昨天以最简单的单序列柱形图作为对象详细的讲解了关于套用主题以及图表美化的思路。 今天就我们常用的几种柱形图的衍生图表——簇状柱形图、堆积柱形图、百分比堆积柱形图的美化工作进行讲解。...我们还是以昨天的数据作为演示数据，同时添加两年度数据。...由于今天的案例数据中有两个年份的数据，其实算是汇总过的二维表（宽数据），不符合R语言图表数据源的结构（一维表、长数据），所以需要使用reshape2包中的melt函数对数据进行重塑，将其变为长数据进行作图...将以上所有图表通过添加旋转参数调整为条形图： 簇状条形形图： ggplot(mydata,aes(Conpany,Sale,fill=Year))+geom_bar(stat="identity",position...百分比堆积条形图： ggplot(mydata,aes(Conpany,Sale,fill=Year))+geom_bar(stat="identity",position="fill")+ggtitle
当然ggplot函数中是支持这种多样性的订制需求的，甚至像那些知名的咨询或者顶级财经媒体的御用图表模板已经被制作成了图表主题分享在R语言的主题包之中。...（原因前文已经说明） 柱形图与条形图之间的转换秩序一句代码即可： coord_flip() #柱形图与条形图之间翻转 ggplot(mpg,aes(class,displ))+geom_bar(stat...)+coord_flip() ?...添加排序参数之后，图表看上去舒服很多，但是X轴横坐标英文名字太长，我们采用条形图规避，或者将X轴标签文字旋转90度。...所以呢，如果想要找到一种即不需要写很长很冗杂的代码，而且又能将图表美化的超级漂亮的方法，那真的就完美了呢~ 那就要站在巨人的肩膀上喽，使用那些发烧友所写的行业标杆级的图表主题包。
饼图 饼图，将一般的柱图进行直角坐标轴到极坐标轴的转换（coord_polar()) ggplot(df,aes(x=factor(1),a,fill=factor(var)))+ geom_bar...="三维百分比条形图",fill="")+ coord_flip()+ facet_grid(....,scale="free")，垂直分割，且不同形式的图表可以被分割出来 ggplot(data = filter(df1,item !...") # 在geom_bar的基础上加上了以三个对象a,b,c,的值为点的点图geom_point ggplot(df1,aes(id,value))+ geom_bar(aes(fill=item...漏斗图 漏斗图的数据分布在图形中间，用coord_flip()转换方向，可以看到不同组的最大，最小值的差异 df_tmp4% select(1:3) %>% arrange(a) %
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。...（类似地，通过panel.grid.major.y = element_blank（）删除y轴上的网格线） bars <- bars + coord_flip() + theme(panel.grid.major.x...它们的值可以在0到1之间，其中0左对齐，而1右对齐（或垂直对齐的底部和顶部对齐）。 根据数据添加标签 上面的向图表添加注释的方法使您可以精确地指定x和y坐标。...（如果您对为什么将x设置为大陆，将y设置为预期寿命感到困惑，那么当图表似乎正以相反的方式绘制它们时，这是因为我们已经翻转了 使用coord_flip（）进行绘图。...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
它实质上修改了ggplot2主题功能（ggplot2学习笔记之图形排列）中的某些参数。 例如，第一个参数是设置图标题元素的字体、大小、和字体颜色。...它能按照BBC图形的标准将标题和副标题左对齐，在绘图的右下角添加页脚，也可以在左下角添加来源。它还可以将图表保存到指定的位置。...： bars <- bars + coord_flip()#垂直变成水平 添加/删除网格线： bars <- bars + coord_flip() + theme(panel.grid.major.x...使用panel.grid.major.x = element_line添加x轴上的网格线。...x) format(x, big.mark = ",", scientific = FALSE)) 将百分比符号添加到轴标签
