首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用ggplot在条形图中并排显示频率和累积频率(躲避位置)

在使用ggplot绘制条形图并排显示频率和累积频率时,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保已经安装了ggplot2包。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:
代码语言:R
复制
install.packages("ggplot2")
  1. 导入ggplot2包:
代码语言:R
复制
library(ggplot2)
  1. 准备数据集。假设我们有一个名为data的数据集,其中包含一个名为x的变量,表示观测值。
  2. 创建频率条形图。使用ggplot函数创建一个基础图层,并使用geom_bar函数添加条形图。设置stat参数为"count",使得条形图显示频率。
代码语言:R
复制
ggplot(data, aes(x = x)) +
  geom_bar(stat = "count", position = "dodge")
  1. 创建累积频率线图。使用geom_line函数添加累积频率线图。设置stat参数为"cumcount",使得线图显示累积频率。
代码语言:R
复制
ggplot(data, aes(x = x)) +
  geom_bar(stat = "count", position = "dodge") +
  geom_line(stat = "cumcount", aes(group = 1), color = "red")
  1. 调整图形样式。根据需要,可以使用其他ggplot函数来调整图形的标题、坐标轴标签、颜色等。

完整的代码示例:

代码语言:R
复制
library(ggplot2)

# 准备数据集
data <- data.frame(x = c(1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4))

# 创建频率条形图和累积频率线图
ggplot(data, aes(x = x)) +
  geom_bar(stat = "count", position = "dodge") +
  geom_line(stat = "cumcount", aes(group = 1), color = "red")

# 调整图形样式
# ggplot函数中可以使用labs函数设置标题和坐标轴标签
# ggplot函数中可以使用theme函数设置图形的主题和样式
ggplot(data, aes(x = x)) +
  geom_bar(stat = "count", position = "dodge") +
  geom_line(stat = "cumcount", aes(group = 1), color = "red") +
  labs(title = "Frequency and Cumulative Frequency",
       x = "Value",
       y = "Frequency") +
  theme_minimal()

这样,你就可以使用ggplot在条形图中并排显示频率和累积频率了。请注意,以上代码示例中没有提及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,如有需要,请自行查阅腾讯云文档或官方网站获取相关信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

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

使用 ggplot2 可视化单个变量的分布&两个或多个变量之间的关系。...()第一个参数:图形中使用的数据集第二个参数:mapping:如何将数据集中的变量映射到绘图的视觉属性,aes()中定义使用geom_形状()定义一个几何图形,表示数据的几何对象形状:bar-条形图...显示体重鳍状肢长度之间关系的平滑曲线geom_smooth(method = "lm")注意添加位置是给每个企鹅种群单独拟合曲线?还是给整个企鹅群体拟合曲线?给图加上标题吧!...的前两个参数是 data mapping,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...(x = species)) + geom_bar()#根据条形频率依据处理因子函数对条形重新排序 ggplot(penguins, aes(x = fct_infreq(species)

20810

「R」ggplot2数据可视化

一个连续型的y标度会将较大的数值映射至空间中纵向更高的位置。 引导元素向看图者展示了如何将视觉属性映射回数据空间。最常见的元素是坐标轴上的刻度线标签(还有图例)。...ggplot2包提供了分组小面化的方法。分组指的是一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是单独、并排的图形上显示观察组。需要注意,ggplot2包定义组或面时使用因子。...分面 如果组图中并排出现而不是重叠为单一的图形,关系就是清晰的。我们可以使用facet_wrap()函数facet_grid()函数创建网格图形(ggplot2中也称为刻面图)。...标题的位置由theme()函数中的legen.position选项控制。可能的值包括left, top, right(默认), bottom。我们也可以图中给定的位置指定一个二元素向量。...mytheme.png 多重图 基础绘图中,我们使用图形参数mfrow基本函数layout()把两个或多个基本图放到单个图中,同样,这种方法ggplot2中不适用。

7.3K10

捋一捋PDF、PMF、CDF是什么

总第230篇/张俊红 还记得前段时间看过一篇文章,就是调查大家疫情期间都干了什么,有一条是疫情期间终于弄清楚了PDFCDF的区别。PDF、PMF、CDF这几个概念确实很容易混淆。...2.频率分布条形频率分布条形图主要用在离散数据中,横轴为一个个具体的点(类别),纵轴为这些点对应的频率。 ? ?...当试验次数足够多时,我们可以用频率来代替概率,也就是可以把频率分布条形图中的纵轴当作每个类别出现的概率值。此时的频率分布条形图就可以当作是PMF图。...3.频率分布直方图 频率分布直方图中横轴表示众多个连续变量离散化以后的区间,这个区间的大小称为组距,纵轴表示频率/组距。 ? 上图中每个长方形的面积就是该区间的频率,即概率。...4.累积分布函数 累计分布函数就是从上图中的概率密度曲线的最左边开始,然后逐渐往右求取曲线下方的面积,即概率。

