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。...1.5 页面布局 lattice无法使用par()函数,因此需要将图形存储到对象中,然后利用plot()函数中的split = 或position = 选项来进行控制 split的方法,将第一幅图放置到第二幅图的上面...2 ggplot2绘图系统 ggplot2将数据、数据到图形要素的映射以及图形要素绘制分离,然后按图层叠加的方式作图,通过+进行叠加。
其所属的分组不由它们在矩阵中的位置决定,而是在一个单独的列中指定。 术语 数据是我们想要可视化的对象。它包含了若干变量,变量存储于数据框的每一列。...标度控制着数据空间的值到图形属性空间的值的映射。一个连续型的y标度会将较大的数值映射至空间中纵向更高的位置。 引导元素向看图者展示了如何将视觉属性映射回数据空间。...Scatter plot 2.png 我们依据对最初图形的解释,可以很清晰的观察到不同的函数执行了什么样的功能。 ggplot2包提供了分组和小面化的方法。...对条形图来说,'dodge'将分组条形图并排,'stacked'堆叠分组条形图,'fill'垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等。对于点来说,'jitter'减少点重叠。...分组 在R中,组通常用分类变量的水平(因子)来定义。 分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。
,这是一种语法规则和参数设置介于常规plot与ggplot2之间的一种绘图函数; 与plot相似,qplot()的基本参数是x、y,分别代表所要绘制图像的x轴与y轴,并且为了和数据框高度契合(我也十分鼓励将变量都放进数据框中规整起来...为类别型变量,y为数值型变量时,通过传入geom='boxplot',可以绘制出分组箱线图,例如下面绘制钻石颜色color与每颗钻石每克拉价格price/carat的分组箱线图: qplot(color...~cyl, colour=factor(cyl)) 3.1.5 数据结构 ggplot2通过其特殊的图形语法,将整个图形相关元素编码到R的列表数据结构中,而一个完整的图形对象就是一个由数据...,该函数有两个主要的参数,对应了数据和图形属性映射,这两个参数将作为接下来绘图的默认参数,直到在新加的图层中设定了新的参数,默认值才会被修改‘;其中,数据指定绘图所使用的默认数据框且必须是数据框;映射的设定则与...,又接连添加了两个图层,第一个图层绘制出以因子转化后的cyl为shape的散点图,第二个图层绘制出以因子转化后的cyl为colour的光滑拟合曲线,这时summary我们的p也可以观察到分图层的各图层信息
*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?...A: 1.使用barplot(),并传递两个参数,其中第一个用来设定条形图的高度。...3 19.0 4 4 16.0 5 5 15.6 6 7 19.8 barplot(BOD$demand,names.arg = BOD$Time) 有时候条形图表示的使分组数据中各个数据的频数...) 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...plot(ToothGrowth$supp,ToothGrowth$len) 当两个参数向量在同一个数据框中时,使用boxplot(),其允许我们在x轴上使用变量 组合 #公式语法 boxplot(len
关于映射的详细介绍-> 一张统计图就是从数据到几何对象(点、线、条形等)的图形属性(颜色、形状、大小等)的一个映射。...✦ 统计转换(Statistical trassformations, stats)是对数据进行某种汇总,例如将数据分组创建直方图,或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...identity表示条形的高度是变量的值;对于连续性变量使用bin,转换的结果使用变量density来表示。...「position:」 位置调整,有效值是stack、dodge和fill,默认值是stack(堆叠),是指两个条形图堆叠摆放,dodge是指两个条形图并行摆放,fill是指按照比例来堆叠条形图,每个条形图的高度都相等...image.png 数据调整及误差线增加 在ggplot2中可以直接结合stat_summary函数快速进行数据统计->链接 所以stat可以设置为summary,将柱状图的高度设置为各组的均值并联合stat_summary
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。...不过,我做不到,我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形,而且我个人觉得,把ggplot2学习到这个程度就足够了。...✦ 统计转换(Statistical trassformations, stats)是对数据进行某种汇总,例如将数据分组创建直方图,或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...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
ggstatsplot采用典型的探索性数据分析工作流,将数据可视化和统计建模作为两个不同的阶段;可视化为建模提供依据,模型反过来又可以提出不同的可视化方法。...ggstatsplot的思路就是将这两个阶段统一在带有统计细节的图形中,提高数据探索的速度和效率。 ggstatsplot提供了多种类别的统计绘图。...ggstatsplot和它的后台组件还可以和其他基于ggplot2的R包结合起来使用。...此外,该函数还有一个grouped_变量,可以方便地在单个分组变量上重复相同的操作。...该函数还有一个grouped _变量,可以方便地在单个分组变量上重复相同的操作。
