ggplot2的语法讲解 ---- 如果读者对R语言比较熟悉，一定听过或使用过ggplot2的绘图体系了。...如上图所示，使用grid.arrange函数将两张图组合在一个图框内，其中左图是使用geom_bar函数直接生成的原始图形，右图则是在左图的基础上添加了三项功能，分别是条形图的排序（代码中reorder...函数实现重排序）、数值标签的添加（代码中的geom_text函数）以及平均水平参考线的添加（代码中的geom_hline）。...然而，在实际的企业环境中，这样的图形出现的频次并不是很高，因为绝对数量的堆叠条形图并不能够达到刺激效果。读者不妨使用下面介绍的百分比堆叠条形图。...对于数值型变量有两个，离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢（如常见的环比、同比问题），这里提供一个解决思路，那就是使用对比条形图。
柱形图 简介 英文：histogram或者column diagram 排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中，通常沿水平轴组织类别，而沿垂直轴组织数值。...当有三个或更多数据系列并且希望强调所占总数值的大小时，尤其是总数值对每个类别都相同时，您可以使用百分比堆积柱形图。...三维柱形图 三维柱形图使用可修改的三个轴（水平轴、垂直轴和深度轴），可对沿水平轴和深度轴分布的数据点（数据点：在图表中绘制的单个值，这些值由条形、柱形、折线、饼图或圆环图的扇面、圆点和其他被称为数据标记的图形表示...相同颜色的数据标记组成一个数据系列。）进行比较。当要对均匀分布在各类别和各系列的数据进行比较时，可以使用三维柱形图。...") 看看如何给条形图上色:运用fill=" ",我们发现,fill是填充色,colour是边框色,(这里colour是英式英语颜色的写法,等价于美式英语color) ggplot(pg_mean, aes
#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...(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...function函数 学习代码的目的就是为了节省我们的绘图时间。我们可以构建function函数，下次输入自己数据就可以直接使用，不用再调整参数。...#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...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 } 输入自己数据即可作图 #依次按照columnNames
%matplotlib 内联魔法命令也被添加到代码中，以确保绘制的数字正确显示在笔记本单元格中： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...Pandas 探索和可视化数据了，开始吧 折线图 plot 默认图就是折线图，它在 x 轴上绘制索引，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...该图表可能包括特定类别的计数或任何定义的值，并且条形的长度对应于它们所代表的值。 在下面的示例中，我们将根据每月平均股价创建一个条形图，来比较每个公司在特定月份与其他公司的平均股价。...： df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据，这些条形图代表不同的组，结果条的高度显示了组的组合结果...直方图 直方图是一种表示数值数据分布的条形图，其中 x 轴表示 bin 范围，而 y 轴表示某个区间内的数据频率。
abline()、hline()与vline() 在R的基础绘图系统中我们可以在已绘制的图床上通过abline来添加线条，在ggplot2中当然也有类似的方法： geom_abline()： ...我们主要使用两个参数控制线条的位置，slope控制斜率，intercept控制截距，下面是一个简单的例子，我们在散点图层上叠加截距为20，斜率为2的直线： library(ggplot2) p <-...x轴，则可以使用geom_vline()来快捷地添加垂直线条，xintercept传入的参数即为线条在x轴上的位置，若传入向量则可同时添加多条线条： library(ggplot2) p <- ggplot...,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...使用别致的标签： p + geom_label() 改变文本标签的大小： p + geom_text(size = 10) 调整文字标签位置： p + geom_point() + geom_text
# 填充颜色和在头部添加标签 # 使用geom_text p1 <- p + geom_col(fill = "#0073C2FF") + geom_text(aes(label = len), vjust...= -0.3) # 在条图内部添加标签 p2 <- p + geom_col(fill = "#0073C2FF")+ geom_text(aes(label = len), vjust = 1.6...# 堆叠条形图 p5 % ggplot(aes(x = dose, y = len)) + # 使用position参数设置堆叠 geom_col(aes(color...# 添加标签 p5 + geom_text( # lebel为len， aes(label = len, group = supp), # 位置需要与p5的位置0.8保持一致，这样才能一一对应...结束语 关于这个误差bar的添加，主要的问题其实是计算的问题，需要max和min，如果存在分组的问题，那么就需要使用按照分组再计算max和min，然后再在aes中使用。 love&peace
本章将以ggplot2为主进行学习啦~~ ---- 3.1 绘制基本条形图 Q:当你有一个包含两列的数据框，一列为x轴上的位置，一列为y轴上的对应高度，基于此如何绘制条形图？...，这是因为ce是一个tibble 3.9 添加数据标签 Q:如何给条形图添加数据标签？...A：在绘图命令中使用geom_text()函数即可添加数据标签，此时需要分别指定一个变量给x,y和标签本身。...(aes(label=Weight),vjust=-0.2) #使用geom_bar函数添加条形然后使用geom_text()计数 ggplot(mtcars,aes(x=factor(cyl)))+...---------------------------------------- #在向堆积条形图添加数据标签之前要先对对应的数据进行累计求和 #可以使用dyplr包的arrange函数完成操作，用rev
