具有不同响应变量但具有相同x变量的ggplot2堆叠图

ggplot2是一个基于R语言的数据可视化包，它提供了一套灵活且强大的绘图语法，可以用于创建各种类型的图形，包括堆叠图。

堆叠图是一种常用的数据可视化方式，用于展示不同类别或组别的数据在一个整体中的占比关系。在ggplot2中，可以使用geom_bar函数创建堆叠图。

具体步骤如下：

导入ggplot2包：使用library函数导入ggplot2包，确保已经安装了该包。
准备数据：将数据整理成适合堆叠图绘制的格式，通常是一个数据框，包含x变量和多个响应变量。
创建绘图对象：使用ggplot函数创建一个绘图对象，并指定数据框和x变量。
添加图层：使用geom_bar函数添加堆叠图的图层，通过指定fill参数来区分不同的响应变量。
设置图形属性：可以使用各种函数来设置图形的标题、坐标轴标签、图例等属性，例如labs、xlab、ylab、theme等。
显示图形：使用print函数或直接执行绘图对象，将堆叠图显示在屏幕上。

堆叠图的优势在于能够直观地展示不同类别数据的相对大小，并且可以方便地比较不同类别数据的总体大小。它常用于展示分类数据的分布情况、市场份额、调查结果等。

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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。...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。但情节并不完全相同。...每个图使用不同的可视对象来表示数据。在ggplot2语法中，我们说它们使用不同的geom。 geom是绘图用于表示数据的几何对象。人们经常根据情节使用的几何类型来描绘情节。...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。...geom_smooth（）将为您映射到linetype的变量的每个唯一值绘制一个不同的线型，具有不同的线型。

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R可视乎|马赛克图

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。...对于非均匀的马赛克图，关注的数据维度非常多，一般的用户很难直观理解，在多数情况下可以被拆解成多个不同的图表，以下我们会对其进行绘制。...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。...从A这列纵向看可以看出各个指标(Delta,Gamma等)的占比情况，从横向来看，不同变量（A,B等）的宽度代表该变量占所有数据的占比情况，越宽说明该变量数据总和越大。

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每个geom只能显示特定的几何图形（例如，条形图、线和点等），每个geom都有默认统计，并且每个统计都有默认的geom 位置调整：用于调整图形上几何元素的位置以避免相互遮挡，例如在条形图中，堆叠或回避（...面处理描述了应该使用哪些变量来分割数据，以及如何排列它们。刻面是一个强大的工具，可以研究不同的模式是否相同或不同于条件 ?...对于颜色，连续变量被映射到HCL颜色空间中的平滑路径，离散变量被映射到具有相等亮度和色度的均匀分布的色调。...更改颜色的另一个重要应用是将不同颜色映射到源数据集中的类别变量的不同级别。例如，在微生物群落研究中，我们经常使用不同的颜色来呈现不同的实验组或条件。..."Width of Sepal") 4.3.3.5 使用刻面检测不同条件下的模式刻面是一个强大的工具，可以用来研究不同条件下的模式是相同的还是不同的。

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一辆汽车在高速公路上的燃油效率，以每加仑英里数计算。当行驶相同距离时，具有低燃料效率的汽车比具有高燃料效率的汽车消耗更多燃料。要了解有关mpg的更多信息，请通过运行？mpg打开其帮助页面。...ggplot2附带了许多geom函数，每个函数都为绘图添加了不同类型的图层。 ggplot2中的每个geom函数都采用映射参数。这定义了数据集中的变量如何映射到可视属性。...mapping参数始终与aes（）配对，aes（）的x和y参数指定要映射到x和y轴的变量。 ggplot2在data参数中查找映射变量，在本例中为mpg。...语法强调了对x和y的有用见解：点的x和y位置本身就是aesthetic，可以映射到变量以显示有关数据的信息的可视属性。绘制美学图后，ggplot2会处理其余部分。...不同之处在于颜色的相互作用。中空形状（0-14）具有由颜色确定的边界; 实心形状（15-18）充满了颜色; 填充的形状（21-24）具有颜色边框并填充填充。

