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这些条形图的用法您都知道吗？

，有两点需要说明，一方面，在ggplot2绘图过程中均采用图层思想，将多个图形进行叠加和设置；另一方面，图层思想是通过代码中的加号（+）表现出来的。...NULL, mapping = aes()) data：指定绘图所需的原始数据，如果不指定，则必须在geom_*函数中指定； mapping：通过aes的方式指定图形的属性（如x轴的变量，y轴的变量，颜色变量...（如轴信息、边框色、填充色等），但要求属性值来自于原始的绘图数据data； data：指定绘图所需的原始数据，如果使用默认的NULL值，则图形数据将来自于ggplot函数；如果指定一个明确的数据框，则该数据框将覆盖...ggplot函数所指定的数据框； stat：借助于该参数控制绘图数据的统计变换，默认为'count'，表示计数（前提是绘图数据为明细数据）；如果指定为'identity'，表示直接使用原始数据绘制y轴（...函数中； na.rm：bool类型的参数，在剔除绘图数据中的缺失值时，是否不返回警告信息，默认为FALSE； show.legend：bool类型的参数，是否显示条形图的图例信息，默认为NA，即表示显示图例

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    如何通过R语言制作BBC风格的精美图片

    为了确切地说明我们希望图例的位置，我们可以给它指定特定的坐标，例如legend.position = c（0.98,0.1）将图例移到右下角。...例如，下面的代码片段将创建具有4行的图例： + guides(fill = guide_legend(nrow = 4, byrow = T)) 更改图例符号的外观 可以通过将参数override.aes...添加到guide中来更改图例符号的默认外观，例如下面将增加图例符号的大小： + guides(fill = guide_legend(override.aes = list(size = 4)))) 在图例标签之间添加空格...默认的ggplot图例在各个图例项目之间几乎没有空格。...（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。

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    Matplotlib 气球图 制作

    这里提一下，这是处理好的数据结果，原始数据处理过程也不是特别复杂，就不介绍处理过程(这里主要是可视化技巧介绍 ? ? )。...数据可视化 本期推文 数据可视化的难点 在于连接“气球”的连接线的绘制，ggplot2 中geom_segment()可以灵活实现这一过程，而Matplotlib 则相对麻烦点，但也是有绘制连接线的方法的...其他为具体如刻度范围之类的设置。 最终效果如下： ? 04....总结 Matplotlib 进行连接线的绘制可以按照上述教程具体绘制，总体而言，Matplotlib没有 ggplot2 那种绘图图层体系，导致绘制复杂的图表变得有些困难，但作为Python 较为完整的绘图包...本期推文的目的还是熟悉绘图技巧，将数据可视化设计当作“艺术“，多看，多练，优秀的可视化绘制技巧终究可以获得的。能力有限，如有出错，请联系我啊(不能留言，直接添加本人微信进行交流吧)。

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    R for data science （第一章） ②

    如上所述，您可以使用不同的geom来绘制相同的数据。 左边的图使用点geom，右边的图使用光滑的geom，一条适合数据的平滑线。 要更改绘图中的geom，请更改添加到ggplot（）的geom函数。...如果这听起来很奇怪，我们可以通过在原始数据上叠加线条然后根据drv着色所有内容来使其更清晰。 请注意，此图包含同一图表中的两个geom！我们将很快学会如何在同一个地块中放置多个geoms。...许多geom，如geom_smooth（），使用单个几何对象来显示多行数据。对于这些geoms，您可以将组审美设置为分类变量以绘制多个对象。 ggplot2将为分组变量的每个唯一值绘制一个单独的对象。...实际上，每当您将美学映射到离散变量时，ggplot2都会自动将这些geoms的数据分组（如线型示例中所示）。依靠这个特征很方便，因为群体aesthetic本身并没有增加传说或区别特征与geoms。...您可以通过将一组映射传递给ggplot（）来避免这种类型的重复。 ggplot2会将这些映射视为适用于图中每个geom的全局映射。

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    Python-matplotlib 另类散点图绘制

    数据处理 2.1 原始数据 本文涉及的数据主要包括两种，一种为全球各大洲的网格数据，用于绘制另类散点图例，一种为全球各州的教育水平的师生比例，用于散点图的绘图。...接下来将两个数据进行匹配合并，这里需指出下：两个数据都有关于国家编码的列(country_code和alpha.3),利用pandas的merger方法就可实现两个数据的合并。...可视化绘制 本文的可视化绘制过程涉及seaborn的stripplot()方法，所需的库、总体设置及用于绘制“抖动”的散点图(类似ggplot2的position_jitter())，其目的就是为了防止散点重叠...ggplot2的geom_tile()也可实现矩形图表的绘制。...如果没用采用地图图例的绘制，而是一般的散点图图例，效果如下： ?

