在BarPlot上使用两个轴绘制R重叠线 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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R语言画图时常见问题

3 如何在已有图形上加一条水平线使用低水平绘图命令 abline()，它可以作出水平线（y 值 h=）、垂线（x 值 v=）和斜线（截距 a=，斜率 b=）。...简要地说，高水平绘图命令可以在图形设备上绘制新图；低水平绘图命令将在已经存在图形上添加更多的绘图信息，如点、线、多边形等；使用交互式绘图命令创建的绘图，可以使用如鼠标这类的定点装置来添加或提取绘图信息。...在已有图形上添加信息当然要使用低水平绘图命令。 4 如何加图例？绘制图形后，使用 legend函数，help(“legend”) 5 R 如何做双坐标图？...在 R 中可以通过绘图参数 par(new = TRUE)使得绘制第二个绘图 (hight-level plot) 时保留第一个绘图区域，这样两张绘图会重叠在一起，看起来就是双坐标图。...在 word 里面，可以使用 eps，虽然在屏幕上显示不是很好，但打印效果却不错。 12画图时的参数 axis()：las设置坐标轴标签的方式（水平，垂直……）。

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数据可视化详解+代码演练

sqrt{x}$') # 坐标轴上移 ax = plt.subplot(111) ax.spines['right'].set_color('none') # 去掉右边的边框线 ax.spines...['top'].set_color('none') # 去掉上边的边框线 # 移动下边边框线，相当于移动 X 轴 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')...plt.grid(True) # 显示绘图 plt.show() 散点图、曲线图、折线图、灰度图、饼状图、箱图、琴图等常用图形的绘制，也非常的简单，程序如下所示：程序2： #散点图，是用来展示两个维度间的相关性...Seaborn的安装也非常的简单，使用pip install seaborn直接安装即可，首先我们来介绍一些Seaborn中的基本绘图函数：折线图：plot()、散点图：lmplot()、柱状图：barplot...', lw=5, label='error') plt.xticks(range(12),per_month_distribute.index,fontsize=15,rotation=45)#把X轴上的字体旋转

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10个数据可视化技巧,让你一看就懂！

matplotlib 中的图表是一种结构，可以这样使用：图形：绘制图表的背景或画布轴：我们的图表通常，这些东西是在代码后台自动设置的，但是如果要绘制多个图形，我们只需要按照以下方式创建图形和轴对象...在上面的例子中，我们将在 y 轴上向下移动注释文本。 5.使用不同颜色区分标签在某些情况下，在一段时间或一系列的值中，我们可能测量了不同种类的物体。例如，假设我们测量 6 个月以来狗和猫的体重。...ax[0] 将是我们要在其中插入行的图表 32 将是绘制线的值 c = 'r' 表示图表将是红色的如果我们使用的是 subplots，那么将 axvline 添加到相应的 axe 就很简单，如上面的示例所示...9.重叠绘图和更改标签和颜色在同一轴上重叠图表很容易：我们只需要为所有想要的绘图编写代码，然后，我们可以简单地调用'plt.show()'将它们全部绘制在一起： a=[1,2,3,4,5] b=[4,5,6,2,2...然而，有时重叠会导致混淆，所以我们可能需要做一些改进，让人更容易理解。例如，假设你希望在同一个图形中重叠你采集的两个不同样本的身高分布：一个来自你的同事，另一个来自当地的篮球队。

