感觉ggplot 绘图中的图例/legend,完全可以作为一个单独的内容讲很久,特此来总结一下。
本文介绍基于R语言中的Ternary包,绘制三元图(Ternary Plot)的详细方法;其中,我们就以RGB三色分布图为例来具体介绍。
导语:在实现复杂动画或复杂图表的时候,css 往往不能或难以简洁方便的实现;而 canvas 给了你一张白纸和多彩的画笔,给与你无限的想象空间。
● 同学们,开学啦! ● 新春的气息尚未走远 假期立的Flag犹在眼前 伴着正午的太阳 “欣欣然张开了眼” 摸摸自己的小肚子 仿佛还可以吃的更圆 … 然而 假期却已来到了最后一天 没错 你愿,或者不愿意 开学就在那里 不近不远 开 学 啦 背上小书包,一起上学堂 学期伊始 总要有几许壮志豪言 新学期,新开始 校会君带着新年Flag与大家共勉 No.1 “我要当学霸” Flag: 上课不玩手机不睡觉 课前预习,课后复习 认真完成作业 带着钻研精神学习 不耻下问,多向老师和同学请教 No.2 “我要更健康”
R语言中的ggplot2是最美的绘图包之一。但调整主题的细节需要写大量代码,而且还要反复修改、预览,很是费时费力。
上一节我们重点介绍了plot()和matplot()两个绘图函数的几个重点参数,他们可以根据使用者的需要进行修改,绘制出自己需要的图形。当需要添加其他元素或者对全局进行设定的时候,我们就需要一些其他的函数来支持了。
学习了ggplot2的基本绘图元素ggplot2|详解八大基本绘图要素,可以初步绘制出需要展示的图形,legend可以对图例进行细节的修改ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢,那theme有什么用呢?
本公众号已经使用DAX内嵌SVG的方式自定义了一大票图表,读者可点击本文上方的#图表标签查看。很多时候,图表需要使用图例,例如下方的同期对比图:
图例可以帮助我们更好的理解图中的信息,在matplotlib中,通过legend函数来添加图例,有以下两种用法
虽然现在ggplot 的优雅的图像语法已经非常多了。可还是偶有base 绘图的使用场景:
第一种方法是直接在原数据集上改,因为这个图例的标题对应的是数据的列名,我把列名改了就可以了
上期推文推出第一篇基础图表绘制-R-ggplot2 基础图表绘制-散点图 的绘制推文,得到了很多小伙伴的喜欢,也是我更加想使这个系列做的更加完善和系统,我之前也有说过,会推出Python和R的两个版本绘制教程,接下来我们就推出基础散点图的Python绘制版本。本期主要涉及的知识点如下:
因为三个图的图例是一样的,我们完全可以只显示一个图例就够了。这里拼图使用的函数是ggpubr这个包里的ggarrange()函数,这个函数里有一个参数是common.legend,默认好像是FALSE,我们直接设置成TRUE就好了,代码如下
这次的教程的重点就是R语言中处理图形的一般方法,包括了图形的创建和保存、图形特征的修改、一些图形处理的通用方法(后面还会重点关注特定类型的图形)以及图形组合的各种方法。
本文作者蒋刘一琦,自嘲是一个有艺术追求的生信狗,毕业于浙江大学生物信息学专业,目前在复旦大学就读研究生,研究方向为宏基因组。
作为成熟的科研图表,图例的重要性是不言而喻的。所谓一图敌千言,在气象科研领域,图表是进行数据可视化的利器,而图例是帮助阅读者理解图表信息的关键。绘图库matplotlib中专门辟出一个命令——Legend进行设置。下面首先介绍其常用关键字参数。
参见:https://www.cedricscherer.com/2019/08/05/a-ggplot2-tutorial-for-beautiful-plotting-in-r/#prep(挑选的翻译了全文,并结合了一些自己的经验)
说到拼图,那必须得好好学习patchwork包,这个包是Thomas大佬的作品,一经推出就火了,迅速取代了R中其他的拼图包。
前几天在Python白银群【巭孬嫑勥烎】问了一个Python可视化的问题,这里拿出来给大家分享下。
在绘图区域中可能会出现多个图形,而这些图形如果不加以说明,观察者则很难识别出这些图形的主要内容。因此,我们需要给这些图形添加标签说明,用以标记每个图形所代表的的内容。方便观察者辨识,这个标签说明就是图例。 同样,如果观察者想要清楚地了解绘图区域中的内容。就需要给绘图区域添加文本内容用以说明绘图区域的主要内容,标题就可以让观察者清楚地知道绘图区域的核心信息和图标内容。
geom_label可以使用fill对颜色进行填充,fontface设置字体,geom_text不能填充颜色
本节提要:仿制中央气象台气象服务图片、关于cartopy里的投影与转换、cartopy中extent与boundary。
之前有和群里的小伙伴讨论说"将之前Python-matplotlib 绘制的图用R-ggplot2重新绘制",也得到很多小伙伴的响应
Matplotlib 的 Legend 图例就是为了帮助我们展示每个数据对应的图像名称,更好的让读者认识到你的数据结构。
四种常见的作图系统中,ggplot2包基于一种全面的图形“语法”,提供了一种全新的图形创建方法。这个包极大地扩展了R绘图的范畴,提高了图形的质量。它通过全面一致的语法帮助我们将多变量的数据集进行可视化,并且很容易生成R自带图形难以生成的图形。
最近着手准备使用R-ggpot2进行图表绘制,当然,Python可视化图表绘制也不能落下,所以,后面的推文我尽量会推出两种教程
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:
还亲自写了一个提问参考范文:如果这样问问题,大家可能会更趋向于帮助我 ,都是非常值得大家学习的,不过对于简单的R代码咨询,主要都是一些ID转换,字符串操作技巧等等,我这里还有另外一个提问沟通指南。
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中,我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化,以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习,而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化,且提供了操纵图像的极高自由度,但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高,制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码。
