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

(variable)——可以度量数量、质量或属性行:观测值(data point observation )——在相似条件下进行一组测量值,包含不同变量多个值表格数据:一组与相应变量和观测值相关联变量...前两个参数是 data 和 mapping,在简洁代码表达式中会省略,Visualizing distributions分类变量#绘制条形检测某一分类变量分布ggplot(penguins, aes...fct_infreq() :每个级别的观测值数(最大在前)fct_inseq():级别的数值数值变量数值变量可以是连续,也可以是离散。...species 在每个岛屿内分布ggplot(penguins, aes(x = island, fill = species)) + geom_bar()第二个是通过在几何设置 position...)平滑曲线geom_smooth()三个或更多变量用不同颜色和形状代表不同观测值将绘图拆分为不同 单个变量对绘图进行分面facet_wrap() 参数1:公式?

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基础知识 | R语言绘图基础之柱形

#柱形绘制采用ggplot2函数进行。...一般来说,X轴数据可以分为数值型、序列型和类别型,1X轴很明显属于类别型,根据城市类别进行分类。Y轴变量通常都是数值X轴数据类型属于类别型,一般需要对数据进行降序处理,再展示图表。...这主要是因为ggplot2是根据因子向量水平顺序展示,而不是根据X轴因子向量顺序排列,因子向量叫做factor,水平向量为level。...⚠️要实现X轴变量降序,需要改变因子向量水平顺序,一定要对表格或者因子向量排序后,再改变其水平顺序,才能使得X轴类别顺序能够匹配Y轴变量降序呈现。...小结 geom_bar():ggplot2绘制柱形函数 identity:表position不做位置调整。

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数据视化三大绘图系统概述:base、lattice和ggplot2

绘图系统 ggplot2初识 更多下期详解 引言 不同类型变量常用图表 连续数值变量 一个数值变量可以用:柱状,点,箱 两个数值变量可以用:散点图 分类变量 一个分类变量可视化:频率表,条形...两个分类变量可视化:关联表,相对频率表,分段条形 一个分类变量一个数值变量分类、条形 1 Lattice绘图系统 特点:一次成;适用于关系变量交互:在变量z不同水平,变量y如何随变量...一种方法是使用cut()函数,另外可以使用lattice包函数将连续型变量转化为瓦块(shingle)数据结构,这样,连续型变量可以被分割为一系列(可能)重叠数值范围。...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...1.5 页面布局 lattice无法使用par()函数,因此需要将图形存储到对象,然后利用plot()函数split = 或position = 选项来进行控制 split方法,将第一幅放置到第二幅上面

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这些条形用法您都知道吗?

通常,在使用geom_*簇函数绘制几何图形之前,都会添加ggplot函数生成图形对象,它们组合形式如下: ggplot(…) + geom_*(…) + geom_*(…) + … 在如上语法格式...labs(x = '')# 绘制有序条形 p2 <- ggplot(data = df, # 要求x轴省份GDP大小降序排序 mapping = aes...如上图所示,使用grid.arrange函数将两张组合在一个图框内,其中左图是使用geom_bar函数直接生成原始图形,右则是在左图基础上添加了三项功能,分别是条形排序(代码reorder...函数实现重排序)、数值标签添加(代码geom_text函数)以及平均水平参考线添加(代码geom_hline)。...在实际应用,对于单离散变量和单数值变量条形,右会更加受欢迎,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具体值;借助于参考线可以比较哪些水平值高于平均水平

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「R」ggplot2数据可视化

其所属分组不由它们在矩阵位置决定,而是在一个单独列中指定。 术语 数据是我们想要可视化对象。它包含了若干变量变量存储于数据框每一列。...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、轴标签、标题等。 ggplot2有很多函数,并且大多数包含可选参数。...用几何函数指定类型 ggplot()函数指定要绘制数据源和变量,几何函数则指定这些变量何在视觉上进行表示。目前,有37个几何函数可供使用。以下列出常用函数。...分组 在R,组通常用分类变量水平(因子)来定义。 分组是通过ggplot2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