在对数据可视化的时候,我们需要明确想要展示的信息,从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法,希望能够帮助到各位读者。 什么是直方图/条形图?...对于直方图,我们要做的第一步就是把连续性的数据分箱(bin),所谓的分箱实际上就是将数据按照一定的间隔进行分组。...直方图例子 而条形图如下列例子统计了不同国家的样本数量。可以看到下图的柱子之间有间隔,体现出国家并非一个连续变量而是一个分类变量。 ? 条形图例子 直方图/条形图怎么画?...可以看到重量是一个连续型变量,而净度是一个分类型变量。所以前者我们做直方图,后者我们做条形图。 2)如何使用ggplot2做直方图 首先我们来看看钻石重量的直方图。...3)如何使用ggplot2做条形图 然后我们来瞧瞧条形图。
此外,如果数据质量不高,若对每个变量都采取这种做法,那么你最后可能会发现数据已经所剩无几! 2. 缺失值代替 最简单的做法就是使用mutate()函数创建一个新变量来代替原来的变量。...你可以使用ifelse()函数将异常值替换为 NA: diamonds2 % mutate(y = ifelse(y 20, NA, y))...注意:和 R 一样,ggplot2也遵循不能无视缺失值的原则。...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。...条形图:在geom_bar()函数中NA被视为单独一类的数据,此函数要求x是一个离散的(分类的)变量,缺失的值类似于另一个类别。
详细介绍ggplot2之前,有必要先熟悉一些ggplot2的语法,下面三幅图是由简单到复杂的三个示例(见图1,2,3)。...了解了ggplot2的基本语法之后,我们首先介绍几何函数及其能够创建的图形类型,然后详细了解函数aes(),以及如何利用它来对数据进行分组。接下来,将考虑刻面和网格图形的建立。...图6,小提琴图和箱线图的组合 ? 讲到这里,必须要强调使用ggplot2的最终目的还是为了更好的理解数据。而为了理解数据,在一个图中画出两个或更多组的观察值通常是很有帮助的。...在R中,组通常用分类变量的水平(因子)来定义。分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如形状、颜色、填充、尺寸和线类型的视觉特征的分组变量来完成的。...下面通过数据集Salaries中的性别和学术等级分组,绘制获得博士学位年数与薪水的关系图(图7)。 图7,博士毕业年数和薪水的散点图 ? 代码中还提供了条形图的分组绘图,留给大家自己尝试。
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。...如果您不想在行或列维度中进行构面,请使用。 而不是变量名,例如facet_grid(.〜cyl)。 Genometric Objects 两个图包含相同的x变量,相同的y变量,并且都描述相同的数据。...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。
本次内容介绍条形图的绘制,包括基本条形图、簇状条形图、频数条形图、堆积条形图、百分比条形图。 下次将介绍如何对条形图着色、调整条形图的宽度和间距、添加数据标签等内容。...以gcookbook包中的cabbage_exp数据集为例,该数据集包含两个分类变量Cultivar和Date和一个连续变量Weight。...有时候,我们想额外添加一个分类变量跟x轴上的分类变量一起对数据进行分组。 此时,可通过将该分类变量映射给fill参数来绘制簇状条形图,这里的fill参数用来指定条形的填充色。...输出图片 3 绘制堆积条形图 演示数据 同上,以gcookbook包中的cabbage_exp数据集为例,该数据集包含两个分类变量Cultivar和Date和一个连续变量Weight。...geom_bar(),同时不要映射任何变量到y参数,geom_bar()函数在默认情况下将参数设定为stat = "bin",该操作会自动计算每组(根据x轴上面的变量进行分组)变量对应的观测值。
ggplot2 包中有超过 30 个以 geom 开头的函数,读者可通过该包的帮助文档查看这些函数。映射只负责将变量关联到某个图形属性,并不负责具体的数值。...例如,在上图中,我们将变量 am 映射到颜色,但具体使用哪种颜色是 ggplot2 自动选择的。如果想自己设定颜色,就需要使用标度(scale)函数了。...包还能实现 lattice 包中的分组绘图功能,即分面(facet)。...分面是将整个数据按照某一个或几个分类变量分成多个子集,然后用这些子集分别作图。例如,要将上图按照变量 am 的两个水平分别展示,可以使用下面的命令。绘图结果如下图所示。...接下来我们将探索用 ggplot2 包绘制常用统计图形的方法。 2.分布的特征 在探索数据的过程中,最基本的手段就是观察单个变量的取值情况。对于连续型变量,可以绘制直方图或密度曲线图。
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。...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。...A中的值范围小于其他两个类别。框内的白线表示中值。 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。
6.1条形图 条形图通过垂直的或水平的条形展示了类别型变量的分布(频数)。函数:barplot(height) 6.1.1简单的条形图 ?...6.1.2推砌条形图和分组条形图 如果height是一个矩阵而不是一个向量,则绘图结果将是一幅堆砌条形图或分组条形图。...若beside=TRUE,则矩阵中的每一列都表示一个分组,各列中的值将并列而不是堆砌。 ? ? 6.1.3均值条形图 条形图并不一定要基于计数数据或频率数据。...你可以使用数据整合函数并将结果传递给barplot()函数,来创建表示均值、中位数、标准差等的条形图。 ? 6.1.4条形图的微调 随着条数的增多,条形的标签可能会开始重叠。...6.1.5棘状图 在结束关于条形图的讨论之前,让我们再来看一种特殊的条形图,它称为棘状图(spinogram)。棘状图对堆砌条形图进行了重缩放,这样每个条形的高度均为1,每一段的高度即表示比例。