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数据挖掘从入门到放弃（五）seaborn 的数据可视化

seaborn是一个面向对象可视化库，本次使用seaborn自带的tips（餐厅小费）数据集进行数据的分布探索，在遇到新的数据集合时候，分析问题不至于无从下手； Seaborn通过sns.set()方法实现主题风格更改...3、两个变量的散点图：scatterplot() # countplot() 中x和y只能指定一个，指定x轴则y轴展示数量，指定y轴则x轴展示数量 fig,(axis1,axis2,axis3) = plt.subplots...5、两个变量的联合分布图jointplot() # 5、两个变量的联合分布图jointplot() # 单个变量的分布探究完成后，可以做多个连续性变量之间的联合分布散点图，使用jointplot()函数...，在x和y轴绘制分布图，在中心绘制散点图； # seaborn.jointplot(x, y, data=None, kind='scatter', stat_func=None, color=None...()函数若输出的值域是离散值，我们可以将其转换成1/0的连续性，然后看特征属性的贡献度； # 11、barplot()函数，直观绘制曲线图 # 若输出值域是离散值，我们可以将其转换成1/0 # 这里值域是个连续性的

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社交网络分析的 R 基础：（六）绘图操作

R 语言强大的可视化功能在科学研究中非常受欢迎，丰富的类库使得 R 语言可以绘制各种各样的图表。当然这些与本章内容毫无关系，因为笔者对绘制图表了解有限，仅限于能用的程度。...接下来的内容无需额外安装任何包，仅使用 R 语言自带的绘图工具完成柱状图与折线图的绘制。如果对绘制的图表定制性要求较高，请搜索 ggplot2 包的相关教程。...柱状图折线图保存绘制的图表柱状图 R 语言中使用 barplot() 函数来创建柱状图，下面绘制一个最简单的柱状图： > data1 <- c(0.7795875, 0.8686484, 0.8901365..., 0.905844, 0.9201746, 0.9227028) > barplot(data1) 为了使图表的可读性更高，还需要添加标题、x 与 y 轴的副标题： > xArgs axis(side = 2) # 绘制第一条 y 轴 > axis(1, at = 1:6, labels = xArgs, cex.axis = 0.9) # 绘制 x 轴 > par(new

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让老板和客户一看就懂，赞不绝口的10个数据可视化技巧

matplotlib 中的图表是一种结构，可以这样使用：图形：绘制图表的背景或画布轴：我们的图表通常，这些东西是在代码后台自动设置的，但是如果要绘制多个图形，我们只需要按照以下方式创建图形和轴对象...在上面的例子中，我们将在 y 轴上向下移动注释文本。 5.使用不同颜色区分标签 ---- 在某些情况下，在一段时间或一系列的值中，我们可能测量了不同种类的物体。...ax[0] 将是我们要在其中插入行的图表 32 将是绘制线的值 c = 'r' 表示图表将是红色的如果我们使用的是 subplots，那么将 axvline 添加到相应的 axe 就很简单，如上面的示例所示...重叠绘图和更改标签和颜色 ---- 在同一轴上重叠图表很容易：我们只需要为所有想要的绘图编写代码，然后，我们可以简单地调用'plt.show（）'将它们全部绘制在一起： a=[1,2,3,4,5] b...然而，有时重叠会导致混淆，所以我们可能需要做一些改进，让人更容易理解。例如，假设你希望在同一个图形中重叠你采集的两个不同样本的身高分布：一个来自你的同事，另一个来自当地的篮球队。

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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...主要变量即为图形的两个坐标轴，其中y在纵轴上，x在横轴上。变形：单变量绘图，用 ~ x 即可；三维绘图，用z ~ x*y；多变量绘图，使用数据框代替y ~ x即可。...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。...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。...Strip 函数，设定面板条带区域 Split/position 数值型向量，在一页上绘制多幅图形 Type 字符型向量，设定一个或多个散点图的绘图参数，（如p=点，l=线，r=回归，smooth=平滑曲线

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R绘图时x轴刻度过长被裁减的解决办法

在使用R绘制图形的时候，经常出现x轴刻度名称过长导致显示不完整的情况。...", "yellowyellow", "greengreen", "blueblue", "purplepurple", "whitewhite", "greygrey", "pinkpink") barplot...image.png 解决办法调用par()函数设置外边框的大小，默认外边框的大小为mar=c(5.1,4.1,4.1,2.1), 分别对应下，左，上，右四个外边框。...我们可以将下边框调大点： par(mar=c(8, 4.1, 4.1, 2.1)) barplot(count, las=2, xlab="Colors") ?...image.png x刻度标签的问题解决了，但是x坐标标签又发生重叠了，怎么解决呢？我们需要将横坐标标签往下移，首先，设置xlab为空，然后调用mtext函数在外边框中输出文字。