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【数据分析 R语言实战】学习笔记 第四章 数据图形描述 (下)

4.6 ggplot2程序包 ggplot2是R中用于绘图高级程序包,它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间映射,例如将不同数值映射为不同颜色或其他图形属性。...aes( )来指变量,还可以指定其他分类变量颜色,形状,大小等。...:position用于这一层图形位置调整,常用于条形(bar)和直方图,取值为“identity”时表示直接显示," dodge”为分类变量并列放置," stack”为堆叠放置,"fill”显示相对比例...R绘制好可以保存成多种格式,对应生成函数名即它扩展名。...”) 生成文件后,默认在后台扫一开,所以查看图形文件前需要用dev.off()关闭文件 此外,程序包ggplot2函数ggsave()也用于保存图形,并且可以指定为不同文件类型。

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R语言基础概要

= ggplot2) 去除载入ggplot2 detach(package:ggplot2) 列出已载入包 search() 列出已载入所有数据集 data() 列出已安装所有数据集...,其中每个元素是v对应元素最近整数 x = round(v) 排序 order(x) 获得向量x每个元素大小位置 rank(x) 对向量x从小到大进行排序。...sort(x) 根据因子f对向量x分类执行函数g tapply(x,f,g) 向量x因子f分类 split(x,f) 返回向量x差分向量 diff(x) 返回向量x累加向量 cumsum(x...) 与矩阵有关基本操作 生成m行n列0矩阵 M = matrix(0,c(m,n)) 行合并矩阵X和Y形成新矩阵M。...(Data) 显示数据框Data行名 > row.names(Data) 数据框Data名为name1变量 > Data$name1 数据框Data第i个变量形成数据框 > Data[i] 合并数据框

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R for data science (第一章) ②

使用ggplot2进行数据可视化② 添加其他变量一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用方法是将绘图分割为多个子,每个子显示一个数据子集。...要在两个变量组合上构建绘图,请将facet_grid()添加到绘图调用facet_grid()第一个参数也是一个公式。 这次公式应该包含两个用〜分隔变量名。 ?...而不是变量名,例如facet_grid(.〜cyl)。 Genometric Objects 两个包含相同x变量,相同y变量,并且都描述相同数据。 但情节并不完全相同。...请注意,此包含同一图表两个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,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。

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ggplot2|详解八大基本绘图要素

此外, 图形还可能包含数据统计变换(statistical transformation, 缩写为stats), 最后绘制在某个特定坐标系(coordinate system, 缩写为coord...柱状变量分类变量:可使用柱状展示,提供一个x分类变量,画出数据分布。 #以透明度(clarity)变量为例,且按照不同切工填充颜色,柱子高度即为此分类数目。...区分与联系: 直方图把连续型数据按照一个个等长分区(bin)切分,然后计数画柱形。 柱状是把分类数据,类别计数。...同时箱线图能够显示出离群点(outlier),通过箱线图能够很容易识别出数据异常值。 #切工(cut)分类,对价格(price)变量画箱式,再按照color变量分别填充颜色。...以上可见,通过映射和几何对象就可以将数据集中变量数值变成几何图形以及几何图形各种图形元素。

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ggplot2包图形参数(坐标轴、分面、配色)整理

其中ggplot2凭借强大语法特性和优雅图形外观,逐渐成为R数据可视化主流选择。...scale_y_continuous(breaks=c(4, 5, 6, 7,8)) # x轴同理 使用seq()函数可以生成刻度线位置向量,seq(4, 8, by=1) 4.6.3 修改刻度标签文本...(drv ~ cyl) # 同时根据drv纵向、cyl横向分面 5.1.2 使用facet_wrap()分面 使用facet_wrap()时,各将像纸上文字一样被依次横向排布并换行。...5.3 修改分面的文本标签 分面变量一般为离散型变量或者分类变量,直接修改分面变量各水平名称就可以修改分面的文本标签。...变量是字符型向量而非因子形式,那么它会被自动转化为因子;顺序也默认地字母表排序

