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数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

当您有代表下列内容的类别时，可以使用簇状柱形图类型： 数值范围（例如，直方图中的项目计数）。 特定的等级排列（例如，具有"非常同意"、"同意"、"中立"、"不同意"和"非常不同意"等喜欢程度）。...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...(x = Time, y = demand)) + geom_bar(stat = "identity") 看看有什么区别,在第二个图形中,数据中time没有6这个值,但是图形X轴还是画出来了,这就是对于分类变量和连续变量的不同...,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,这时用水平出现的频数当做bar的高度.stat="bin"当然也可以不写,因为geom_bar默认是bin ggplot(diamonds...>= 0 #创建csub$pos 变量为csub$Anomaly10y >= 0 的数据 ggplot(csub, aes(x = Year, y = Anomaly10y, fill = pos))

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了解绘制条形图和折线图的细节

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...,aes(x=group,y=weight))+geom_col()# 是不是很简单啊，寥寥几句的代码即可 ： #时间是连续性变量，此时会在x轴上介于最小值和最大值之间所有可能的取值范围处绘制条形 ggplot...(palette = 'Pastel1')##去除第六行的数据,即c52的d21 #又缺失项时（没有值或者NA），结果会略去不绘，同时相近的条形会自动填充到相应位置 3.3 绘制频数条形图 Q:如果每行数据对应一个样本那么如何针对样本频数绘制条形图...A：运行ggplot()函数和geom_line()函数，并指定变量映射到x和y #基础画图 ggplot(BOD,aes(x=Time,y=demand))+ geom_line() #这里的时间是连续型变量...=supp))+ geom_line() ##如果x变量是因子，那么必须同时告诉ggplot用来分组的变量 #在本例中，也可以把dose算作因子型向量（0.5，1，2） ggplot(tg,aes(

7K10
您找到你想要的搜索结果了吗？
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这些条形图的用法您都知道吗？

；如果设置为FALSE，则不显示任何图例；如果设置为TRUE，则显示图例； inherit.aes：bool类型的参数，绘图时是否延用ggplot函数中的数据和轴属性，默认为TRUE；根据作者的经验，如果...ggplot函数中的数据与geom_*函数中的数据存在冲突时，可以将该参数设置为FALSE； 为使读者进一步理解和掌握上面所介绍的函数，接下来利用如上的geom_bar绘制几种常见的条形图。...(data = df, # 指定绘图数据 # 指定x轴和y轴的变量 mapping = aes(x = Province, y = GDP)) + # 绘制条形图...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。...结语 ---- OK，有关条形图的5种变形就分享到这里，如果你有任何问题，欢迎在公众号的留言区域表达你的疑问。同时，也欢迎各位朋友继续转发与分享文中的内容，让更多的人学习和进步。

5.5K10

如何通过R语言制作BBC风格的精美图片

在BBC数据团队开发了一个R包，以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形，并且使新手更容易到R创建图形。 例如： ? 加载所有所需的R语言包 通常在R中创建图表需要安装和加载某些软件包。...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。...例如，如果要创建带有很多条形图的条形图，并要确保每个条形图和标签之间有一定的呼吸空间，则可能是这种情况。 如果您确实保留了较大高度图的边距，那么轴和标签之间的间隙可能会更大。...这是我们在处理条形图的边距和高度时应用的指南（已应用coord_flip） size t b 550px 5 10 650px 7 10 750px 10 10 850px 14 10 因此，您需要做的就是将此代码添加到图表中...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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R for data science （第一章） ②

facet_wrap（）的第一个参数应该是一个公式，你用〜后跟一个变量名创建（这里“formula”是R中数据结构的名称，而不是“equation”的同义词）。...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。...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。...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。

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R语言 | 条形图绘制

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。...ggplot(cabbage_exp,aes(x = Date,y = Weight,fill = Cultivar)) + geom_col(position = 'dodge') Tips：最基本的条形图通常只对应一个绘制在...x轴上的分类变量和一个绘制在y轴上的连续型变量。...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。

2.1K20

数据处理基础—ggplot2了解一下

ggplot()初始化一个ggplot对象并获取参数data和mapping。我们将计数的数据框传递给data并使用aes()函数来指定将变量cell1用作x变量，而将变量cell2用作y变量。...任务1：修改上面的命令以初始化ggplot对象，其中cell10是x变量，cell8是y变量。 很明显，我们刚刚创建的图表信息量不大，因为它们上没有显示数据。要显示数据，我们需要使用geoms。...但是我们的数据框中实际上有10个细胞，比较所有细胞会更好。如果我们想同时绘制来自所有10个细胞的数据怎么办？ 目前我们不能这样做，因为我们将每个单独的细胞视为变量并将该变量分配给x轴或y轴。...任务3：使用更新的counts数据框绘制条形图，其中Cell_ID为x变量，Counts为y变量。提示：您可能会发现阅读很有帮助?geom_bar。...如果我们仔细观察树，我们可以看到它们最终具有与细胞和基因相同数量的分支。换句话说，细胞聚类的总数与细胞总数相同，并且基因聚类的总数与基因的总数相同。

1.4K30

「R」ggplot2数据可视化

当数据为长格式时，每行表示一个条目。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。...aes()函数的功能是指定每个变量扮演的角色(aes代表aesthetics，即如何用视觉形式呈现信息)。在这里，变量wt的值映射到x轴，mpg的值映射到y轴。...用几何函数指定图的类型 ggplot()函数指定要绘制的数据源和变量，几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示。目前，有37个几何函数可供使用。以下列出常用的函数。...绘制诸如条形图和点等对象的位置。...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。