Matplotlib是Python中最流行的绘图库,它模仿MATLAB中的绘图风格,提供了一整套与MATLAB相似的绘图API,通过API,我们可以轻松地绘制出高质量的图形。 中国银行股票数据下载: 链接:http://pan.baidu.com/s/1gfxRFbH 密码:d3id 1、开场例子 我们以中国银行股票收盘价曲线作为例子来作为开场。 首先我们通过pandas导入数据,并提取出收盘价一列: ChinaBank = pd.read_csv('data/ChinaBank.csv',index_co
❝本节来介绍一个修改文本颜色的绘图案例,在实际数据分析的过程中某些情况下我们需要为轴文本和图例文本来添加不同的颜色,但是由于在ggplot2中无默认的参数来实现这一功能,在此小编使用另一种巧妙的方法来实现这一需求,整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。
[Style functions]http://seaborn.pydata.org/tutorial/aesthetics.html#aesthetics-tutorial
Matplotlib 是第一个Python数据可视化库,是python社区中使用最广泛的绘图库。其设计风格非常类似于1980年代开发的专有编程语言MATLAB,它提供了与MATLAB命令相似的API,常见包如 pandas 和 Seaborn 都会调用matplotlib。
Python 的绘图功能非常强大,如果能将已有的绘图库和各种复杂操作汇总在一个自己写的库/包中,并实现一行代码就调用并实现复杂的绘图功能,那就更强大了。所以本博文只强调绘图代码的实现,绘图中的统计学知识(名义变量,数值变量,xx图与xx图的区别等等)与 Python 基础库操作(seaborn,matplotlib)并不会提及。
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中,我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化,以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习,而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化,且提供了操纵图像的极高自由度,但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高,制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码,而geoplot基于geopandas,提供了众多高度封装的绘图API,很大程度上简化了绘图难度,就像seaborn之于matplotlib。
本最近打算把《R数据科学》过一遍,并且把课后习题都做一下。先从第一章开始吧,快速把ggplot过一下。第一章目录如下:
今天这篇推文小编给大家介绍一个一直想绘制的图表-议会图(parliament diagrams),当然这也是柱形图系列变形的一种。绘制这种图表也是超级简单的,只需使用R-ggpol包进行绘制即可,当然,改包还提供其他优秀的绘图函数,下面就一起来看下吧。
legend 函数可以在 MatLab 的坐标区按曲线的绘制顺序添加对应曲线的图例。
最近接到锅让画几个数据图。其实第一反应是用origin来画图,但问了一圈周围没有用Origin画过箱形图的,有些问题无法解决又百度不到。但好在略懂一点python的matplotlib画图,于是决定换个更适合程序员的画图工具。
plot(Y)如果Y是m×n的数组,以1:m为X横坐标,Y中的每一列元素为Y坐标,绘制n条曲线;如果Y是n×1或者1×n的向量,则以1:n为横坐标,Y为坐标表绘制1条曲线;如果Y是复数,则plot(Y)等效于plot(real(Y), imag(Y));其它使用情况下,忽略坐标数据中的虚部。
看效果还挺不错吧,但是我们实际开发时,往往需求没这么简单,下面,我们来对折线图各种方法进行一个总结。
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
做前端图表时,最耗时的就是找配置参数,比如你在使用AntV G2时,为了更加美观,拉大数据之间的差距,需要将y轴设置一个最小值,由于每个图表的参数少说十几个,多达二十多个,一个一个找,势必会浪费很多时间,更何况有时你找的参数并不在某一具体的图表模块,而是在公共的图表组件配置模块中。这个时候我就思考,这些寻找配置参数,毫无技术性的,耗时的工作能不能交个AI来做?所以在日常的开发图表的过程中,遇到问题,我刻意地去利用AI去完成。下面看一下我在实际开发中的几个案例
在昨天的文章人人都能看懂的Matplotlib绘图原理中,我们对Matplotlib的绘图机制进行了讲解,在弄清楚plt.xxxx和ax.xxxx中plt和ax区别之后,本文继续讲解xxxx究竟是什么。
线条的属性有:Color —— 颜色、LineWidth —— 线条宽度、LineStyle —— 线型、LineJoin —— 线条边角的样式、 AlignVertexCenters —— 锐化垂直线和水平线
整个流程是minimap2比对,然后是syri做变异检测,最后使用plotsr这个命令可视化展示结果,用到的命令是
在用RStudio的ggplot2包进行画图时常常记不住对应的美化代码,检索又要花费大量的时间。今天给大家推荐一款非常容易上手,且能够解决大家记不住代码痛点的RStudio扩展R包ggThemeAssist。
科研论文配图多图层元素(字体、坐标轴、图例等)的绘制条件提出了更高要求,我们需要更改 Matplotlib 和 Seaborn 中的多个绘制参数,特别是在绘制含有多个子图的复杂图形时,容易造成绘制代码冗长。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/130383.html原文链接:https://javaforall.cn
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云