2.6K30

捋一捋PDF、PMF、CDF是什么

总第230篇/张俊红 还记得前段时间看过一篇文章,就是调查大家疫情期间都干了什么,有一条是疫情期间终于弄清楚了PDFCDF的区别。PDF、PMF、CDF这几个概念确实很容易混淆。...2.频率分布条形频率分布条形图主要用在离散数据中,横轴为一个个具体的点(类别),纵轴为这些点对应的频率。...当试验次数足够多时,我们可以用频率来代替概率,也就是可以把频率分布条形图中的纵轴当作每个类别出现的概率值。此时的频率分布条形图就可以当作是PMF图。...3.频率分布直方图 频率分布直方图中横轴表示众多个连续变量离散化以后的区间,这个区间的大小称为组距,纵轴表示频率/组距。 上图中每个长方形的面积就是该区间的频率,即概率。...4.累积分布函数 累计分布函数就是从上图中的概率密度曲线的最左边开始,然后逐渐往右求取曲线下方的面积,即概率。

2.8K20

数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

柱形图 简介 英文:histogram或者column diagram 排列工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中柱形图中,通常沿水平轴组织类别,而沿垂直轴组织数值。...注释:要以使用可更改的三个轴(水平轴、垂直轴深度轴)的FineReport柱形图FineReport柱形图三维格式显示数据,应该使用三维柱形图子类型。...三维柱形图 三维柱形图使用可修改的三个轴(水平轴、垂直轴深度轴),可对沿水平轴深度轴分布的数据点(数据点: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、圆点其他被称为数据标记的图形表示...当要对均匀分布各类别各系列的数据进行比较时,可以使用三维柱形图。...= "dodge") 我们发现fill后面跟着的是一个变量,且是一个分类变量,得到的结果是颜色会根据分类不同使用不同颜色. position = "dodge"将同类条形并排放着,(dodge英文意思是闪躲回避的意思

3.7K100

ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

每个geom只能显示特定的几何图形(例如,条形图、线点等),每个geom都有默认统计,并且每个统计都有默认的geom 位置调整:用于调整图形上几何元素的位置以避免相互遮挡,例如在条形图中,堆叠或回避(...并排放置)条形以避免重叠。...本书第5章中解释了如何逐层构建图。 4.3.2.3 通过使用qlot()减少键入语法代码的数量 ggplot2中,有两个主要的高级函数用于创建绘图:qlot()gglot()。...实际上,ggplot2中,除了颜色之外,我们还可以使用大小、形状、笔划(边界的厚度)填充(填充颜色)来区分适当绘图中的分组。...我们可以使用这些函数及其相应的参数来调整要在绘图中显示的属性。这里我们说明如何使用coord_cartesian()的参数xlimylim分别调整X轴Y轴的极限。

4.9K20

R语言之 ggplot 2 其他图形

想象有一张空白的画布,画布上我们需要定义可视化的数据(data),以及数据变量到图形属性的映射(mapping)。 下面使用数据集 mtcars 作图。...例如,在上图中,我们将变量 am 映射到颜色,但具体使用哪种颜色是 ggplot2 自动选择的。如果想自己设定颜色,就需要使用标度(scale)函数了。...+ geom_bar(color = "black") + scale_fill_brewer() + theme_bw() 上图被称为叠加条形图,是为了一幅图中同时展现多个变量..."fill") + scale_fill_brewer() + theme_bw() 我们还可以把参数 position 设为“dodge”来将条形并排放置,如下图所示...2.2 横向堆栈条形图 在做流行病学调查时,经常需要在问卷上设置很多选择题。对于一组问题,可以使用 sjPlot 包里的函数 plot_stackfrq( ) 对不同选项的比例进行可视化。

29620

数据视化的三大绘图系统概述:base、latticeggplot2

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:变量z的不同水平,变量y如何随变量...,变量Temp如何随变量Ozone变化。...主要变量即为图形的两个坐标轴,其中y纵轴上,x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。...= proportion) 分组变量:将每个条件变量产生的图形叠加到一起,同一幅图中展示,只需要将条件变量放到绘图函数中的group声明中即可。