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COVID-19 in africa

image.png 其实最早出现新冠肺炎监测平台是2020年1月27日上线丁香园疫情动态。 好了,今天要介绍主要是,如何在R里面绘制非洲地区COVID地图。...默认颜色好像有点丑,而且与WHO不一样,Cumulative_cases是连续性变量,需要对Cumulative_cases进行变量转换。...这里提一下,在ArcGis,可以选择几何分段,jenks分段,等间距分段对连续性数值进行转换。得到分类图例数据。...(cd) + geom_sf(aes(geometry = geometry, fill = covid)) image.png 但是最后结果,我们发现,label排序很乱,而且对应颜色是ggplot...参考GGPLOT LEGEND TITLE, POSITION AND LABELS 3.更改图例颜色 更改颜色及顺序用到scale_fill_manual函数,这里是分类变量设定。

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R可视乎|分面一页多

, as.table = TRUE, drop = TRUE) facets:分面参数 ~cut,表示用 cut 变量进行数据分类 nrow:绘制图形行数 ncol:绘制图形列数,一般nrow/ncol...3.2.facet_grid() 如果想通过两个变量进行分面,则使用`facet_grid()`。这个函数第一个参数也是公式,但该公式包含由~隔开两个变量。...它是指用于分面的包含每个变量元素所有数据数据组。很好用参数! 具体例子如下: 用drv与cyl变量进行分面,x轴方向是cyl,y轴方向是drv值。注意是俩都是分类变量。...如果使用连续变量进行分面,得到会非常多,每个数值分一次面,可读性很差,不建议使用该方法。 4.2....~cyl) 4.4.要在每个面板重复相同数据,只需构造一个不包含faceting变量数据框架。

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跟我一起ggplot2(1)

color,size,shape基本分类可视化      #1.1 简单散点图(利用color分类,不同颜色钻石由不同颜色点代表) ? #1.2....,rlm,glm)      (3) geom="boxplot" 绘制箱线图 ,当x为属性变量(factor),y为数值变量时      II.单变量      (4)...ggplot 基本绘图类型: 这些几何元素是ggplot基础。他们彼此结合可以构成复杂图像。他们绝大多数对应特定绘图类型。...,因为统计变换函数stat开头默认有包含自己几何图形,而几何图形函数geom又带有自己统计变换,通常都能达到目的。...ggplot2基本概念 将数据变量映射到图形属性。映射控制了二者之间关系。 ? 标度:标度负责控制映射后图形属性显示方式。具体形式上来看是图例和坐标刻度。

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R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据

重采样后,该过程会生成性能测量配置文件,可用于指导用户选择应选择哪些调整参数值。默认情况下,该函数会自动选择与最佳值相关调整参数,尽管可以使用不同算法。...基本参数调优 默认情况下,简单重采样用于上述算法第 3 行。还有其他重复 _K_折交叉验证,留一法等。...下面的代码显示了结果: trlipt(crTme()) plt(Fit2)) ggplot 还可以使用ggplot方法: ggplot( Fit2) 还有一些绘图函数可以更详细地表示重新采样估计值...在提升树情况下,该包假设增加迭代次数比增加树深度更快地增加复杂性,因此模型迭代次数排序,然后深度排序。...提取预测和类别概率 如前所述,由训练函数产生对象在finalModel对象包含 "优化 "模型。可以像往常一样从这些对象中进行预测。

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R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据|附代码数据

重采样后,该过程会生成性能测量配置文件,可用于指导用户选择应选择哪些调整参数值。默认情况下,该函数会自动选择与最佳值相关调整参数,尽管可以使用不同算法。...基本参数调优 默认情况下,简单重采样用于上述算法第 3 行。还有其他重复 _K_折交叉验证,留一法等。...下面的代码显示了结果: trlipt(crTme()) plt(Fit2)) ggplot 还可以使用ggplot方法: ggplot( Fit2) 还有一些绘图函数可以更详细地表示重新采样估计值...在提升树情况下,该包假设增加迭代次数比增加树深度更快地增加复杂性,因此模型迭代次数排序,然后深度排序。...提取预测和类别概率 如前所述,由训练函数产生对象在finalModel对象包含 "优化 "模型。可以像往常一样从这些对象中进行预测。