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    Python-matplotlib 散点图绘制

    数据处理 2.1 原始数据 本文涉及的数据主要包括两种，一种为全球各大洲的网格数据，用于绘制另类散点图例，一种为全球各州的教育水平的师生比例，用于散点图的绘图。...接下来将两个数据进行匹配合并，这里需指出下：两个数据都有关于国家编码的列(country_code和alpha.3),利用pandas的merger方法就可实现两个数据的合并。...可视化绘制 本文的可视化绘制过程涉及seaborn的stripplot()方法，所需的库、总体设置及用于绘制“抖动”的散点图(类似ggplot2的position_jitter())，其目的就是为了防止散点重叠...ggplot2的geom_tile()也可实现矩形图表的绘制。...如果没用采用地图图例的绘制，而是一般的散点图图例，效果如下： ?

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    R语言统计与绘图：给组合图形添加ABCD小标签

    前面我们学习了ggplot2中组合图形的绘制，在科研论文中，组合图形每张子图通常需要加上ABCD等标签，如下图所示。 ? 这种ABCD标签既可以在PS或者AI中添加，也可以在R中直接添加。...绘制图形 先绘制好需要的图形，在这里为求方便，我每张小图都是一样的。...大多数论文都是将标签放在左上角。...对象列表 plotlist # 要显示的绘图列表 ncol、nrow # 图形组合的列数和行数 labels # 要添加到图形中的标签列表，可以设置lable="AUTO"或"auto"自动生成大写标签或小写标签...widths # 相对列宽度的数值向量；如widths = c(2, 1)表示第1列宽度是第2列宽度的两倍 heights # 同上 legend # 指定图例位置的字符；允许值为"top", "bottom

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    R for data science （第一章）①Chapter1 使用ggplot2进行数据可视化

    创建ggplot 要绘制mpg，请运行此代码将displ放在x轴上，将hwy放在y轴上： ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ...您可以将第三个变量（如类）添加到二维散点图中，方法是将其映射到美学。aesthetic是你的情节中物体的视觉属性。美学包括诸如点的大小，形状或颜色之类的东西。...在上面的例子中，我们将类映射到颜色，但我们可以以相同的方式将类映射到大小。在这种情况下，每个点的确切大小将揭示其类别隶属关系。...ggplot2一次只能使用六个形状。默认情况下，使用形状美学时，其他组将进行非开槽。 对于每种美学，您使用aes（）将aesthetic名称与要显示的变量相关联。...它选择了一个合理的尺度来与美学一起使用，它构建了一个解释水平和价值之间映射的图例。对于x和y美学，ggplot2不会创建图例，但会创建带有刻度线和标签的轴线。

    2.8K20

    R语言从入门到精通：Day17 (ggplot2绘图)

    最后，将研究如何调整ggplot2图形的外观，包括修改坐标轴和图例、改变配色方案以及添加注释。...函数ggplot()指定要绘制的数据源和变量，几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示(使用点、条、线和阴影区)。表1列出了几种常见的几何函数（目前有37个几何函数可供使用）。 表1，几何函数 ?...为了给大家展示这些选项的作用，这里给出两个例子（图5，6）。图6中将小提琴图和箱线图结合起来，这对于基础图形来说，就很难实现了。 表2，几何函数中的常见选项 ? 图5，展示常见选项的图例 ?...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形状、颜色、填充、尺寸和线类型的视觉特征的分组变量来完成的。...如果我想要把图13里面在右边的图例换个位置，那也不是一件难事，如图14。 图14，图例修改示意图 ?

    5.2K31

    详谈如何使用ggplot2绘制火山图

    欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近VIP群内有朋友询问火山图的绘制方法，那么本节就来详细介绍在R中如何使用「ggplot2绘制火山图」，小编添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜欢。...❞ 小编已经搭建了一套稳定的真核转录组分析流程，可以完成「从原始数据分析到最终出结果分析文档」基本包含目前RNA_seq文章的所有分析内容。...df %>% janitor::clean_names() %>% # 使用 janitor 包的 clean_names() 函数将列名转换为小写 mutate(fold_change...(aes(x = log2(fold_change), y = -log10(adj_p_val))) + # 绘制基础散点图，并根据 gene_type 对点的颜色进行分类，设置点的透明度 (alpha...= "log2(fold change)", y = "-log10(adjusted P-value)", colour = "Expression change") + # 调整图例外观，将图例大小设为

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    独特的箱型图版式，你学会了吗？

    功能展示 ##帮助将econodist图例添加到ggplot2绘图 add_econodist_legend() ##创建一个可以与econodist图表一起使用的图例grob econodist_legend_grob...://cinc.rud.is") library(ggeconodist) 02 基本箱型图的绘制 首先让我们来看一下正常用geom_boxplot()绘制的箱型图和geom_econodist()绘制的箱型图有什么区别...hwy)) + theme_ipsum_rc() ##将geom_boxplot改为geom_econodist即可用ggeconodist绘制箱型图 (p + geom_boxplot()) +...##绘制两种常见的堆积模式 ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+ geom_econodist() ggplot(diamonds,aes(cut,...~color) 06 Economist中原图绘制 最后让我们一起来看开发者是怎么绘制Economist杂志中给予他灵感来源的箱型图的！

