如何使用ggplot在R中创建包含2个数值变量的堆叠条形图，按1个因子变量分组-2次，并具有标准误差？ - 腾讯云开发者社区

其所属的分组不由它们在矩阵中的位置决定，而是在一个单独的列中指定。术语数据是我们想要可视化的对象。它包含了若干变量，变量存储于数据框的每一列。...在上述例子中，geom_point()函数在图形中画点，创建了一个散点图。labs()函数是可选的，可以添加注释、轴标签、标题等。 ggplot2中有很多函数，并且大多数包含可选的参数。...分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。这里我们使用mtcars数据集查看分组和面，并进行绘图。...对条形图来说，'dodge'将分组条形图并排，'stacked'堆叠分组条形图，'fill'垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等。对于点来说，'jitter'减少点重叠。...分组在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。

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数据视化的三大绘图系统概述：base、lattice和ggplot2

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：在变量z的不同水平，变量y如何随变量...1.条件变量的用法~ x | A表示因子A各个水平下数值型变量x的分布情况；y ~ x | A * B表示因子A和B各个水平组合下数值型变量x和y之间的关系。...= proportion) 分组变量：将每个条件变量产生的图形叠加到一起，在同一幅图中展示，只需要将条件变量放到绘图函数中的group声明中即可。...用来分组的变量（因子） index.cond 列表，设定面板的展示顺序 key(或auto.key) 函数，添加分组变量的图例符号 layout 两元素数值型向量，设定面板的摆放方式（行数和列数）；如有需要

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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。...当您有代表下列内容的类别时，可以使用簇状柱形图类型：数值范围（例如，直方图中的项目计数）。特定的等级排列（例如，具有"非常同意"、"同意"、"中立"、"不同意"和"非常不同意"等喜欢程度）。...软件实现:R 基础的条形图 ggplot(pg_mean, aes(x = group, y = weight)) + geom_bar(stat = "identity") ggplot(BOD, aes...(x = Time, y = demand)) + geom_bar(stat = "identity") 看看有什么区别,在第二个图形中,数据中time没有6这个值,但是图形X轴还是画出来了,这就是对于分类变量和连续变量的不同...前面我们都是stat="identity"即每一个bar的高度根据另一个数值变量来决定,那如果,面对像下面的数据,caret变量是分类因子型,这列变量中同一水平的因子有好几个,那么我们画条形图时,一般采用频数型

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课后笔记：ggplot2优雅的显示WB结果

✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。...identity表示条形的高度是变量的值；对于连续性变量使用bin，转换的结果使用变量density来表示。...「position：」位置调整，有效值是stack、dodge和fill，默认值是stack（堆叠），是指两个条形图堆叠摆放，dodge是指两个条形图并行摆放，fill是指按照比例来堆叠条形图，每个条形图的高度都相等...image.png 数据调整及误差线增加在ggplot2中可以直接结合stat_summary函数快速进行数据统计->链接所以stat可以设置为summary,将柱状图的高度设置为各组的均值并联合stat_summary

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了解绘制条形图和折线图的细节

接下来我们就连载其中一个佼佼者的系统性学习五本书的笔记：下面是YT的分享上一个笔记是：R基础知识及快速检阅你的数据第三章条形图条形图通常用来展示不同分类下（x轴）某个数值型变量的取值（y轴...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？...fill参数上，并运行geom_col(position = 'dodge') #这里的fill参数用来指定填充色，并且必须使用dodge使两组数据在水平上错开排列，# 这里映射的变量需要是分类变量ggplot...=supp))+ geom_line() ##如果x变量是因子，那么必须同时告诉ggplot用来分组的变量 #在本例中，也可以把dose算作因子型向量（0.5，1，2） ggplot(tg,aes(...会自动分组 #如果想借助其他变量对数据进行分组，那么应该使用group #使用group进行合理的分组可以避免出错 #不同的数据标记shape ggplot(tg,aes(x=dose,y=length

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文献配套GitHub发表级别绘图之饼图

下面是去年实习生的分享 author: "ylchen" ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包，是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品。...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（...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...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...(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=Dx,donuts

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这些条形图的用法您都知道吗？

在R语言的ggplot2包中，读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢？又见过哪些种类的条形图呢？在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。...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。...如果绘图数据涉及的是双离散变量单数值变量或者双数值变量单离散变量时，也可以借助于geom_bar函数绘制堆叠条形图、百分比堆叠条形图、交错条形图和对比条形图。...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。

