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R」ggplot2数据可视化

几何对象是用以呈现数据几何图形对象,条形、线条和点。 图形属性是几何对象视觉属性,x坐标和y坐标、线条颜色、点形状等。 数值值和图形属性之间存在着某类映射。...在上述例子,geom_point()函数在图形画点,创建了一个散点图。labs()函数是可选,可以添加注释、标签、标题等。 ggplot2有很多函数,并且大多数包含可选参数。...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R,组通常用分类变量水平(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、尺寸和线条类型视觉特征分组变量来完成。...=指定这些水平标签,limits=表示哪些水平应该展示 coord_filp() 颠倒x和y 我们将这些函数应用一个分组箱线图中,其中包含按学术等级和性别分组薪资水平,代码如下: data(Salaries

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R for data science (第一章) ②

facet_wrap()第一个参数应该是一个公式,你用〜后跟一个变量名创建(这里“formula”是R数据结构名称,而不是“equation”同义词)。...在这里,geom_smooth()根据他们drv值将汽车分成三行,描述汽车动力传动系统。 一行描述具有4值点,一行描述具有f值点,并且一行描述具有r点。...许多geom,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将为分组变量每个唯一值绘制一个单独对象。...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数据分组线型示例中所示)。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。...image.png 然而,这在我们代码引入了一些重复。 想象一下,如果你想改变y来显示cty而不是hwy。 您需要在两个位置更改变量,并且可能忘记更新一个变量。

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可视化图表样式使用大全

弧线图 (Arc Diagram) 是二维双图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中,节点将沿着 X放置,然后再利用弧线表示节点与节点之间连接关系。 弧线图适合用来查找数据共同出现情况。...多组条形图 ? 多组条形图也称为「分组条形图」或「复式条形图」,是条形图变种。...分组式面积图在相同开始,而堆叠式面积图则从先前数据系列最后数据点开始。...误差线总是平行于定量标尺轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 还是 X 上)。 推荐具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。 树形结构图 ?...此外,条形也可以堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐制作工具有:jChartFX、Bokeh。 热图 ?

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常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

弧线图 弧线图 (Arc Diagram) 是二维双图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中,节点将沿着 X放置,然后再利用弧线表示节点与节点之间连接关系。...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,每组内每个条形将表示变量显著间隔。...分组式面积图在相同开始,而堆叠式面积图则从先前数据系列最后数据点开始。...误差线总是平行于定量标尺轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 还是 X 上)。 推荐具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...条形通常从中心点开始向外延伸,但也可以别处为起点以显示数值范围(跨度图)。此外,条形也可以堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐制作工具有:jChartFX、Bokeh。

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60 种常用可视化图表,该怎么用?

弧线图 弧线图 (Arc Diagram) 是二维双图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中,节点将沿着 X放置,然后再利用弧线表示节点与节点之间连接关系。...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,每组内每个条形将表示变量显著间隔。...分组式面积图在相同开始,而堆叠式面积图则从先前数据系列最后数据点开始。...误差线总是平行于定量标尺轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 还是 X 上)。 推荐具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...条形通常从中心点开始向外延伸,但也可以别处为起点以显示数值范围(跨度图)。此外,条形也可以堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐制作工具有:jChartFX、Bokeh。

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数据视化三大绘图系统概述:base、lattice和ggplot2

数据可视化是数据分析过程探索性分析一部分内容,可以直观展示数据集数据所具有特征和关联关系等。...R语言不仅提供了基本可视化系统graphics包,简单图+修饰,例如:plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标...: 分类箱图、条形图 1 Lattice绘图系统 特点:一次成图;适用于关系变量间交互:在变量z不同水平,变量y如何随变量x变化。...= proportion) 分组变量:将每个条件变量产生图形叠加到一起,在同一幅图中展示,只需要将条件变量放到绘图函数group声明即可。...Split/position 数值型向量,在一页上绘制多幅图形 Type 字符型向量,设定一个或多个散点图绘图参数,(p=点,l=线,r=回归,smooth=平滑曲线,g=格点) xlab/ylab