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(hjust=0.5)) h 　　这样得到的图就比较具有美感和表现力，当然我们更改position参数也可以得到真实的水平逐年变化情况： h <- ggplot(data, aes(x=year,...,stat = 'identity')+ labs(title='消费水平')+ theme(plot.title=element_text(hjust=0.5)) p 　　可以看出这时我们的堆叠条形图便而可以看作离散的堆积面积图...； 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...，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 <- ggplot(mpg, aes(class, hwy...", hjust = "inward") 2.10 violin() 　　小提琴图是一种功能和箱线图类似，但增加了核密度估计功能的图形，且更为美观，ggplot2可以绘制出与seaborn中的小提琴图同样优美的图形

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课后笔记：ggplot2优雅的显示WB结果

「ggplot2中柱状图基本绘制函数常用geom_bar()」参数介绍：「data和mapping是ggplot的基本参数，数据和映射。」...✦ 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。...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...，但是高度表示的数量是不尽相同的。

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一键绘制出版级论文配图，绘图小白福音...

ggpubr的目标是简化复杂的绘图操作，使用户能够通过几行代码快速创建美观且具有信息丰富的图形。...ggpubr支持处理多组数据、分组、堆叠、分面、添加回归线、椭圆、置信区间、自定义标记等功能，可以满足各种不同的数据展示需求。...ggscatter()：创建散点图，用于展示两个连续变量之间的关系。支持添加回归线、椭圆和置信区间。 ggbarplot()：创建柱状图，用于展示不同组别之间的比较。可以设置分组、堆叠和分面。...ggboxplot()：创建箱线图，用于展示不同组别之间的分布差异。支持分组、分面和添加自定义标记。 gghistogram()：创建直方图，用于展示单一变量的分布情况。...ggdensity()：创建核密度图，用于展示单一变量的分布情况。支持分组、填充颜色和密度曲线。 ggheatmap()：创建热力图，用于展示两个变量之间的相关性。支持调整颜色映射、标签和注释。

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如何通过R语言制作BBC风格的精美图片

width_pixels：默认情况下设置为640px，因此仅当希望图表具有不同的宽度并指定其宽度时才调用此参数。...height_pixels：默认设置为450px，因此仅当希望图表具有不同的高度并指定其高度时才调用此参数。 logo_image_path：此参数指定图右下角的图像/徽标路径。...+ scale_colour_manual(labels = function(x) paste0(" ", x, " ")) 如果图例显示的内容有所不同，则需要相应地更改代码。...更改轴翻转图的坐标添加coord_flip（）使垂直分布变为水平： bars <- bars + coord_flip() ? 添加/删除网格线默认主题的y轴具有网格线。...按大小重新排序栏默认情况下，R将按字母顺序显示数据，但按大小排列则很简单：只需将reorder（）包装在要重新排列的x或y变量周围，然后指定要变量重新排序。例如。

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🤩 ggstatsplot | 一个满足你日常统计需求的高颜值R包（三）

写在前面在描述变量的分布情况时，我们可以根据变量的类型，采用不同的方式进行展示，如直方图、饼图、柱状图等。本期使用ggstatsplot中的函数进行统计分析 ^_~ 2....饼图展示数据分布当想要观察分类变量的分布情况,并通过卡方检验进行率的比较时，可以用ggpiestats函数 5.1 初步绘图 ggpiestats( data = dat, x = gender...，看一下不同Age及不同gender的education的分布情况 # 这里我们新增一列Age dat % dplyr::mutate(....堆叠柱状图展示数据分布这里用到的是ggbarstats函数, 功能与ggpiestats相似，只是展示方式不同 6.1 初步绘制 ggbarstats(dat, x = education...(labels = c("Male", "Female")) ---- 6.2 复杂分组绘制堆叠柱状图用到的是grouped_ggbarstats, 比较一下不同Age及不同gender的education