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seaborn从入门到精通03-绘图功能实现02-分类绘图Categorical plots

在关系图教程中，我们看到了如何使用不同的可视化表示来显示数据集中多个变量之间的关系。在示例中，我们关注的主要关系是两个数值变量之间的情况。...实际上在seaborn中有两种不同的分类散点图，第一种是stripplot()，stripplot()是catplot()中默认的“kind”，它使用的方法是用少量的随机“抖动jitter”来调整点在分类轴上的位置...参数控制抖动的大小或完全禁用抖动: ax = sns.catplot(data=tips, x="day", y="total_bill",jitter=False) 案例2-分类散点图kind=“swarm” 第二种方法是使用一种防止重叠的算法沿分类轴调整点...但将类别变量放在垂直轴上通常是有帮助的(特别是当类别名称相对较长或有许多类别时)。...该函数还在另一个轴上对高度的估计值进行编码，但它不是显示完整的条，而是绘制点估计值和置信区间。此外，pointplot()连接来自相同色调类别的点。

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「R」传统图形绘制

绘图工具 grid() 可以添加网格线； abline() 添加直线； box() 在图形周围绘制矩形；rug() 可以沿着坐标轴绘制“地毯”图。...我们也可以在图像区域或外部区域使用一般在绘图区域使用的函数，不过有点麻烦。我们需要先设定 xpd 的状态。下面展示了一个例子：将绘制出的一个在两个图像之间穿越的矩形。...下面举一个定制坐标轴的例子：开始绘制一个初始图形，并且绘制 y 轴的尺度是摄氏度。接下来再绘制一个华氏温度的 y 轴。x 轴使用特殊标签，而不是默认刻度线的数值位置。...至少有 2 种方法：调用 par(new=TRUE) 实现 2 个不同图形在彼此之上重叠绘制在绘制第二个数据之前显式地重置 usr 状态方法一 drunkness = ts(c(3875, 4846...text() 下面绘制火山并添加等高线。

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R语言十八讲(七)

R的画图功能是非常强大的,这非常有利于数据可视化,对于R画图,我们一般使用三个画图系统,分别是R自带的画图系统,另外还有两个包,他们的画图功能也很强大,即lattice包和GGplot包,一般我们从自带的系统画图功能开始学起...R中的画图函数有高级画图函数和低级画图函数,所谓高级画图函数就是,它占用一个画板上,在此画板上绘制图像,而低级绘图函数,则不占用画板,它在高级绘图函数的基础上,进行绘制图像,也就是说,低级绘图函数只是在高级绘图函数绘制的图形基础上修改...高级绘图函数有如下: ｄｅｖ．ｎｅｗ（）新建画板 plot()绘制点线图,条形图,散点图. barplot( ) 绘制条形图 dotchart( ) 绘制点图 pie( )绘制饼图. pair( )绘制散点图阵...低级绘图函数: ｐａｒ（　）　可以添加很多参数来修改图形 title( )　添加标题 axis( )　调整刻度 rug( )　添加轴密度 grid( )　添加网格线 abline( )　添加直线 lines...，自然就记住了，那在我们还没有熟悉之前，我们如果不知道可以使用哪些参数，有一个很简单的办法，就是打开绘图函数的帮助文档，就可以看到可以添加的绘图参数，那么这里，我们只需了解参数的含义以及其使用方法就可以啦