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    如何在Python里用ggplot2绘图

    为了严格实现图形语法，ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素，而且在很大程度上简化了代码的可读性。...但是，如果您经常使用Python，那么实现图形语法将非常具有挑战性，因为在流行的绘图库(如matplotlib或seaborn)中缺少标准化语法。...最常用和默认的坐标系是笛卡尔坐标系。根据您想要绘制的数据的结构，使用较少的坐标系(如极坐标系统)可能提供一种更好的可视化数据的方法。...使用上面的代码块，我们的绘图如下所示： ? 绘制多维数据 除了基本的绘图之外，您几乎可以在ggplot2中做任何其他可以做的事情，比如绘制多维数据。...如果你想可视化三个变量之间的关系，您可以将美学添加到另一个二维图中： 1(ggplot(mpg) 2 + aes(x='displ', y='hwy', color='class') 3 + geom_point

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    R绘图笔记 | 一般的散点图绘制

    分别表示水平（x轴）和垂直（y轴）坐标的数字向量； boxplots # 如为x，则在下方绘制水平x轴的边界箱线图；如为y，则在左边绘制垂直y轴的边界箱线图； # 如为xy，则在水平和垂直轴上都绘制边界箱线图...lty=1, lwd=2, col=col) legend # 逻辑词，当按组绘制散点图且为TRUE时图上显示图例；为FALSE则不绘制图例； grid # 逻辑词，为TRUE则绘制浅灰色背景网格； groups...## 部分参数解释 data, x, y # data指数据框，x、y为数据框中用来绘制图形的变量 combine # 逻辑词，默认FALSE，仅当y是包含多个变量的向量时使用；如为TRUE，则创建组合面板图...label.rectangle # 逻辑词，如为TRUE，则在文本下方添加矩形便于阅读 parse # 为TRUE，标签将被解析为表达式 cor.coef # 逻辑词，为TRUE，相关系数的p值添加到图上...# 逻辑词，图例中是否包含文字； ggtheme # ggplot2主题名称，默认为theme_pubr()； # 可用值包括theme_gray(),theme_bw(),theme_minimal

    5.3K20

    Matplotlib 另类时间变化图制作

    ······，后面推文的可视化绘制，我还是首选Matplotlib进行绘制，但偶尔也会采用 ggplot2 进行绘制，其目的就是一个：绘制精美的数据可视化作品 ? ? ） 02....（2）创建绘图辅助数据 这里需要创建用于绘图的辅助数据 ，涉及到的知识点也都是python数据 处理中常用的技巧，如append（）、np.repeat()、pandas的apply()结合lambda...（3）构建图例数据 这里用到pandas 的DataFrame()构建，如下： ? 03....（5）图例文本的绘制 用于文本图例的绘制方法，即上面介绍的死因(cause)新数据集，绘制如下： ? 效果如下： ?...（6）字体设置 Matplotlib 用于字体设置的方法还是比较简单的，这里解释下是因为我在字体设置时遇到的问题，由于采用的字体为 cinzel (字体格式为Cinzel-Regular.otf)，也已添加到电脑系统字体中

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    plotnine，打死不学R语言, 我可以用Python到40岁.....

    R语言中的ggplot2库进行了重新实现。...它支持对数据进行分组、筛选和变换，可以添加标签、标题、图例等元素，还可以自定义颜色、线型、点型等图形属性。...数据是要可视化的原始数据，映射是将数据映射到图形属性上，图形元素是构成图形的基本单元，如点、线、面等。...除了散点图，plotnine还支持许多其他类型的图形，如折线图、柱状图、箱线图等。你可以使用不同的函数来创建不同类型的图形元素，并通过调整参数来自定义图形的样式。...，可参考plotnine包官网[1] 总结 plotnine虽然是变相的使用Python语言对ggplot2包绘图函数的封装，但其也继承了两者的优点： 易学易用：类似ggplot2的语法，上手简单，数据可视化不再困难

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    gghalves包-你五毛我五毛

    gghalves[1]将_half_扩展添加到选定的geom。...draw_quantiles 如果不是MULL（默认为NULL），在给定的密度估计分位数处绘制水平线。 trim 若为TRUE（默认），将小提琴的尾部修整到数据范围。若为FALSE，不修剪尾巴。...如show.legend = c(size = TRUE,color = FALSE)表示显示size对应的图例，而不显示color对应的图例。...这使得可以在仍使用带宽估计器的情况下调整带宽。例如，adjust = 1/2表示使用默认带宽的一半。 示例 单个函数 我们以iris数据集作为本例数据，先使用单个函数进行绘制。 if (!...默认为箱子在右，使用center = TRUE将箱子居中。下面函数参数调整类似，就不再绘制结果了，就把最原始的进行展示。

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