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。...2.2 vcd包的mosaic()函数 用该函数，我们就不用前面那么复杂的数据集进行绘制了，只要使用xtabs转换成以下数据格式即可，方便简单。
之前我们已经讲过很多条形图啦，但是今天我们再来讲一种条形图——环状条形图（Circular barplot）。当厌倦普通的条形图的时候或者空间有限但是要展示较多样本的时候，都可以考虑使用环状条形图。...还有些时候展示的空间有限，数据却很庞大，这时再用普通的条形图可能就不利于展示信息了。那么要怎么办呢？不如考虑一下使用环状条形图。我们先来看几个关于环状条形图的例子。...2个月前，人民日报使用了环状条形图展现了全球的疫情状况，直观的同时还很美观。 ? 人民日报：截止北京时间3月11日12时 世界疫情地图 这是另一个例子，关于森林覆盖率和人口密度。...那么要如何作图呢？ 如何作环状条形图 1）需要什么样的数据 我们这次使用的数据以及代码来源Azandis的博客[1]。我根据最终的图片，整理了所需要的数据。...然后在AI中一番修改，坐标用了Arial字体，标题等用了NewsGoth Lt BT Light（感觉和原图比较相似）。根据原图添加了相关的坐标轴名称等，然后把两张图拼接在了一起。
Geom_text（）将文本直接添加到绘图中。 geom_label（）在文本后面绘制一个矩形，使其更易于阅读。...image 添加映射 p + geom_text(aes(colour = factor(cyl))) ?...themama中描述了显示的详细信息，但请注意geom_text使用字符串，而不是表达式。...image 添加一个注释 p +geom_text() +annotate("text", label = "plot mpg vs. wt", x = 2, y = 15, size = 8, colour...image 如果将文本放在堆积的条形图中每个条形图的中间，需要设置position_stack（）的vjust参数 ggplot(data = df, aes(x, y, group = grp)
数据介绍 冲积图（桑基图）使用变化的宽条带和堆叠条形图来表示具有分类或顺序变量的多维或重复测量数据。 冲积图主要由这几个组分组成。...它使用geom_lode()绘制lodes，并使用geom_flow()绘制它们之间的流。...，默认1/3 #strate层： geom_stratum(width = 2/5, discern = FALSE) + #添加文本 geom_text(stat = "stratum...(距离轴线的宽度/2) #reverse是否按照变量值的相反顺序排列各轴上的strata层，使其与图例中值的顺序相匹配。...仔细挖掘，可以使用ggalluvial包绘制出满满高级感的图型哦！
堆叠式条形图 ? 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...点示地图 (Dot Map) 也称为「点示分布图」或「点示密度图」。在地理区域上放置相等大小的圆点，旨在检测该地域上的空间布局或数据分布。...箱形图又称为「盒须图」或「箱线图」，能方便显示数字数据组的四分位数，可以垂直或水平的形式出现。 从盒子两端延伸出来的线条称为「晶须」(whiskers)，用来表示上、下四分位数以外的变量。...记数符号图表 (Tally Chart) 既是记录工具，也可通过使用标记数字系统来显示数据分布频率。 在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。...每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。 完成收集所有数据后，把所有标记加起来并把总数写在下一列或下一行中，最终结果类似于直方图。 推荐的制作工具有：纸和笔。 日历图 ?
在图表没有比例尺的情况下，饼状图是最好的比例表示图表。 折线图 线条形状可以表达出令我们着迷的内容，但也会扭曲我们对数据的感知。 众所周知，自变量（原因）通常绘制在x轴上，因变量（结果）绘制在y轴上。...Siegrist观察了参与者对2D饼图（条形图）和3D饼图（条形图）的尺寸差异对感知程度。参与者对条形图的差异感知在2D和3D条版本下一样精确，但使用3D饼图则不太成功 。...Harrison和共同作者对几种用于描述相关性的可视化类型进行了有效性排名。他们发现散点图和平行坐标效果最好。在堆叠图表变体中，堆叠条带明显优于堆叠区域和堆叠线。 ?...他们发现, 使用离散形状, 无论是泛型圆圈还是象形文字, 都比单个条形图更能帮助人们记住数据。 使用象形文字代替坐标轴上的文字会导致更多的错误。 ?...Haroz、Kosara和Franconeri发现，用堆叠的象形文字替换通用的条形图并不会导致人们理解记忆的准确性下降。
堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...点示地图 点示地图 (Dot Map) 也称为「点示分布图」或「点示密度图」。在地理区域上放置相等大小的圆点，旨在检测该地域上的空间布局或数据分布。...箱形图 箱形图又称为「盒须图」或「箱线图」，能方便显示数字数据组的四分位数，可以垂直或水平的形式出现。 从盒子两端延伸出来的线条称为「晶须」(whiskers)，用来表示上、下四分位数以外的变量。...推荐的制作工具有：Coggle、MindMup 记数符号图表 记数符号图表 (Tally Chart) 既是记录工具，也可通过使用标记数字系统来显示数据分布频率。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。
；当很难对多个饼图之间的数据进行比较，可以使用百分比堆积图或百分比堆积条形图；饼图不适合多变量连续数据的占比可视化，此时应该使用百分比堆积图展示数据。...2 圆环图 相对于饼图，圆环图面积更小，用的也更多，也可以在中间的空洞添加文字。圆环图和饼图代码上的差异仅仅是在Pie语句中wedgeprops参数的不同。...，原理类似于双向的100%堆叠式条形图，但所有的条形在数值/标尺轴上具有相同的长度，并被划分成段，可以通过这两个变量来检测类别与子类别之间的关系。...如图，数据集（dfm)已经计算了在x轴和y轴上的累计数值，绘图代码如下： from plotnine import * from plotnine.data import * base_plot = (...---- 声明：本公众号的所有原创内容，在未经允许的情况下，不得用于商业用途，违者必究。 参考来源： 1.