ps：高级绘图函数是指可以绘制出一张图，而低价绘图函数是指在图中添加的“零部件”，低级绘图函数必须在高级绘图函数的基础上才能绘制，二者都是base包的内容eg:plot绘图> plot(iris[,1]...) #常用于统计个数，y轴会根据x轴自动计算图片也可以把count改成prop,计算百分比>ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x =...cut, fill = clarity), position = "dodge")图片9）坐标系coord_flip( )....翻转坐标系coord_polar( ) 极坐标系四、ggpubr绘图与ggplot2类似，但是不用映射ggpubr::ggboxplot(iris,x="Species",y="Sepal.Length...",color = "Species",shape="Species",add="jitter")ps:在ggplot2用geom_jitter() ,在ggpubr用add="jitter"图片五、保存文件
ggplot作图背后的图表哲学，没有给予饼图（以及衍生出的圆环图、玫瑰图等放射状图表类型）存在的空间（主要是该包的开发者个人的审美观，比较反感次坐标轴以及功能类型雷同的重复性图层函数，所以它宁可开发出分面图层原理也不愿意增加次坐标轴...，不愿意为原本柱形图可以表达的图表形式再单独开发一种功能雷同的饼图函数）。...但是巧的是，在常见的三种坐标形式中，极坐标转换可以非常轻松的将常见的柱形图（条形图）、堆积柱形图通过只一句极坐标函数就神奇的转化为饼图、玫瑰图、圆环图等（不知道是有意为之还是偶然的巧合）。...接下来我们通过以上函数添加极坐标（注意极坐标的设定是如何影响最终的图表形式的） ggplot(diamonds,aes(x=factor(1),fill=cut))+geom_bar()+coord_polar...当然如果你使用的原始柱形图数据中添加了分类序列（也就是堆积柱形图），按照上面的方式可以制作更加复杂的圆环图、堆叠玫瑰图 ggplot(diamonds,aes(x=color,fill=cut))+geom_bar
一个小案例，使用ggplot2绘制蝴蝶图，在巩固温习条形图坐标轴翻转的同时，重新熟悉一下如何利用grid系统进行版式布局。...原图如下： 该图表思路很简单，就是两个条形图通过坐标轴翻转，使用grid包中的版式布局函数进行合理的版式拼接即可。...制作左侧柱形图： p2<-ggplot(mydata)+ geom_hline(yintercept=-mean(mydata$B),linetype=2,size=.25,colour="grey")+ geom_bar...black",fontsize=20,fontfamily="myfzhzh",draw=TRUE,just="centre")) showtext.end() dev.off() 注意以上代码中所使用的coord_flip...函数、geom_text函数以及最后的grid系列函数的用法。
这只是一个很简单的例子，两个图所表达的是同样的数据变量，同样的图表形式，而且在精确度上几乎毫无差异。...其实严格来讲，在R预言的作图函数中，是并不严格区分柱形图与条形图，因为二者无论是形式上还是功能上都表达着同样的数据类型和信息。他们有一个通用的名称——Barplot。...二者之间的转换往往只需要添加一个额外的参数而已。 coord_flip() 今天先介绍柱形图： 这里就暂且使用ggplot2包中内置的数据集mpg。...geom_bar是在ggplot坐标系系统之上添加的柱形图图层，stat是对其中的数值型变量所做的统计变换（默认为count），fill是颜色填充设定，可以是某一分类变量，也可以直接映射为颜色。...（长数据，也就是类型数据库格式的数据源） 图表所支持的数据存储格式的巨大差别往往成为初学者在R语言图表面前磕磕碰碰、引起困惑的重大原因。
基础包绘图函数内容-仅作了解，不常用# 低级绘图函数line() #添加线curve() #添加曲线abline() #添加给定斜率的线points() #添加点segments() #折线arrows...aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) + facet_grid(Group ~ Species) 4.几何对象-图层4.1 局部设置: mapping =在不同的...--柱状图#y轴值为默认统计的ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut)) #geom_bar与stat_count相对应，属于...= Freq), stat = "identity") #手动添加y轴/y值5.2 将count改为prop(统计变化使用场景2)ggplot(data = diamonds) + geom_bar...coord_flip()bar + coord_flip()图片极坐标系coord_polar()图片★★★完整绘图模板★★★ggplot(data = )+ <GEOM_FUNCTION
