# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
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。...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。...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...在实际应用中，对于单离散变量和单数值变量的条形图，右图会更加受欢迎，因为它更加直观（借助于排序可以迅速地发现柱子的最高、最低及差异；借助于数值标签可以明确地得知各离散水平下的具体值；借助于参考线可以比较哪些水平值高于平均水平..., fill = fengli) # 指定x轴变量和填充色变量 ) + geom_bar(stat = 'count' # 需对明细数据中的离散变量作频数统计 ) +
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...(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...(palette = "Pastel1") 3、 计数数据条形图 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,这时用水平出现的频数当做bar的高度.stat="bin"当然也可以不写,因为geom_bar默认是bin ggplot(diamonds...library(plyr) ce <- arrange(cabbage_exp, Date, Cultivar) #根据Date,Cultivar 排序 ce <- ddply(ce, "Date"
棘状图对堆砌条形图进行缩放，这样每个条形的高度为1，每一段的高度表示比例，棘状图可由vcd中的函数spine()绘制,绘制关于关节炎治疗结果的棘状图 > library(vcd) > attach(Arthritis...ggplot绘制条形图 >install.package("ggplot") >library(ggplot) >p <- ggplot(mpg, aes(x=class)) > p + geom_bar...以上条形图是根据计数排序后绘制的条形图： > class2 <- mpg$class; class2 <- reorder(class2,class2,length) > mpg$class2 <- class2...根据年份分别绘制条形图，position控制位置调整方式 ，代码如下： > p <- ggplot(mpg, aes(class2,fill=factor(year))) > p + geom_bar(...并立方式条形图，代码如下： > p <- ggplot(mpg, aes(class2,fill=factor(year))) > p + geom_bar(position='dodge') ?
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？...Q:如何根据条形对应的正负值分别对其着色？...A：通过设定geom_bar()函数的width可以改变条形的宽度，其默认值为0.9，值越大越宽，最大宽度为1 ggplot(pg_mean,aes(x=group,y=weight))+geom_col...avg对变量name进行排序 tophit[,c('name','lg','avg')] ggplot(tophit,aes(x=avg,y=reorder(name,avg)))+ geom_point...lg和avg对其进行排序 nameorder <- tophit$name[order(tophit$lg,tophit$avg)] #将name转化为因子，因子水平与nameorder一致 tophit
毕竟在这个大众审美水平水平越来越高的时代里，企业中的各式报告也强调与企业的VI相互统一，形成自身风格与特点。 这样就要求R语言所制作的图表能够根据所需的风格与主题，高度可定制。...接下来要介绍关于图表主题设置的一些细节： 关于柱形图与条形图的转化问题： 这个问题昨天已经提到了，R语言是不区分柱形图、条形图的，两者都叫Barplot，只是开口方向不同。...（原因前文已经说明） 柱形图与条形图之间的转换秩序一句代码即可： coord_flip() #柱形图与条形图之间翻转 ggplot(mpg,aes(class,displ))+geom_bar(stat...柱形图/条形图按照指标顺序排序： 默认情况下柱形图指标顺序非常混乱，我们可以通过参数设置让柱形图按照指标由高到低或者由低到高排序。...添加排序参数之后，图表看上去舒服很多，但是X轴横坐标英文名字太长，我们采用条形图规避，或者将X轴标签文字旋转90度。
data point observation ）——在相似条件下进行的一组测量值，包含不同的变量的多个值表格数据：一组与相应变量和观测值相关联的值变量：所有企鹅的属性观察值：单个企鹅的所有属性tibbles...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“warning"Removed...ggplot(penguins, aes(x = species)) + geom_bar()#根据条形的频率依据处理因子函数对条形重新排序 ggplot(penguins, aes(x =...species描边color = species在geom_density()里改：增加透明度geom_density(alpha = 0.5)改变线宽linewidth = 0.75两个分类变量堆积条形图可视化了...)平滑曲线geom_smooth()三个或更多变量用不同的颜色和形状代表不同观测值将绘图拆分为不同的子图 按单个变量对绘图进行分面facet_wrap() 参数1：公式?