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数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形

柱形 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,通常沿水平轴组织类别,而沿垂直轴组织数值。...百分比堆积柱形和三维百分比堆积柱形 这些类型柱形比较各个类别的每一数值所占总数值百分比大小。百分比堆积柱形以二维垂直百分比堆积矩形显示数值。...(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轴还是画出来了,这就是对于分类变量和连续变量不同...= "dodge") 我们发现fill后面跟着是一个变量,且是一个分类变量,得到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意思...前面我们都是stat="identity"即每一个bar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变量分类因子型,这列变量同一水平因子有好几个,那么我们画条形时,一般采用频数型

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了解绘制条形和折线图细节

接下来我们就连载其中一个佼佼者系统性学习五本书笔记: 下面是YT分享 上一个笔记是:R基础知识及快速检阅你数据 第三章 条形 条形通常用来展示不同分类下(x轴)某个数值变量取值(y轴...对于条形而言 ,有的时候我们展示是数据集种变量数值,有的时候展示却是频数,但是他们术语又相同,这一点及其容易造成混乱。...本章将以ggplot2为主进行学习啦~~ ---- 3.1 绘制基本条形 Q:当你有一个包含两列数据框,一列为x轴上位置,一列为y轴上对应高度,基于此如何绘制条形?...Q:如何绘制基于某些分类变量簇状条形?...fill参数上,并运行geom_col(position = 'dodge') #这里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,# 这里映射变量需要是分类变量ggplot

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R语言学习--R for Data Science - 2.2 Aesthetic mappings

学习基本作图时,两个变量displ和hwy值分别映射到了x和y轴上,再添加geom_poin()函数后x和y轴会生成标尺,这样我们就知道每个点对应x和y值了。...变量值并不一定要是一系列数值(连续变量),这里就是汽车各种类型(离散变量)。...size参数 美学映射包含多个种类,如果想将变量值映射为点大小,可以用以下代码: ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ...mpg哪些变量分类变量和连续变量,提示?mgp查看文档,一个是可以通过查看文档,根据各个变量含义来推断是何种变量manufacturer这种,肯定是分类变量了。..., y = hwy, shape = cyl)) #> Error: A continuous variable can not be mapped to shape 因为连续变量不同值太多,没有足够形状来表示各个数值

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92-R可视化24-与ggplot图例较劲

3-改变图例标题和标签 改变图例标题方法有很多,关于标签,可以使用scale_xx_discrete 定义 labels : ggplot(chic, aes(x = date, y = temp...transparent")) + guides(color = guide_legend(direction = "horizontal")) image.png 5-改变图例顺序 其实不只是图例,aes 设定属性都可以进行排序...scale_color_discrete("Seasons:") + guides(color = guide_legend(override.aes = list(size = 6))) 其中aes 设置了分类变量...,R 会默认设置为guide_legend() : 而连续变量则使用guide_colorbar() : 我们也可以将连续变量修改为分类样子: ggplot(chic, aes(x...问题来了 在[[89-R可视化21-利用aplot拼图实现类似热注释柱效果]] 我提到过,下面这个: 这样好处是,注释柱可以堆叠在一起,比较节约空间;但是,不同类型色块柱图例却会“缝合”在一起

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gggenes绘制多物种基因结构比较

https://wilkox.org/gggenes/ gggenes是ggplot2扩展包,用于绘制基因结构图、多物种基因比较很好玩工具。...bed文件不同了) end: 基因结束位置 (负链基因起始位置绝对值大于结束位置) strand: 基因属于哪条链 (可选) 如果想显示基因子区域,外显、或翻译为特定功能域区域等。...用theme_genes美化图形 由于生成可能看起来很混乱,因此ggplot2主题theme_genes提供了一些合理缺省值美化结果。...使用make_alignment_dummies()跨面对齐基因 通常我们会想要所有物种某一个指定基因对齐,比如下面例子geneE。...如果forward为FALSE,或者任何强制为假值(-1),则该基因将暗指方向相反方向绘制。

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