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比较（一）利用python绘制条形图

比较（一）利用python绘制条形图条形图（Barplot）简介条形图主要用来比较不同类别间的数据差异，一条轴表示类别，另一条则表示对应的数值度量。...通过seaborn绘制多样化的条形图 seaborn主要利用barplot绘制条形图，可以通过seaborn.barplot[1]了解更多用法修改参数 import seaborn as sns import...row: row['total_bill'] / day_total_bill[row['day']] * 100, axis=1) # 将数据分成smoker和non-smoker两份，方便我们绘制两个条形图...= np.arange(len(bars1)) r2 = [x + barWidth for x in r1] r3 = [x + barWidth for x in r2] # 绘制分组条形图...、matplotlib的bar和pandas的bar快速绘制条形图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的条形图来适应相关使用场景。

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Seaborn 可视化

Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。...创建直方图密度图（核密度估计）密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布...还可以使用jointplot在每个轴上创建包含单个变量的散点图。...使用Seaborn的jointplot绘制蜂巢图，和使用matplotlib的hexbin函数进行绘制 2D核密度图和kdeplot类似，但2D核密度图课展示两个变量条形图也可以用于展现多个变量，barplot...默认会计算平均值箱线图用于显示多种统计信息：最小值，1/4分位，中位数，3/4分位，最大值，以及离群值（如果有）关于箱线图箱子的中间有一条线，代表了数据的中位数箱子的上下底，分别是数据的上四分位数

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上下调基因各自独立进行GO数据库的3分类富集(求美图代码)

火山图大家应该是也基本上都没有问题，下面的MA图其实跟火山图非常的类似，两者都是log2FC信息，不同的是火山图展现P值，而MA图展现的是表达量情况！...(margin = margin(t = 0.3, unit = "cm")),##线与数字不要重叠 axis.ticks.x = element_line(colour = "black...",size = 0.3) ,#修改x轴刻度的线 axis.ticks.y = element_blank(),...columns = 'ENTREZID', keytype = 'SYMBOL')[,2])) 通常使用...') 这样有了最原始的图，如何绘制成为文章开头的美图呢？

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53-R可视化-二-基础包绘图的入门功夫

# 颜色部分可以在图形参数中记忆，方便记忆坐标轴 axis()，有以下参数: side # 整数，表示图形哪边绘制坐标轴，1下，2左，3上，4右。...at # 数值向量，自定义坐标轴的刻度。 labels # 字符型向量，指定刻度线上的文字标签，默认下使用at 的数字直接注释。 pos # 坐标轴线绘制位置的坐标（即与另一条坐标轴相交位置的值）。...tck # 刻度线的长度，相对于绘图区域的大小分数表示（负值表示在图形外，正表示在图形内，0为禁用，1 为绘制网格线）范例： > plot(1:5, ann = F, las = 2) > axis...(side = 1, tck = 1, las = 2) image.png 参考线 abline()，可以在指定的x或y 轴位置添加参考线，其中h 添加水平实线，v 添加竖直实线： > plot(...获取位置坐标如果你是在具有图形界面的系统中使用R，则可以通过下面的函数，在图形界面上选择某个点，获取其坐标： > locator(1) # 点一下你的绘图Quartz界面 $x [1] 1.634064

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「R」R 的基本图形绘制

---- 条形图函数barplot()的最简单用法是： barplot(height) 其中的height是一个向量或者一个矩阵。接下来示例中，我们绘制一项探索类风湿性关节炎新疗法研究的结果。...（请确保在使用前已经安装vcd包，使用命令install.packages("vcd")）简单条形图若height是一个向量，则它的值就确定了各条形图的高度，并将绘制一幅垂直的条形图。...它通过绘制连续变量的五数总括——最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值来描述连续型变量的分布。...若两个箱的凹槽互不重叠，则表明它们的中位数有显著性差异。...mpg_dis_plot.png 点图点图提供了一种在简单水平刻度上绘制大量有标签值的方法。