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60种常用可视化图表的使用场景——（上）

5、平行坐标图平行坐标图 (Parallel Coordinates Plots) 能显示多变量的数值数据，最适合用来比较同一时间的多个变量，并展示它们之间的关系。...条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...13、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。...堆叠式条形图共分成两种：简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。

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机器学习| 一个简单的入门实例-员工离职预测

ggplot2包是使用R进行数据可视化的重要工具。...在调用ggplot2函数前需要下载并安装该包（install.packages(“ggplot2”)）,第一次使用前还需要进行加载（library(ggplot2)）。...类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。...参数position=fill表示垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等。...3.划分训练集和测试集使用sample函数进行抽样，按7：3产生训练集和测试集。 ? 4.模型建立在R中可以通过rpart、rpart.plot包来实现决策树模型及其可视化。

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R基础知识及快速检阅你的数据

而各位大佬在写好包后会心有灵犀的上传到R包的仓库，即CRAN，bioconductor等，以便于大家下载使用~~书中会多次使用tidyverse这个用于共享如何构建以及使用数据的R包合集，让大家更轻松地使用数据...A: 使用library() 函数，在括号内直接添加加载包的名字。但是要注意包与库之间的区别，即库实际上是一个包含了若干包的目录。...*使用ggplot时会经常使用+将命令分割成很多行，使R知道代码还没有结束 2.3 绘制条形图 Q: 如何绘制条形图？...A: 1.使用barplot()，并传递两个参数，其中第一个用来设定条形图的高度。...R(2019更新版)》《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》把R的知识点路线图搞定，如下：了解常量和变量概念加减乘除等运算（计算器）多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子）多种数据结构

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可视化图表样式使用大全

条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...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。...堆叠式条形图共分成两种：简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析，并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样，通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。如您有一对数值数据，可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...如果是按比例绘制的时间线，我们可以通过查看不同事件之间的时间间隔，了解事件发生的时间或即将在何时发生，从中查找时间段内的事件是否遵循任何模式，或者事件在该时间段内如何分布。

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常用60类图表使用场景、制作工具推荐！

条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...多组条形图多组条形图也称为「分组条形图」或「复式条形图」，是条形图的变种。多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组进行比较，也可用来比较迷你直方图，每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。...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。...堆叠式条形图共分成两种：简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析，并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样，通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。如您有一对数值数据，可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。

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60 种常用可视化图表，该怎么用？

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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。...::penguinglimpse(penguins)View(penguins)开始可视化使用ggplot()第一个参数：在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...，在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；line-折线图；boxplot-箱线图；point-点对于有缺失值的数据，散点图内没有显示，但有报错...fct_infreq() ：按每个级别的观测值数（最大在前）fct_inseq()：按级别的数值。数值变量数值变量可以是连续的，也可以是离散的。...)第二个图是通过在几何中设置 position = "fill" 创建的相对频率图，对于比较岛屿之间的物种分布更有用，因为它不受岛屿上企鹅数量不相等的影响。

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（数据科学学习手札37）ggplot2基本绘图语法介绍

，在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），而本文也是我在日常使用和与别人交流中摸索和总结出来的，将对ggplot2的绘图语法和绘图部件进行介绍，并附以常用的一些图形示例；　　下面我们就来探索...为类别型变量，y为数值型变量时，通过传入geom='boxplot'，可以绘制出分组箱线图，例如下面绘制钻石颜色color与每颗钻石每克拉价格price/carat的分组箱线图： qplot(color...，它可以同时影响所有的位置变量，譬如说，条形图在笛卡尔坐标系中是规规矩矩的条形，但在极坐标系中，条形就变成了一个个扇形，据此可以构造南丁格尔玫瑰图，如下例：　　这是笛卡尔坐标系下的柱形图： qplot...我们在ggplot中创建了基础的数据映射之后，又接连添加了两个图层，第一个图层绘制出以因子转化后的cyl为shape的散点图，第二个图层绘制出以因子转化后的cyl为colour的光滑拟合曲线，这时summary...'darkblue')) p 由此你可以看出，aes中的参数都是会依据变量类型进行标度转换的；　　2、每次新图层中的数据都是在ggplot()中默认值的修改　　在ggplot()中已经设置过aes

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R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据|附代码数据