当数据序列比较多的时候，特别是超过四个以后，还用堆积柱形图（条形图）、或者簇状柱形图的话，图表必然会因为系列太多而受到挤压或者变形，整体就会不协调、不美观。...还有ggplot不支持次坐标轴功能，它的作图思维基本源于塔夫脱的可视化理念，而且作者个人的审美也接受次坐标轴（大牛任性），但是他留给大家解决多序列图表的方案是——分面组图~ data<-data.frame...默认图表的配色确实挺难看的，这里我们使用华尔街日报、经济学人的主题、及配色模板。...以上是我们使用传统的方法通过将颜色映射到不同类别的年度收入变量上，达到了区分效果，可是这样终究不是办法，五个序列实在是有点多，已经让然有点儿眼花缭乱了，如果有8个序列、10个序列呢，那又该怎么办呢~ 下面跟大家将其中一种比较有效的解决办法...关于簇状、分面图表数据标签问题： 昨天在讲解的时候忘记了图表数据标签这回事儿，而且当时确实也不太会处理这块儿，后来突然找到了处理方法： 簇状图标签数据处理： ggplot(mydata,aes(Conpany
Sepal.Length, y = Petal.Length)) + facet_wrap(~ Species)#根据什么进行分面图片#双分面dat = iris#建议重新赋值而不是在内置数据iris上直接进行修改哦...Sepal.Length,y = Petal.Width, color = Species))+ facet_grid(Group~Species)#依旧在facet...(mapping = aes(x = cut, fill = cut), width = 1) + #宽度这个参数可以自己修改看看发生什么变化 theme(aspect.ratio...= 1) + #这一行是切换主题哦 labs(x = NULL, y = NULL)bar图片#翻转坐标系bar + coord_flip()#翻转coord_flip() 图片bar + coord_polar...()#极坐标系coord_polar()图片补充：主题改变#以ggpubr的白底风格为例ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut
此外，图形中还可能包含数据的统计变换（statistical transformation，缩写stats），最后绘制在某个特定的坐标系（coordinate system，缩写coord）中，而分面（...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。...), position = position_stack(vjust = 0.5),size=5) #vjust=0.5在堆叠柱子的中间位置添加文字 四、玫瑰图 然而，当我们的数据不是代表个体占总体的百分比...geom_text(aes(label = value), position = position_stack(vjust = 0.5),size=5) #vjust=0.5在堆叠柱子的中间位置添加文字...head(acs) # labelposition=0.1 百分数小于10%,标签位于外部 # ratioByGroup=FALSE 按不同分组计算百分比 PieDonut(acs,aes(pies=
它通常用于显示百分比，其中扇区之和等于 100%。...再次尝试了解这 3 个图形中哪一组的值最高。另外，尝试弄清楚各组之间数值的变化是什么。...以下是基于世界上几个国家销售的武器数量的示例： 如果您的目标是描述整体的组成部分，另一种可能性是创建树形图。...该项目建立在两个基本理念之上。首先，大多数数据分析可以概括为大约二十种不同的数据集格式。其次，数据和上下文共同决定合适的图表。...您可以在Github[6]上提出问题，在 Twitter 上留言，或者通过 yan.holtz.data@gmail.com 向作者发送电子邮件。
Papermill Productions.csv",header = T) p1<-ggplot(data=pubpeer,aes(x=Journal,fill=Journal))+ geom_bar...() p1 p2<-ggplot(data=pubpeer,aes(x=Affiliations.Hospital,fill=Affiliations.Hospital))+ geom_bar...legend.position = "none") 2、色盘颜色不够 scale_fill_manual(values=colorRampPalette(pal_lancet("lanonc")(9))(53)) 3、翻转一下更合适...coord_flip() 关于数据 1、第一幅图上面的杂志大家要小心了，尤其是统计数字比较多的！...2、大家还是瞄准最新文件上的三高努力吧 3、不要存在侥幸心理，踏踏实实做实验 One More Thing......