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Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

sns.lineplot(data=df, x="year", y="lifeExp") 以下是折线图的类型简单线图简单的折线图仅在图形上绘制一条线...数据被划分为不重叠的区间，称为箱和桶。一个矩形竖立在一个 bin 上，其高度与 bin 中的数据点数量成正比。直方图给人一种底层数据分布密度的感觉。...面积图它由线和轴之间的区域表示。面积与其代表的数量成正比。这些是面积图的类型：简单面积图 I在此图表中，彩色段彼此重叠。它们被放置在彼此之上。堆积面积图在此图表中，彩色段彼此堆叠在一起。...它们在水平轴上的位置决定了一个变量的值。垂直轴上的位置决定了另一个变量的值。当一个变量可以控制而另一个变量依赖于它时，可以使用散点图。当两个连续变量独立时也可以使用它。...第25个百分位数是绘制的线，其中 25% 的数据点位于其下方。盒子的另一端位于第 75个百分位数（其定义类似于第 25个百分位数）百分位如上）。数据的中位数由一条线标记。还有两条额外的线，称为须线。

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R语言之基础绘图

在第二行命令里，参数 type 改为了“b”（代表点和线），所以得到的第二张图是点线图。...例如： # 为了比较两种药物不同剂量下的响应情况，我们在一幅图上展示两个点线图，并用不同类型的线（lty）和不同特征的点（pch）加以区分。...Prewt 的频数分布，由于函数 hist( )中没有设置任何参数，图中使用了默认的组距、坐标轴标签和标题等。...library("showtext") # R 数据分析镜像的中文支持不太好，需要借助 showtext 包 showtext_auto() # 自动支持中文 # 使用红色填充了条形，添加了信息量更大的坐标轴标签和标题...lines(density(Prewt), col = "blue", lwd = 2) # 最后使用函数 rug( )在横轴上添加了轴须图，以展示数据分布的密集趋势。

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R- 组合图(折线+条形图)绘制

对于这种图我一直都是使用R的base函数来完成的，代码其事并不复杂涉及到的无非就是plot、barplot、axis、text、mtext、par等几个基本的函数。...在par中使用mar定义绘图区域，4个数值分别对应下、左、上、右4个方向的绘图边界，这里由于要在右侧放置图里，因此右侧数值较大。...barplot绘制条形图，这里要注意应用axes = F将坐标轴去除，并使用names.arg将横坐标的标签定义为空，注意有几组其对应的数字就设置为几，xlim的范围从0至样本组数目+2。...使用axis在左侧添加相对丰度对应的坐标轴，side = 2代表左侧。...使用text添加其对应的标签，注意这里的line用于调整坐标轴的位置，如果左侧空间不够，需要调整上一步par内mar中的第二个数值。 ? 条形图绘制完成之后绘制折线图。

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R语言系列第六期：③R语言高级绘图（上）

绘制二维图形在R中，绘制二维图形主要有两个函数plot()和matplot()。 plot()函数主要绘制标准的x-y图形，它是基于笛卡尔坐标。...一个矩阵的列参照另一个矩阵的相应列来绘制图形。在绘制同一个图时，两个矩阵的行数应该一样。如果行数不一样，行数较少的那个矩阵用缺失值（NA）来填充。第一个矩阵的值会用在横轴上。...符号、线与坐标轴风格的选项可以使用一些选项来制定R绘制的图形。在函数plot()和matplot()中，选项通常作为附加参数被调用。可选参数能以任意顺序输入，以逗号隔开。...5 刻度线在坐标轴上的刻度线由选项lab=和tcl=控制。lab=选项是一个向量，它有两个元素，第一个元素是横轴的刻度线数量，第二个选项是纵轴的刻度线数量。...tcl=选项将一行文字的高度作为刻度线的长度。tcl的值为负数是表示刻度线在坐标轴外，为正数表示刻度线在坐标轴内。 6 坐标轴标签在默认的情况下，横轴和纵轴的标签是绘图向量的名称。

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