4.4K30

一图胜千言!这10种可视化技术你必须知道

从视觉效果上来说,需要画一个频率图,把相关变量排布X轴上,而Y轴显示的则是每个值出现的频率。...在下面这个例子中,病人的血压情况同时条形饼状图中表示出来,并且分为了三个类别,分别是低、正常高。 ?...图中会有一个矩阵或者地图显示,其上的颜色用来表示频率或者浓度。大部分的人都觉得热图非常直观,而且浅显易懂,因为图中颜色的浓度会显示出某些趋势以及需要特别关注的区域。...下面这幅热图展示的是互联网电影数据库中,各电影名之间的编辑距离。某个电影名与其他电影名之间的编辑距离越远,它在图中显示的颜色就越深。...当然,除了Watson Studio Desktop之外,还可以考虑使用其他的工具,比如R、Matplotlib、Seaborn、ggplot、Bokehplot.ly等,在这里就不列举更多的了。

88710

《数据可视化基础》第四章:可视化图形推荐

1 数目 数目的可视化最常见的还是使用垂直的水平排列的条形图。除了条形图之外,我们还可以使用点图来进行可视化。这个点图是把点放到数量相对应的位置上来进行展示的。 ? 如果对于有多组类别的计数。...2 分布 直方图密度图提供了最直观的分布可视化效果,但都需要选择可视化参数,并且可能会产生误导。累积密度q-q图始终如实地表示数据,但更难以解释。 ?...脊线图 (峰峦图, Ridgeline plots) 可以替代小提琴图,并且可视化随时间变化的分布时通常很有用。 ? 3 比例 我们使用饼图、并排条形图以及堆叠的条形图来可视化比例。...由于条形图可以分成水平也垂直的,所以也就分垂直水平条形图了。饼图强调各个部分的总和并且可以突出显示简单的区分。但是每一部分之间的比较的话,并排条形图可能更好一些。...此外,我们可以根据数据为地图中的区域着色,从而显示不同区域中的数据值。这样的图被称为choropleth。

2.4K30

5个快速而简单的数据可视化方法Python代码

使用条形图(而不是散点图)可以让我们清楚地看到每个存储箱的频率之间的相对差异。...我们将看到三种不同类型的条形图:常规条形图、分组条形堆叠条形图。我们进行的过程中,请查看下图中的代码。 常规的条形图如下面的第一个图所示。...' barplot() '函数中,' xdata '表示x轴上的标记,' ydata '表示y轴上的条高。误差条是以每个栏为中心的一条额外的线,用来显示标准差。 分组条形图允许我们比较多个分类变量。...然后我们循环遍历每一组,对于每一组,我们x轴上画出每一个刻度的横杠,每一组也用颜色进行编码。 堆叠的条形图对于可视化不同变量的分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中,我们比较了每天的服务器负载。...通过使用颜色编码,我们可以很容易地看到理解哪些服务器每天的工作量最大,以及负载与其他服务器的负载相比如何。其代码遵循与分组条形图相同的样式。

2K10

大厂是怎么写数据分析报告的?

不要放弃“标题”这个绝佳的位置 有些图表的标题就和猜谜一样,例如:公司销售趋势、分公司销售分布情况。完全没有指出图表的重点,公司销售趋势是怎么样的?分公司销售分布又是如何?...根据我们所需要突出的主题,选择条形图的排序方式。展现条形图数值的方式包括刻度尺或在条形图上显示数字,可根据情况选择其中一种方式,但是不要两处都显示,多余容易导致图形的混乱。...如果通过使用不合适的刻度基线来误导听众,只要有辨别能力的听众都能发现问题,那么我们的整套言论信誉就会被唾弃。 6.处理“频率分布对比”的关系 频率分布对比表现的是数据分布范围情况。...相关性对比通常使用散点图或双条形图来展示。如下图: 条形图中,我们将独立变量按顺序排在左边,而把对比值放在右边,如果期望模式与实际模式一致时,右边的条形图就会变成左边的条形图的镜像,如下面左图。...使用颜色时需慎重选择,不能在一张图中有太多颜色,造成视觉干扰;可以使用颜色的不同饱和度来强调数据;根据分析报告背景,可选择对于的互补色来做内容的突出强调。

96010

ComponentOne 2018V2正式发布,提供轻量级的 .NET

近日,ComponentOne 2018V2 正式推出,提供轻量级的可交互式 .NET BI 仪表板控件,并在条形码、数据分析图表各 .NET平台的功能上进行了增强。...HeatMap chart(热力图) 此图表使用颜色表示数据值,尤其适用于绘制大型复杂数据。用户可自定义渐变色标,渐变色轴离散色标。...高斯/贝尔曲线,直方图中的钟形曲线,显示连续随机变量的概率分布。 累积模式,直方图频率多边形图表的变化,显示图表上的频率运行总和。...分组功能增强功能 对DateTime类型轴的自动分组展开/折叠轴组规定将日历期定为主要/次要单位规定最小/最大轴标签 其他增强功能 线标记:允许水平/垂直位置更改后移动/拖动线标记FlexChart...葡萄城的控件软件产品在国内外屡获殊荣,全球被数十万家企业、学校和政府机构广泛应用。

89920

绘制频率分布直方图的三种方法,总结的很用心!