有没有一种方法可以按字母顺序对其进行排序？
在数据分析报告中，条形图是很常见的一种表现形式，可以的反应各项之间的比较情况。在实际的应用中，为了更加直接、美观，对图表的展现形式也有了越来越高的要求。...通过强大的ggplot2包，也可以画出有特色的条形图。 在网上看到有人画的正负区分条形图，花了点时间打磨其中的美化细节，基本也算是原样画出了。...接下来，用ggplot()＋geom_bar()画出基本的条形图。 ? 这里面，使用reorder()函数，使得按照Difference取值大小，条形图进行排序。...同时，在这一步设置对每个条形加黑色边框，调整条形宽度，并使得中间留有空隙。 ? 设置x、y轴标签，y轴刻度，并将坐标轴翻转。 ? ? 到此为止，基本形态已经搞定，下面就进入精细的美化过程。...依次进行如下操作： 去掉灰色背景 删除指定网格及边框 修改字体 ? ? 最后，我们修改图例的颜色、字体，并在条形图两侧加入标签文字，就可以得到最终的效果了。 ? ?
本次内容介绍条形图的绘制，包括基本条形图、簇状条形图、频数条形图、堆积条形图、百分比条形图。 下次将介绍如何对条形图着色、调整条形图的宽度和间距、添加数据标签等内容。...1绘制基本条形图 演示数据 以gcookbook包中的pg_mean数据集为例。...有时候，我们想额外添加一个分类变量跟x轴上的分类变量一起对数据进行分组。 此时，可通过将该分类变量映射给fill参数来绘制簇状条形图，这里的fill参数用来指定条形的填充色。...ggplot(cabbage_exp,aes(x = Date,y = Weight,fill = Cultivar)) + geom_col() 输出图片 反转图例顺序 我们可以通过guides()函数对图例顺序进行调整...()，同时不要映射任何变量到y参数，geom_bar()函数在默认情况下将参数设定为stat = "bin"，该操作会自动计算每组（根据x轴上面的变量进行分组）变量对应的观测值。
## 生成示例数据 x <- c("B","A","D","C","E") y <- c(5,6,7,8,9) df <- data.frame(x = x , y = y) ## 绘制条形图 library...("ggplot2") ggplot(data=df,aes(x=x,y=y)) + geom_bar(stat="identity") ?...我们可以看到，虽然我们生成的数据是按照"B","A","D","C","E"排序的，但是ggplot2输出的图依然是按照字母进行排序的。...我们可以使用以下命令解决这个问题： ## 调整因子水平 df$x <- factor(df$x,levels=c("B","A","D","C","E")) ## 绘制条形图 ggplot(data=...df,aes(x=x,y=y)) + geom_bar(stat="identity") ?
(width = 1, #geom_bar()函数绘制条形图,width：条形图的宽度 stat = "identity")+ #stat="count..."表示条形的高度是y变量的数量 #stat="identity"表示条形的高度是y变量的值 scale_fill_manual(values = Colors) #设置填充的颜色...(width = 1, #geom_bar()函数绘制条形图,width：条形图的宽度 color = "white", stat = "...identity")+ #stat="count"表示条形的高度是y变量的数量 #stat="identity"表示条形的高度是y变量的值 scale_fill_manual(values...(width = 1, #geom_bar()函数绘制条形图,width：条形图的宽度 stat = "identity")+ #stat="count
value2 = b[property]; return value1 - value2; } } console.log(arr.sort(compare('age'))) 如何根据参数不同...，来确定是升序排列，还是降序排序呢？...//数组根据数组对象中的某个属性值进行排序的方法 //使用例子：newArray.sort(sortBy('number',false)) //表示根据number属性降序排列;若第二个参数不传递...，默认表示升序排序 //@param attr 排序的属性 如number属性 //@param rev true表示升序排列，false降序排序 sortBy: function
「ggplot2中柱状图基本绘制函数常用geom_bar()」 参数介绍： 「data和mapping是ggplot的基本参数，数据和映射。」...「stat：」 设置统计方法，有效值是count（默认值） 和 identity，其中，count表示条形的高度是变量的数量，不能设定y值。...「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...「width：」 条形图的宽度，是个比值，默认值是0.9 「color：」 条形图的线条颜色 「fill：」 条形图的填充色 基本演示 读取ImagJ数据及转换 #读取ImageJ dat=read.csv...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
R作为可视化的大势，自然也可以画出这些图，有一篇就通过ggplot2包进行了部分总结，甚是有趣，小编复刻学习了一番，现对代码做简单注释，以作分享。...(stat="identity",position="fill")+ coord_polar(theta="y")+ # 按Y轴极坐标转换 labs(title="饼图")因为是在条形图中对y轴进行极坐标转换...条形图 条形图就是横过来的柱形图，用函数coord_filp()处理逆时针旋转90° ggplot(df1,aes(var,value))+ geom_bar(aes(fill=item),stat...)+ labs(title="堆积条形图")+ coord_flip() ggplot(df1,aes(var,value))+ geom_bar(aes(fill=item),stat...="三维百分比条形图",fill="")+ coord_flip()+ facet_grid(.