基础图表绘制 数据可视化从目的来说，是为了更直观展示数据或数据之间的对比、分布或关联关系。散点图、折线图、柱状图、条形图、饼图、直方图是非常常用而基础的可视化图。...簇状柱形图 通过给bottom参数传一个数组，可以画堆叠柱状图：堆叠柱除了等值堆叠之外，还可以等比堆叠，思路就是将每个x对应的柱都做一下数值变换，把柱的高度约束在[0,1]，且堆叠之和为1，height...常用图表标签添加语句 •ax.text(x,y, "Text"): 在坐标[x,y]处添加文本Text，文本支持latex公式，如ax.text(2,6, r'$E=mc^2$', fontsize=15...ax.scatter(y,x,zorder=2,color='#ba5c25') 有时为了对比两类数据，除了用簇状柱形图或簇状条形图外，也可以试试哑铃图，理解了上面画棒棒糖图的方法之后，要组合出哑铃图并不难...×××(x, y)搭配着用；•fig = plt.figure(); ax= fig.add_subplot(221):先建立一个画布，在画布上添加2x2个子图，并定位到顺序第一个子图； ?
那么今天我们就为大家介绍一下目前在R语言中流行的绘图包ggplot2。 1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。...，由斜率和截距指定 geom_area 面积图（即连续的条形图） geom_bar 条形图 geom_bin2d 二维封箱的热图 geom_blank 空的几何对象，什么也不画 geom_boxplot...geom_crossbar crossbar图（类似于箱线图，但没有触须和极值点） geom_density 密度图 geom_density2d 二维密度图 geom_errorbar 误差线（通常添加到其他图形上...线段 geom_smooth 平滑的条件均值 geom_step 阶梯图 geom_text 文本 geom_tile 瓦片（即一个个的小长方形或多边形） geom_vline 竖直线 统计变换函数...直接使用指定的取值，不进行标度转换 scale_linetype 用线条模式来展示不同 scale_manual 手动指定离散标度 scale_shape 用不同的形状来展示不同的数值 scale_size
从零开始的条形图 ? 禁止。 该基线起始于20％，容易引起误解。 X、Y轴上的数值文本 Y轴上的数值文本的使用应有助于在图表中反映最重要的数据洞察。...X、Y轴上的数据文本格式应于界面中的一致，不应妨碍阅读图表。 ? 允许。 通过使用省略显示数值文本来提高可读性。 ? 禁止。 不要在图表X轴上添加过多的数值文本。...使用图例的折线图 小显示器 可穿戴设备（或其他小屏幕）上显示的图表应为移动端或PC端图表的简化版本。 ? 允许。 数据图形上的在关键点显示注释以描述关键数据。在此示例中，显示波峰、波谷的数值。 ?...在PC端上，通过单击和拖动或滚动来进行缩放 在移动设备上，使用捏缩放进行缩放 如果缩放不是主要操作，则可以通过单击和拖动（在PC端）或双击（在移动设备上）来实现。...在移动设备上，平移通常是通过手势（例如单指滑动）来实现的。 ? 在PC端上缩放 ? 在PC上平移 分页 在移动设备上，分页是一种常见的模式，允许用户通过向右或向左滑动来查看上一个或下一个图表。
R语言之可视化（20）之geom_label（）和geom_text（） R语言之可视化（21）令人眼前一亮的颜色包 R语言之可视化（22）绘制堆积条形图 R语言之可视化（23）高亮某一元素 R语言之可视化...）蜜蜂图 R语言之可视化（29）如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序 问题：如何控制由ggplot2创建的堆积条的堆积顺序。...解决方案 堆叠在数据框的原始顺序中 ra.melt$quality <- factor(ra.melt$quality, levels = ra$quality) p <- ggplot(ra.melt...颠倒堆叠顺序 ra.melt$quality <- factor(ra.melt$quality, levels = rev(ra$quality)) p <- ggplot(ra.melt, aes(...如果我们想颠倒堆叠顺序但同时保留图例的顺序，则使用参数* position_stack（reverse = TRUE）* p <- ggplot(ra.melt, aes(x = variable, y
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