三个月后，他们在四个城市中的两个城市推出了一个新的广告活动，并继续监测人们是否观看了该节目。数据描述在这个例子中，我们将使用一个模拟的数据集来探讨关于肺癌的例子。...我们收集了病人的各种结果，他们被包含在医生身上，而医生又被包含在医院里。还有一些医生层面的变量，比如我们将在例子中使用的 "医生经验"。...让我们看看我们的变量在癌症阶段中的分布情况。因为住院时间是以天为单位的，我们可以用气泡图来研究癌症阶段与它的关系。每个气泡的面积与具有这些数值的观察值的数量成正比。...对于连续的预测因子，我们使用小提琴图。所有的原始数据都按癌症阶段分开显示。...我们在使用时，只将我们感兴趣的预测因子保持在一个常数，这使得所有其他预测因子都能在原始数据中取值。另外，我们把留在我们的样本中，这意味着有些组的代表性比其他组要高或低。

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R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据|附代码数据

三个月后，他们在四个城市中的两个城市推出了一个新的广告活动，并继续监测人们是否观看了该节目。数据描述在这个例子中，我们将使用一个模拟的数据集来探讨关于肺癌的例子。...我们收集了病人的各种结果，他们被包含在医生身上，而医生又被包含在医院里。还有一些医生层面的变量，比如我们将在例子中使用的 "医生经验"。...因为住院时间是以天为单位的，我们可以用气泡图来研究癌症阶段与它的关系。每个气泡的面积与具有这些数值的观察值的数量成正比。对于连续的预测因子，我们使用小提琴图。所有的原始数据都按癌症阶段分开显示。...这比条件概率需要更多的工作，因为你必须为每一组计算单独的条件概率，然后将其平均化。首先，让我们使用这里的符号来定义一般程序。我们通过获取并将感兴趣的特定预测因子，比如说在j列，设置为常数来创建。...我们在使用时，只将我们感兴趣的预测因子保持在一个常数，这使得所有其他预测因子都能在原始数据中取值。另外，我们把留在我们的样本中，这意味着有些组的代表性比其他组要高或低。

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散点图及数据分布情况

(values = c(1:2))+ scale_colour_brewer(palette = 'Set1') *选用的分组必须是分类变量（因子型或字符串型，如果是数值型那么要先转化为factor...#比如上面的数据集，我们希望把time设置为一个离散的变量，但是time却被默认为数值型变量，因此要告诉ggplot进行分组。...当x轴y轴都是分类变量的时候，气泡图可以表示网格点上的变量值 ##使用数据集HairEyeColor包含了592个学生头发眼睛颜色的分布 # 创建一个数据框，对男性组和女性组计数求和 hec 并使用分面绘图 #使用MASS包中的birthwt数据集（低婴儿体重的风险因子） birthwt low age lwt race smoke ptl...A：使用geom_density()函数，将分组变量映射到colour或者fill属性即可。分组变量必须是因子型或者字符向量。

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第四章数据的图形描述（下）

4.6 ggplot2程序包 ggplot2是R中用于绘图的高级程序包，它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射，例如将不同的数值映射为不同的颜色或其他图形属性。...:position用于这一层图形的位置调整，常用于条形图(bar)和直方图，取值为“identity”时表示直接显示，" dodge”为按分类变量并列放置，" stack”为堆叠放置，"fill”显示相对比例...，需要根据变量的不同取值进行分组、分别绘图。...4.7图形保存完成绘图后，最后一步是按照指定文件格式、属性保存和导出图形，以备以后使用。R绘制好的图可以保存成多种格式，对应的生成函数名即它的扩展名。...、名称及扩展名，文件路径也可以通过path设置;plot填写图形对象，默认为最后显示的图形:device指定要使用的设备，自动提取文件扩展名;scale为比例因子。

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开发 | 用数据说话，R语言有哪七种可视化应用？

AI科技评论将在以下篇幅介绍如何利用 R 实现可视化： 1. 散点图使用场景：散点图通常用于分析两个连续变量之间的关系。...柱状图和条形图使用场景：柱状图一般用于表现分类的变量或者是连续的分类变量的组合。在超市数据的例子中，如果我们需要知道在每一年新开的超市的门店数量，那么柱状图就是一个很好的图形分析的方式。...堆叠条形图是柱状图的一个高级版本，可以将分类变量组合进行分析。...超市数据的例子中，如果我们想要知道不同分类商品的折扣店数量，包含折扣店种类和折扣店区域，堆叠条形图就是做这种分析最为有效的图表分析方法。...下面是一个简单的画堆叠条形图的例子，使用的是R中的ggplot()函数。

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「R」ggplot2数据可视化

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