分别使用Matplotlib、Pandas、Seaborn模块可视化Histogram。 其中,MatplotlibPandas样式简单,看上去吸引力不大。...2)、bins:指定直方图条形的个数。 3)、range:指定直方图数据的上下界,默认包含绘图数据的最大值最小值。 4)、normed:是否将直方图的频数转换成频率。...6)、cumulative:是否需要计算累积频数或频率。...12)、vertical:是否将图形垂直显示,默认True。 13)、norm_hist:是否将频数更改为频率,默认False。 14)、axlabel:用于显示轴标签。...15)、label:指定图形图例,需要结合plt.legend()一起使用。 16)、ax:指定子图的位置。 Python新手成长之路案例集锦,长按关注:

35.4K42

(数据科学学习手札37)ggplot2基本绘图语法介绍

刚开始上手的时候可能稍有难度(而且官网的帮助内容比较不友好),而本文也是我日常使用与别人交流中摸索总结出来的,将对ggplot2的绘图语法绘图部件进行介绍,并附以常用的一些图形示例;   下面我们就来探索...,ggplot2中绘制的通常为2D图像,即图像的位置信息由(x,y)决定,且通常为笛卡尔坐标系,用得较少的是极坐标系各种地图坐标系;   坐标系最大的特点是,它可以同时影响所有的位置变量,譬如说,条形笛卡尔坐标系中是规规矩矩的条形...,但仅使用了qplot()进行绘图,其局限性是只能使用在qplot()中定义的一个数据集对应的一组图形属性映射,若希望将不同的数据通过不同的图层构建方式来展现在一张图上,就需要使用ggplot()函数...,并多次使用过,它控制生成的图像类型; 3.2.5 位置调整   位置调整指的是对该层中的元素位置进行微调,ggplot2中所有可用的位置调整参数如下: 名称 描述 dodge 禁止重叠,并排放置 fill...堆叠元素并将高度放缩为1 identity 不做任何调整(就像神经网络里的identity激活函数一样) jitter 给点添加扰动避免重合 stack 将图形元素堆叠起来   而上述这些位置参数通常是应用在条形图中

6.8K50

R语言数据可视化综合指南

图形中,值得注意的是,二个维度上的六种类型数据,分别表示:拿破仑军队的数量,距离,温度,纬度经度,行军方向跟特定日期有关的位置。...它的参数有x轴数据、y轴数据、x轴标签、y轴标签、颜色标题。要创建线图,只需简单地使用参数,类型选择为l。 3. 如果你想要箱式图,你可以选用箱式图(boxplot),要条形图就用条形图函数。...通过使用~符号,我可以将(萼片的长度)的伸展是如何跨各种类别(的物种)进行可视化。我最后的两个图中演示了调色板。调色板是一组颜色,用来使图标更有吸引力,而且能帮助在数据中创建醒目的区别。...便签:当我们交换图的坐标轴时,您应该看到有着相应代码的图,我们是如何使用xlabylab来传递轴标签,图标题用Main函数,颜色是col参数。...Python也许Seaborn(译者注:Seaborn是python中基于matplotlib的统计绘图模块)ggplot(译者注:ggplot是用于绘图的R语言扩展包在Python的移植)上获得进展

2.6K60

RayData数据可视化系列课程第二讲 ——常见的数据可视化图表类型

banner2.png 根据时间绘制 折线图(Line chart) 这是最基本最常用的可视化图表之一,它用于展示一个或多个变量随时间的变化。 使用场景:您需要显示变量如何随时间变化。...4.png 面积图(Area chart) 折线图的一种变体,面积图一个时间序列中显示多个值。 使用场景:您需要显示一段时间内多个变量的累积变化。...使用场景:当你想比较一个整体的部分并且有许多类别时,这些是最有用的。 5.png 表示偏离关系 条形图(Bar chart)(实际与预期) 它们比较给定变量的期望值实际值。...使用场景:要查找给定数据集的频率分布。通过观察图的形状,判断生产过程是否稳定,预测生产过程的质量。...12.png 网络图(Network diagram) 展示实体之间的复杂关系,它显示了每个实体如何连接到其他实体以形成网络。 使用场景:您需要比较网络中的关系。这对于大型网络尤其有用。

2.9K41
领券