1.前言 马赛克图(mosaic plot),显示分类数据中一对变量之间的关系,原理类似双向的100%堆叠式条形图,但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度,并会被划分成段。...可以通过这两个变量来检测类别与其子类别之间的关系。 主要优点 马赛克图能按行或按列展示多个类别的比较关系。 主要缺点 难以阅读,特别是当含有大量分段的时候。...并用melt()函数将数据转化成以下结果: library(ggplot2) library(RColorBrewer) library(reshape2) #提供melt()函数 library(plyr...计算出每行的最大,最小值,并计算每行各数的百分比。ddply()对data.frame分组计算,并利用join()函数进行两个表格连接。...2.方法 绘制马赛克图可以使用ggplot2包的geom_rect()函数、graphics包的mosaicplot()函数,或者vcd包的mosaic()函数绘制马赛克图。
这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。 例如,如果要想象两个变量之间的关系,请查看“关联”部分下的图表。或者,如果您想要显示值如何随时间变化,请查看“变化”部分,依此类推。...相关图(Correllogram) 相关图用于直观地查看给定数据框(或二维数组)中所有可能的数值变量对之间的相关度量。 9....矩阵图(Pairwise Plot) 矩阵图是探索性分析中的最爱,用于理解所有可能的数值变量对之间的关系。它是双变量分析的必备工具。 02 偏差(Deviation) 10....类型变量的直方图(Histogram for Categorical Variable) 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色,可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者,您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 49.
这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如,如果要想象两个变量之间的关系,请查看“关联”部分下的图表。或者,如果您想要显示值如何随时间变化,请查看“变化”部分,依此类推。 ?...相关图(Correllogram) 相关图用于直观地查看给定数据框(或二维数组)中所有可能的数值变量对之间的相关度量。 ? 9....矩阵图(Pairwise Plot) 矩阵图是探索性分析中的最爱,用于理解所有可能的数值变量对之间的关系。它是双变量分析的必备工具。 ? ? 02 偏差(Deviation) 10....类型变量的直方图(Histogram for Categorical Variable) 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色,可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 ?...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者,您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 ? 49.
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 <-...(ggplot2) library(reshape2) #将原数据转置以处理成行对应一个年份的形式 data <- data.frame(t(USPersonalExpenditure)) #添加年份变量...data$year <- as.numeric(row.names(data)) #利用reshape2中的melt函数按照year列将原数据集伸展为“年份、变量名、对应数值”的形式 data <-...; 2.4 bin2d() 二维热图也是一种非常实用的图像,我们可以用来一览数据的某两个变量上的指标分布情况: library(ggplot2) d <- ggplot(diamonds, aes...,箱线图是非常有代表性的,它通过图形表现五数概括的情况,在数据基本的描述性统计中具有重要意义,而ggplot2中必然可以绘制箱线图,而且可以绘制得非常精美,下面先看一个最朴素的分组箱线图形式: p <-
这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如,如果要想象两个变量之间的关系,请查看“关联”部分下的图表。或者,如果您想要显示值如何随时间变化,请查看“变化”部分,依此类推。...相关图(Correllogram) 相关图用于直观地查看给定数据框(或二维数组)中所有可能的数值变量对之间的相关度量。 9....矩阵图(Pairwise Plot) 矩阵图是探索性分析中的最爱,用于理解所有可能的数值变量对之间的关系。它是双变量分析的必备工具。 02 偏差(Deviation) 10....类型变量的直方图(Histogram for Categorical Variable) 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色,可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者,您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 49.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云