，y为数值变量时 II.单变量图 (4)...利用颜色深浅来代表年份，随着颜色从浅蓝变成深蓝，可以观察到失业率与失业时间的关系的变化趋势。...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。...分面(Facet)：条件绘图，将数据按某种方式分组，然后分别绘图。分面就是控制分组绘图的方法和排列形式。 ? 总结关于ggplot2的绘图功能还有待进一步挖掘。

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【Python】5种基本但功能非常强大的可视化类型

使用数据可视化技术可以很容易地发现变量之间的关系、变量的分布以及数据中的底层结构。在本文中，我们将介绍数据分析中常用的5种基本数据可视化类型。...数据帧由100行和5列组成。它包含datetime、categorical和numerical值。 1.折线图 折线图显示了两个变量之间的关系。其中之一通常是时间。...为了使用scale属性，我们使用X和Y编码（例如alt.X）指定列名。zero参数设置为“False”，以防止轴从零开始。 2.散点图散点图也是一种关系图。它通常用于显示两个数值变量的值。...5.条形图 条形图可用于可视化离散变量。每个类别都用一个大小与该类别的值成比例的条表示。例如，我们可以使用条形图来可视化按week分组的“val3”列。我们先用pandas库计算。...第二行将“val3”列按周分组并计算总和。我们现在可以创建条形图。

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python数据可视化从入门到实战_大数据可视化概念

面积图面积图把折线图进一步往坐标轴投影就成了面积图，本质其实跟折线图没区别，只是看起来更加饱满一点。柱状图柱状图柱状图是一种用得很广泛的图形，它表征分类型变量 vs 数值型变量的关系。...值得一提的是，柱状图一般需要排序：如果分类型变量是有序的，按照它本身的顺序排列即可；如果分类型变量无序，那么则根据数值型变量的大小进行排序，使柱状图的高度单调变化。...马赛克图马赛克图马赛克图比较复杂，与柱状图相比，它的分类变量就多了几个，而且还能实现交叉映射，所以比柱状图更抽象，更细化。马赛克图隐含着大量的数据信息。...ggplot2 R最擅长的除了统计建模就是可视化了，而ggplot2是最流行、最强大的绘图包（应该没有之一）。对于静态图，只要你有足够的创意，ggplot2基本都可以通过其系统完备的画图语法实现。...而R中也有相关的包可以把ggplo2图形变成交互式，弥补了ggplot2本身不能交互的弱点。

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数据处理的R包

Lubridate包可以减少在R中操作时间变量，内置函数提供了很好的解析日期与时间的便利方法。lubridate 包是 Hadley Wickham开发的用于高效处理时间数据的 R 包。...，然后转化为以数值形式存储的日期变量。...由ggplot2绘制出来的ggplot图可以作为一个变量，然后由print()显示出来。本文将使用R语言gcookbook包内数据集pg_mean。...> library(gcookbook) > library(ggplot2) （1）条形图 使用ggplot函数和geom_bar(stat="identity")绘制条形图 > pg_mean...（3）折线图 使用ggplot函数和geom_line函数，并分别指定一个变量映射给x和y > ggplot(BOD,aes(x=Time,y=demand)) + geom_line() + geom_point

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这些条形图的用法您都知道吗？

前言 ---- 条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现，其通过柱子的高低，直观地比较离散变量各水平之间的差异，它被广泛地应用于工业界和学术界。...ggplot2的语法讲解 ---- 如果读者对R语言比较熟悉，一定听过或使用过ggplot2的绘图体系了。...，有两点需要说明，一方面，在ggplot2绘图过程中均采用图层思想，将多个图形进行叠加和设置；另一方面，图层思想是通过代码中的加号（+）表现出来的。...条形图函数geom_bar的讲解在了解了绘图语法后，首先介绍ggplot函数与geom_bar函数的用法及参数含义，具体如下： # 使用ggplot函数初始化一个图形对象 ggplot(data =...如果绘图数据涉及的是双离散变量单数值变量或者双数值变量单离散变量时，也可以借助于geom_bar函数绘制堆叠条形图、百分比堆叠条形图、交错条形图和对比条形图。

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60种常用可视化图表的使用场景——（上）

4、折线图 折线图用于在连续间隔或时间跨度上显示定量数值，最常用来显示趋势和关系。此外，折线图也能给出某时间段内的「整体概览」，看看数据在这段时间内的发展情况。...条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组进行比较，也可用来比较迷你直方图，每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。但缺点是，当有太多条形组合在一起时将难以阅读。...轴与轴之间的网格线通常只作指引用途。每个变量数值会画在其所属轴线之上，数据集内的所有变量将连在一起形成一个多边形。...每个圆形的面积也可用来表示额外任意数值，如数量或文件大小。我们也可用颜色将数据进行分类，或通过不同色调表示另一个变量。

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Day4-R语言基础

一、认识R与Rstudio自己在课程开始之前就已经完成了R和Rstudio的安装，就直接从R语言基本操作部分开始看了。...二、R基本操作更多的内容等之后自己自学时再慢慢补充内容吧三、ggplot绘图1.mpg数据框数据框是变量（列）和观测（行）的矩形集合。mpg # 查看行列数和变量类型？...ggplot(data = mpg )+ geom_point(mapping = aes(x=displ, y=hwy, size=class)) # 通过点的大小区分不同车型进行区分变量分为离散型变量和连续性变量...（除了颜色和点的大小，还有其他映射方式，比如将车型class映射给透明度alpha或映射给形状shape等。）3.几何对象（图的类型）geom()函数用来表示数据的几何关系。...geom_bar() # 条形图geom_line() # 折线图geom_boxplot() # 箱型图geom_point() # 散点图因为自己刚开始看不太明白花花老师的

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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。...折线图——geom_line 变量以点展示，然后连点成线 ggplot(df1,aes(id,value,colour=item))+ # 点 geom_line()+ # 连线 scale_x_continuous...(breaks = 1:10,labels = LETTERS[1:10])+ #将X坐标轴改为十等分并标以字母 labs(title="折线图") ggplot(df1,aes(id,value...= "identity",position="dodge",width=0.8)+ labs(title="条形图")+ coord_flip() # 和柱形图代码的唯一区别coord_flip...面积图——geom_area 面积图就是将折线图下面的区域标注颜色，表示面积。

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R数据可视化之ggplot2 (一)

学完R语言的基本操作后,我们还可以继续学习R的几大著名而且使用强大的包,今天讲其中的一个,就是ggplot2,至于这个包的评价和地位,我就不多说了,感兴趣可以百度,它绝对是数据可视化的利器,好了,我们先来开始简单介绍一下这个包...在画基本图形之前,我先说一下qplot这个函数,这个函数是ggplot2包里面的一个函数,简单作图,他的用法可以看做是基本绘图与ggplot绘图的一个过渡....() #绘制点线图,相当于图层一个个叠加上去 2.画条形图 基础绘图系统:barplot(BOD$demand, names.arg=BOD$Time) #当变量为数值型,绘制条形图...barplot(table(mtcars$cyl)) #当变量为因子型,绘制频数条形图 qplot: 版本改掉了一些参数,暂时未知 ggplot: ggplot(BOD, aes(x...ggplot(mtcars, aes(x=factor(cyl))) + geom_bar() #当变量为因子型,绘制频数条形图,而且不用指定y 3.画直方图基础绘图系统: hist(mtcars$mpg

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数据处理的R包

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Day4-R语言基础

是R的图

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