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如何向图形添加曲形文本

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何在绘制图形添加曲形文本,以往都是通过调整文本角度来展示看起来非常别扭但是使用「geomtextpath」包就显得丝滑了很多。...n/2 df %>% ggplot(aes(x = 5, y = n, fill = new_status, label = n)) + # 使用"data.frame"数据创建ggplot...对象,设置x为常数5,y为n列,填充颜色为new_status列,标签为n列值 geom_col(width=0.8, color = "#f2f2f2") + # 添加柱状图,设置宽度为0.8...,颜色为"#f2f2f2" geom_textpath(aes(x = 5, y = pos, label = paste(n, "feet")), # 添加文字路径图层,设置x为常数5,y为...仅显示文字,设置旋转角度为90度,文字大小为4.5,颜色为黑色 xlim(c(1.5, 5.5)) + # 设置x范围为1.5到5.5 coord_polar("y", start = 0

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学会这个BBC,你图也可以上新闻啦!

加载需要R包 使用pacman[1]软件包p_load函数通过以下代码一次性加载。 #安装pcaman软件包并对其他R包进行加载 if(!...对于折线图而言,折线颜色或条形图颜色,并不是从bbc_style()函数中直接实现,而是需要在其他标准ggplot(ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色))图表函数明确设置...下面的代码显示了如何在标准图表制作工作流程中使用bbc_style()。这是一个非常简单折线图示例,使用了gapminder程序包数据。...使用panel.grid.major.x = element_line添加x网格线。...(使用panel.grid.major.y = element_blank()删除y网格线) 人工更改间距: 使用scale_y_continuous或scale_x_continuous更改文本标签

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5个快速而简单数据可视化方法和Python代码

我们将看到三种不同类型条形图:常规条形图分组条形图和堆叠条形图。在我们进行过程,请查看下图中代码。 常规条形图如下面的第一个图所示。...在' barplot() '函数,' xdata '表示x标记,' ydata '表示y条高。误差条是以每个栏为中心一条额外线,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,我们在x上画出每一个刻度横杠,每一组也用颜色进行编码。 堆叠条形图对于可视化不同变量分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中,我们比较了每天服务器负载。...通过使用颜色编码,我们可以很容易地看到和理解哪些服务器每天工作量最大,以及负载与其他服务器负载相比如何。其代码遵循与分组条形图相同样式。...我们循环遍历每一组,但是这次我们在旧条形图上绘图,而不是在它们旁边画新条形图。 ? 常规条形图 ? 分组条形图 ?

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R语言从入门到精通:Day17 (ggplot2绘图)

在之前教程,我们在学习各类数据分析方法过程中学习创建了各种各样普通图形和特殊图形,它们大部分都是利用R基础绘图系统创建。...这里,变量wt值映射到沿x距离,变量mpg值映射到沿y距离。...在散点图例子,函数geom_point()在图形画点,创建了一个散点图。最后,函数labs()是可选,可添加注释(包括标签和标题)。 图1,散点图 ?...下面通过数据集Salaries性别和学术等级分组,绘制获得博士学位年数与薪水关系图(图7)。 图7,博士毕业年数和薪水散点图 ? 代码还提供了条形图分组绘图,留给大家自己尝试。...首先是可以灵活控制坐标外观函数,如图13(用到函数scale_x_continuous()等,具体见代码)。 图13,坐标改动示意图 ?

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MATLAB绘图总结

plot和fplot MATLAB中最常用两个二维函数绘制函数plot()和fplot() plot – 二维线图 此 MATLAB 函数 创建 Y 数据对 X 对应值二维线图。...条形图 bar(y,style) bar(x,y,style) 此 MATLAB 函数 创建一个条形图,y 每个元素对应一个条形。...如果 y 是 m×n 矩阵,则 bar 创建每组包含 n 个条形 m 个组。 style 用于指定分组排列模式,模式有grouped(簇状分组)和stacked(堆积分组)两种。...若x是标量,则统计区间均分成x个小区间;若x是向量,则向量x每一个数指定分组中心值,元素个数为数据分组数。x缺省时,默认按10个等分区间进行统计。...plotyy – 创建具有两个 y 图形 此 MATLAB 函数 绘制 Y1 对 X1 图,在左侧显示 y 标签,并同时绘制 Y2 对 X2 图,在右侧显示 y 标签。