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如何在Python里用ggplot2绘图

为了严格实现图形语法，ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素，而且在很大程度上简化了代码的可读性。...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。...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。...如果你想可视化三个变量之间的关系，您可以将美学添加到另一个二维图中： 1(ggplot(mpg) 2 + aes(x='displ', y='hwy', color='class') 3 + geom_point...plotnine在其y轴上使用disp（发动机排量，单位为升）在其x和hwy（高速公路英里/加仑）上显示二维绘图，并根据变量类对数据进行着色。

3.5K30

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。」...aes:颜色（color颜色或边框颜色、fill填充颜色和 alpha透明度） 形状（linetype线型、size点的大小或线的宽度和 shape形状） 位置 （x, y, xmin, xmax, ymin...✦ 坐标系（Coordinate system, coord）描述数据是如何映射到图形所在的平面，同时提供看图所需的坐标轴和网格线。...「stat：」 设置统计方法，有效值是count（默认值） 和 identity，其中，count表示条形的高度是变量的数量，不能设定y值。...image.png 调整下字体大小和线条 p <- ggplot(dat,aes(x=Group,y=Relative,fill=Group))+ geom_bar(stat="summary",fun

2.4K20

生信技能树七天学习小组 Day4笔记——R语言基础

1.2以mpg为例创建ggplot图形ggplot(data = mpg)+ geom_point(mapping = aes(x=displ,y=hwy))⭐ggplot画图的入门级模板以引擎大小displ...ggplot(data = mpg)+ geom_point(mapping = aes(x=class,y=drv))class和drv都是车的类型，用这两个参数作图并不能获得什么有用的信息1.3...=class))ggplot(data = mpg)+ geom_point(mapping = aes(x=displ,y=hwy,shape=class))ggplot2只能同时使用6种形状1.3.2...创建ggplot2图形时+放在一行代码的末尾解决问题的方法1.5 分面将图分割成多个分面1.5.1 通过单个变量对图进行分面facet_wrap()后面跟的是离散型变量ggplot(data = mpg...facet_grid()只会是单列或者单行，不需要nrow和ncol这两个参数。（6）在使用函数facet_grid()时，一般应该将具有更多唯一值的变量放在列上。为什么这么做呢？

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数据视化的三大绘图系统概述：base、lattice和ggplot2

数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容，可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。...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...1.条件变量的用法~ x | A表示因子A各个水平下数值型变量x的分布情况；y ~ x | A * B表示因子A和B各个水平组合下数值型变量x和y之间的关系。...A ~ x表示A在纵轴上展示，x在横轴上展示。 条件变量为连续型变量时，要先将其转换成离散型变量。

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R基础知识及快速检阅你的数据

绘制散点图 library(ggplot2) ggplot(mtcars, aes(x= wt, y= mpg))+geom_point() #这里的第一部分ggplot2创建绘图对象，将数据框传递给该函数...) 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...))+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...,aes(x=factor(cyl)))+geom_bar() *旧版ggplot2使用geom_bar(stat='identity')创建条形图 新版可使用geom_col()代替 2.4绘制直方图...ggplot(ToothGrowth,aes(x=supp,y=len))+geom_boxplot() #使用interaction()函数制作多变量的箱线图 ggplot(ToothGrowth,aes

3.9K10

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

calls更简洁的 ggplot2 代码表达式ggplot(penguins, aes(x = flipper_length_mm, y = body_mass_g)) + geom_point...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...= "fill" 创建的相对频率图，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。...后跟~变量名（备注：此变量为分类变量）ggplot(penguins, aes(x = flipper_length_mm, y = body_mass_g)) + geom_point(aes(color...同时运行两个ggplot（），再运行ggsave(filename = "penguin-plot.png")后保存的是离ggsave(filename = "penguin-plot.png")最近的

21010

ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

4.3.2 使用gglot()创建绘图时的简单概念 Ggplot2的算法很简单：您提供数据，告诉ggplot2如何将变量映射到几何，使用什么图形，它负责细节。...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。...尺度函数既可用于连续变量，也可用于分类变量。例如，在连续情况下，用刻度填充直方图或密度图；在离散情况下，比例用于填充直方图或条形图，或者在映射颜色、大小或形状时用于散点图。...公式可以是x~y，这表示将绘图分割成变量x的每个值的一行和变量y的每个值的一列。实现facet_grid(x~y)函数将生成一个矩阵，其中的行和列由x和y的可能组合组成。公式可以是x~....，它用于按行分割绘图；实现facet_grid(x~.)。函数按行拆分具有方向的绘图。公式也可以是.~y，用于按列拆分绘图；实现facet_grid(.~y)函数可以按列拆分具有方向的绘图。

4.9K20

R数据科学|5.4内容介绍及习题解答

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。...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...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。...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。

2.3K30

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...barplot(table(mtcars$cyl)) #当变量为因子型,绘制频数条形图 qplot: 版本改掉了一些参数,暂时未知 ggplot: ggplot(BOD, aes(x...=Time, y=demand)) + geom_bar(stat="identity") #当为数据框时,一个变量表示分类,另一个表示其数 值,我们需要在第二个图层也就是geom_bar内指定统计变换为...ggplot(mtcars, aes(x=factor(cyl))) + geom_bar() #当变量为因子型,绘制频数条形图,而且不用指定y 3.画直方图 基础绘图系统: hist(mtcars$mpg...绘图的画箱线图的原理不同 ggplot: ggplot(ToothGrowth, aes(x=supp, y=len)) + geom_boxplot() ggplot(ToothGrowth

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