4、标尺（Scale） 画图就是在做映射，不管是映射到不同的几何对象上，还是映射各种图形属性。...#坐标轴翻转由coord_flip()实现 ggplot(small)+geom_bar(aes(x=cut, fill=cut))+coord_flip() #转换成极坐标可以由coord_polar...()实现： ggplot(small)+geom_bar(aes(x=factor(1), fill=cut))+coord_polar(theta="y") #这也是为什么之前介绍常用图形画法时没有提及饼图的原因...，饼图实际上就是柱状图，只不过是使用极坐标而已，柱状图的高度，对应于饼图的弧度，饼图并不推荐，因为人类的眼睛比较弧度的能力比不上比较高度（柱状图） #靶心图： ggplot(small)+geom_bar...(aes(x=factor(1), fill=cut))+coord_polar() #风玫瑰图(windrose) ggplot(small)+geom_bar(aes(x=clarity, fill
"Sepal.Length", y="Petal.Length", color="Species") ggplot2 入门级绘图模版、映射、分面、几何对象、统计变化...(x = cut, fill = clarity), position = "dodge") 1.2.7.坐标系 #翻转坐标系 coord_flip() #极坐标系coord_polar() ggpubr...，p+stat_compare_means() 在原图的基础上叠加 增加组间比较P值函数：stat_compare_means() ； 比较对象需要提前定义，my_comparisons 就是需要提前设置的比较对象...##3个函数，谁在前面，谁先出现，在最底层，就是说，先出现小提琴图，再出现箱线图，最后点图 ##这里设置的坐标如果和图片中的横纵坐标一样后边就不用翻转，coord_flip() ggplot(data...() #前面设置的坐标和图片中的横纵坐标刚好相反，所以需要翻转 小技巧： 这里的横纵坐标不用一个字母一个字母敲上去，两种方法： 1.运行代码colnames(iris)，然后在控制台复制； 2.x=
当我们通过 ggplot(data=example) 后，便相当于设定了默认的ggplot2 设定的背景图层，接着依靠 +geom_point() , +geom_bar() 等等，便可以实现图层的添加...也正因其代表不同的图层，因此也可以利用新的图层对旧的图层进行叠加（或覆盖）。 先后顺序 但也正和图层的叠加一样，R中ggplot 的叠加也有先后顺序，后来的图层会覆盖在原来的图层上。...散点图 jitter 通过为本来重叠在同一位置的点添加随机的“抖动”，使重叠的点产生错位，也因此能够完全地显示在图像里。 柱状图 dodge 可以让组中的直方图并列显示。...coordinate 坐标系 翻转坐标系 ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = class, y = hwy)) + geom_boxplot() + coord_flip...点图覆盖在箱线图上。后设定的图层在更靠近顶层的位置。
上图有两个问题，之前的阿榜的生信笔记都有提到过哦 答案：问题1的答案是letters是内置数据，大家可以在RStudio上试一试 问题2的答案是R语言的默认思想哦 sample()随机抽取个数 5、几何对象...(mapping = aes(x = cut, y = ..prop.., group = 1)) ##group = 1:五个变量数值都在一个组，他们分别占了多少百分比 #6.位置关系 #...(x = cut, fill = clarity), position = "dodge") #7.坐标系 #翻转coord_flip() ggplot(data = mpg, mapping =...aes(x = class, y = hwy)) + geom_boxplot()+ coord_flip() #极坐标系coord_polar() bar <- ggplot(data =...= 1) + labs(x = NULL, y = NULL) bar bar + coord_flip() bar + coord_polar() 以上是我这次在学习生物信息学过程中所整理的笔记
上面这个事就不多说了，想画图的往下看， 想要文章的list，关注公众号后回复：文章list Tips 上面这个数据x轴内容特别多，可能会遇到一下几个问题; 1、不需要legend theme(legend.position...= "none") 2、色盘颜色不够 scale_fill_manual(values=colorRampPalette(pal_lancet("lanonc")(9))(53)) 3、翻转一下更合适...",header = T) p1<-ggplot(data=pubpeer,aes(x=Journal,fill=Journal))+ geom_bar(stat = "count")+...() p2 关于数据 1、第一幅图上面的杂志大家要小心了，尤其是统计数字比较多的！...2、大家还是瞄准最新文件上的三高努力吧 3、不要存在侥幸心理，踏踏实实做实验 One More Thing......
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