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1.基础知识(3) --Matlab绘制特殊图形

1.1、更改刻度值位置和标签 创建 x,将其指定为200个介于-10 和10之间线性间隔值,创建x余弦函数 y,绘制数据图。...对于R2014b之前版本,应使用 set 函数设置此属性。 1.2、旋转刻度标签 创建散点图并沿每条旋转刻度标签。将此旋转指定为一个标量值。正值表示逆时针旋转。负值表示顺时针旋转。...例如,使用 '%.1f' 在 x 刻度标签显示一个十进制值。使用 '\xA3%.2f' 将 y 刻度标签显示为英镑。选项 \xA3 表示英镑符号 Unicode 字符。...与所有图形对象一样,标尺对象也具有可以查看和修改属性。标尺对象允许进一步分别控制 x 、y 或 z 格式设置。...使用 magic 函数得到数据三维条形图。在数组 b 返回用于创建条形图曲面对象。向图形添加颜色栏。

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matplotlib入门

Hunter 在 2002 年开始编写,提供了一个套面向绘图对象编程 API 接口,能够很轻松地实现各种图像绘制,并且它可以配合 Python GUI 工具( PyQt、Tkinter 等)在应用程序嵌入图形...(标题,图例,色彩,等),以及嵌套子图; The whole figure....2)美工层 Matplotlib结构第二层,它提供了绘制图形元素时给各种功能,例如,绘制标题、标签、坐标刻度等。...() 备注: Figure是画布,fig = plt.figure() Subplot:是整齐摆放子图 Axes:是不规则摆放子图,Axes是axis复数,可以理解为多成图 import...# x为柱子宽度,y为条形图高度 # zs 为组数, zdir为哪个充当z ax4.bar(left = x,height = y,zs=z,zdir='y') ax4.set_xlabel

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RR 基本图形绘制

---- 条形图 函数barplot()最简单用法是: barplot(height) 其中height是一个向量或者一个矩阵。 接下来示例,我们绘制一项探索类风湿性关节炎新疗法研究结果。...horiz_bar_plot.png 生成因素变量条形图 若要绘制类别型变量是一个因子或有序因子,就可以使用函数plot()快速创建一幅垂直条形图,而无需使用table()函数将其表格化。...均值条形图 我们可以使用数据整合函数并将结果传递给barplot()函数,来创建表示均值、中位数、标准差等条形图。...(所以在此也不详述了) 饼图可以由下面函数创建: pie(x, labels) 直方图 直方图展示了连续型变量分布。可以使用如下函数创建直方图: hist(x) x是一个由数据值组成数值向量。...library(sm) attach(mtcars) # 创建分组因子 # 将数值型向量cyl(4,6,8)转换为因子 cyl.f <- factor(cyl, levels=c(4,6,8),

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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 排列在工作表列或行数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中,通常沿水平组织类别,而沿垂直组织数值。...三维柱形图 三维柱形图使用可修改三个(水平、垂直和深度),可对沿水平和深度分布数据点(数据点:在图表绘制单个值,这些值由条形、柱形、折线、饼图或圆环图扇面、圆点和其他被称为数据标记图形表示...软件实现:R 基础条形图 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,数据time没有6这个值,但是图形X还是画出来了,这就是对于分类变量和连续变量不同...(x = group, y = weight)) + geom_bar(stat = "identity", fill = "lightblue", colour = "black") 2、 涉及分组变量条形图

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教程 | 5种快速易用Python Matplotlib数据可视化方法

我们将 x 和 y 数据传递给该函数,然后将其传递给 ax.scatter() 来画出散点图。...当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形数量观察不同类别之间区别,不同类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型条形图:常规、分组和堆叠条形图。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数x_data 表示 x 不同类别,y_data 表示 y 条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上线,可用于表示标准差。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示,我们第一个变量会随不同分组(G1、G2 等)而变化,我们在每一组上比较不同性别。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 上绘制柱体和对应值,每一个分组不同类别将使用不同颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量分类构成。

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