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（数据科学学习手札37）ggplot2基本绘图语法介绍

一、简介　　ggplot2是R语言中四大著名绘图框架之一，且因为其极高的参数设置自由度和图像的美学感，即使其绘图速度不是很快，但丝毫不影响其成为R中最受欢迎的绘图框架；ggplot2的作者是现任Rstudio...，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...更多几何图像　　上述的散点图只是qplot中的参数geom的默认参数point（当x与y都有传入值时的默认值，只有x传入时是hist图），这个参数用来控制图形类型，值得一提的是，他几乎涵盖了所有的图像类型...，它可以同时影响所有的位置变量，譬如说，条形图在笛卡尔坐标系中是规规矩矩的条形，但在极坐标系中，条形就变成了一个个扇形，据此可以构造南丁格尔玫瑰图，如下例：　　这是笛卡尔坐标系下的柱形图： qplot...，但仅使用了qplot()进行绘图，其局限性是只能使用在qplot()中定义的一个数据集和对应的一组图形属性映射，若希望将不同的数据通过不同的图层构建方式来展现在一张图上，就需要使用ggplot()函数

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60 种常用可视化图表，该怎么用？

不等宽柱状图不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」，用来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...分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。...推荐的制作工具有：D3、Datamatic、Datavisual、Infogr.am 堆叠式面积图堆叠式面积图 (Stacked Area Graph) 的原理与简单面积图相同，但它能同时显示多个数据系列...此外，雷达图也可用于查看数据集中哪些变量得分较高/低，是显示性能表现的理想之选。每个变量都具有自己的轴（从中心开始）。所有的轴都以径向排列，彼此之间的距离相等，所有轴都有相同的刻度。...散点图散点图 (Scatterplot) 也称为「点图」、「散布图」或「X-Y 点图」，用来显示两个变量的数值（每个轴上显示一个变量），并检测两个变量之间的关系或相关性是否存在。

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不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」，用来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...分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。...堆叠式面积图 (Stacked Area Graph) 的原理与简单面积图相同，但它能同时显示多个数据系列，每一个系列的开始点是先前数据系列的结束点。...此外，雷达图也可用于查看数据集中哪些变量得分较高/低，是显示性能表现的理想之选。每个变量都具有自己的轴（从中心开始）。所有的轴都以径向排列，彼此之间的距离相等，所有轴都有相同的刻度。...散点图 (Scatterplot) 也称为「点图」、「散布图」或「X-Y 点图」，用来显示两个变量的数值（每个轴上显示一个变量），并检测两个变量之间的关系或相关性是否存在。

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facet）则可以用来生成数据不同子集的图形。...下面首先来复现Fig.1a(pie chart& rose chart)，用饼图呈现出不同组织的数量 Fig.1 一、数据载入 library(ggplot2) library(scales...其中柱状图就用geom_bar函数。除此之外，ggplot2提供了众多几何对象geom_xyz()供大家选择，完整的几何对象可以下载RStudio公司总结的ggplot2 cheetsheet。...y变量的数量 #stat="identity"表示条形的高度是y变量的值 scale_fill_manual(values = Colors) #设置填充的颜色三、转换成饼图 coord_polar...极坐标转换，可以做饼图或玫瑰图或雷达图 coord_polar(theta = "y", #theta 可以选择x或y，表示外延的坐标 direction

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「R」ggplot2数据可视化

R有几种不同的系统用来产生图形，但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法，一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2，我们能够快速学习，多处应用。...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。...选项可以通过不同的方式使用，这取决于它们发生在aes()函数的内部还是外部。通常来说，变量应该设在aes()函数内，分配常数应该在aes()函数外。

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如何在Python里用ggplot2绘图

图形语法的主要组成部分可以看到，从数据开始，有几个组件组成了图形语法。在确定要可视化的数据之后，必须指定感兴趣的变量。例如，您可能希望在x轴上显示一个变量，在y轴上显示另一个变量。...facet指的是子图的规范，也就是说，在单独的图中，将数据中的多个变量相邻地绘制在一起。统计转换主要指在图表中包含汇总统计信息，例如中位数或百分位数。坐标描述了不同的坐标系。...如果您曾经使用过ggplot2，那么您应该熟悉语法中的“+”，它表示上面描述的相同的思想。...接下来，我们定义变量“class”将显示在x轴上。最后，我们说我们要使用一个条形图，其中的条形图大小为20，以可视化我们的数据。...虽然这是一个良好的开端，但目前来看它还不是很好。让我们用图形语法的其他组成部分来美化我们的情节。

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