今天我们来讲一讲条形图的变形。 化妆后“条形图” 首先来看看几张不一样的“条形图”。 ? 这几张图乍一看和我们之前看到的很不一样，但是仔细一看其所用的基本元素不就是我们的条形图吗？...如某个功能中显著改变和不改变的基因等。 那么上述的图应该怎么做呢？...观察一下这个数据，可以看到Users中为了能够在x轴正负半轴分别现实所以Male为负数，Female的值为正数。...因此，如果我们想要用自己的数据做这类图，也要注意正负，要对数据进行适当的处理，对其中一部分的数据取负。...2）如何作图 金字塔图 library(ggplot2) library(RColorBrewer) ggplot(dat,aes(x=Stage,y=Users))+ geom_bar(stat
几何对象是用以呈现数据的几何图形对象，如条形、线条和点。 图形属性是几何对象的视觉属性，如x坐标和y坐标、线条颜色、点的形状等。 数值的值和图形属性之间存在着某类映射。...函数 添加 选项 geom_bar() 条形图 color, fill, alpha geom_boxplot() 箱线图 color, fill, alpha, notch, width geom_density...、线和填充区域的边界进行着色 fill 对填充区域着色，如条形和密度区域 alpha 颜色的透明度，从0（完全透明）到1（不透明） linetype 图案的线条（1=实线，2=虚线，3=点，4=点破折号...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。...scale_x_discrete()和scale_y_discrete() breaks=对因子的水平进行放置和排序，labels=指定这些水平的标签，limits=表示哪些水平应该展示 coord_filp
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。...) 2.使用ggplot2绘制条形图 #变量值的频数表，使用BOD数据，时间为x值，demand为y值，使用geom_col()函数 ggplot(BOD,aes(x=BOD$Time,Y=BOD$demand...，使用mtcars数据，cyl为x值，cyl各取值的数量为y值，此时使用geom_bar()函数 ggplot(mtcars,aes(x=mtcars$cyl))+geom_bar() ggplot(mtcars...,aes(x=factor(cyl)))+geom_bar() *旧版ggplot2使用geom_bar(stat='identity')创建条形图 新版可使用geom_col()代替 2.4绘制直方图
如上图，在相邻部分中，尝试找出最大的一组，并尝试按值对它们进行排序。您可能会很难做到这一点，这就是必须避免使用饼图的原因。 如果您仍然不相信，让我们尝试比较下列几个饼图。...再次尝试了解这 3 个图形中哪一组的值最高。另外，尝试弄清楚各组之间数值的变化是什么。...b <- plot_pie(data2, c(10,35,53,75,93)) c <- plot_pie(data3, c(10,29,50,75,93)) a + b + c 现在，让我们使用条形图来表示完全相同的数据...data1) b <- plot_bar(data2) c <- plot_bar(data3) # Put them together with patchwork a + b + c 正如您在此条形图上所看到的...关于 DATA TO VIZ From Data to Viz 系列根据输入数据格式对图表类型进行分类。它以决策树的形式出现，结果是选择一组可能合适的可视化来表示数据集。
引言 在进行数据分析时，免不了对结果进行可视化。那么，什么样的图形才最适合自己的数据呢？...常用 7 大类型图形可视化——分布 常用 7 大类型图形可视化——排序关系图形 可视化系列汇总——相关关系图形 常用 7 大类型图形可视化——偏差关系图形 每类制作成一篇推文，主要参考资料为：Top...Pie Chart of class", caption="Source: mpg") pie + coord_polar(theta = "y", start=0) 饼图 5.3 条形图...Manufacturers from 'mpg' dataset") + theme(axis.text.x = element_text(angle=65, vjust=0.6)) 条形图...subtitle="Manufacturer of vehicles", caption="Source: Manufacturers from 'mpg' dataset") 条形图
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