#柱形图的绘制采用ggplot2函数进行。...library(ggplot2) ggplot(data=mydata1,aes(City,Age))+geom_bar(stat="identity", width=0.8,colour="black...一般来说,X轴的数据可以分为数值型、序列型和类别型,图1的X轴很明显属于类别型,根据城市类别进行分类的。Y轴变量通常都是数值型的。如X轴的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是根据因子向量的水平按顺序展示的,而不是根据X轴的因子向量顺序排列,因子向量叫做factor,水平向量为level。...小结 geom_bar():ggplot2中绘制柱形图的函数 identity:表position不做位置调整。
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。...calls更简洁的 ggplot2 代码表达式ggplot(penguins, aes(x = flipper_length_mm, y = body_mass_g)) + geom_point...()#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 = fct_infreq(species))) + geom_bar()处理因子函数fct_inorder...需要摸索找到最适宜的geom_bar(color = "red")——边框变红geom_bar(fill = "red")——填色变红Visualizing relationships可视化两个或多个变量之间关系数值变量...ggplot(penguins, aes(x = island, fill = species)) + geom_bar()第二个图是通过在几何中设置 position = "fill" 创建的相对频率图
今天分享R语言中的柱形图,所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。...包中的ggplot函数(需先加载ggplot2工具包支持) ?...,这里不再一一详解,感兴趣可以参考ggplot2——数据分析与图形艺术这本该包作者的书。...因为year是int型变量,所以在参数设定市需要用factor变成因子型。以上图表是未做任何设定时的两系列柱形图,可以看到两个系列位置重叠无法看到无法看清楚1999年的柱形图实际高度。...2、假如你对于长数据有很好的理解(比如经常用统计分析软件,大部分都接触的标准长数据,也就是一维表),那么你完全可以直接在excel中将宽数据转化为长数据(二维转一维),或者直接将数据库中的长数据导入R,
同时也是一个 R 包 ggplot2 的简介 pip 安装 ggplot2 是数据可视化的重要程序包,用于绘制各种高级统计图形。...ggplot2 命令的基本组成 具体来讲,在 ggplot2 程序包中,每一副图都是由若干组件组成的,这些组件包括: data: 数据,必须为 data.frame。...geoms: 包括 geoms_开头的各种对象,用来绘制各种基本组件,包括点、线、面、多边形、柱状图、箱线图等。 aesthetics: 图形的美学特征,如颜色、形状、透明度、大小、分组等。...facets: 描述如何将图形按照某一个或者几个因子(factors)不同水平(levels)用多个图形分开展示。 完整的 ggplot2 绘图命令, 总是以 ggplot() 开始。...ggplot() 及其参数奠定整个 ggplot2 图形的基础,最重要的两个参数为 data 和 mapping。 其中 data 必须为 data.frame 格式。
开始前 主要为ggplot2 中的后四个部分的内容。 geometries 几何对象 不同的几何对象 image.png 几何对象的叠加 几何对象的本质,也就是画面上的不同图层。...当我们通过 ggplot(data=example) 后,便相当于设定了默认的ggplot2 设定的背景图层,接着依靠 +geom_point() , +geom_bar() 等等,便可以实现图层的添加...因此某种程度来说,统计变换对应的函数和几何对象对应的函数差别不大。 geom_bar 相当于默认的帮助我们以cut 列作为统计对象,对diamonds 表格进行频数计算。...若希望显示出的不是频数,而是频率,则可以通过为y 赋值,将直方图计算出的统计结果重新映射给比例 ..prop.. 。...,如通过rel函数将字体大小提升到1.5倍: ggplot(new_metadata) + geom_point(aes(x = age_in_days, y= samplemeans, color
本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。...三 几何对象(Geometric) 几何对象代表我们在图中实际看到的图形元素,如点、线、多边形等。...ggplot(diamond)+geom_bar(aes(x=clarity, fill=cut)) ? 注:ggplot2会通过x变量自动计算各个分类的数目。...ggplot2的图层设置函数对映射的数据类型是有较严格要求的,比如geom_point和geom_line函数要求x映射的数据类型为数值向量,而geom_bar函数要使用因子型数据。...2 facet_grid:基于两个因子进行设置,形式为:变量~变量(行~列),如果把一个因子用点表示,也可以达到facet_wrap的效果,也可以用加号设置成两个以上变量 p+facet_grid(vs
,如果希望更详细的了解不同设定如设置行名,最大读取行数等等可以使用 ?...read_excel来diy自己的数据 除此之外其余包如gdata包的函数read.xls()能够读取.xls数据(需要安装JAVA) xlsx包的函数read.xlsx()能够读取.xlsx数据(需要安装...#如果不使用管道则会变成: summary(filter(morley,Expt==1)) #这样可读性就很低了 #tidyverse中的很多函数都可以随意的调用以及拼接,如 x %>% f() =...,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$cyl))+geom_bar() ggplot(mtcars...,aes(x=factor(cyl)))+geom_bar() *旧版ggplot2使用geom_bar(stat='identity')创建条形图 新版可使用geom_col()代替 2.4绘制直方图
几何对象是用以呈现数据的几何图形对象,如条形、线条和点。 图形属性是几何对象的视觉属性,如x坐标和y坐标、线条颜色、点的形状等。 数值的值和图形属性之间存在着某类映射。...小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意,ggplot2包在定义组或面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面,并进行绘图。 ?...用几何函数指定图的类型 ggplot()函数指定要绘制的数据源和变量,几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示。目前,有37个几何函数可供使用。以下列出常用的函数。...分组 在R中,组通常用分类变量的水平(因子)来定义。 分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。...下表给出了相关的语法,var,rowvar,colvar是因子。
如颜色,形状,大小)的一个映射。...3.分组 是ggplot2种映射关系的一种, 默认情况下ggplot2把所有观测点分为了一组, 如果需要把观测点按额外的离散变量进行分组处理, 必须修改默认的分组设置。...,是一个因子变量 其实,可以看出,极坐标下的条形图就是饼图。...()+facet_wrap(~clarity)+stat_smooth() 九、主题 对图进行定制,如title, xlab, ylab显示出图标题,x轴,y轴,ggplot2提供了ggtitle...ggplot2还提供一些已经写好的主题,如theme_grey()为默认主题,theme_bw()为白色背景的主题,还有theme_classic()主题 theme_economist theme_economist_white
ggplot2::geom_bar(ggplot2::aes(x = .data$drv)) + ggplot2::coord_flip() } 如果你经常使用ggplot2,你可能希望将ggplot2...#' @importFrom ggplot2 ggplot aes geom_bar coord_flip mpg_drv_summary <- function() { ggplot(ggplot2...::mpg) + geom_bar(aes(x = drv)) + coord_flip() } 即使你的包里使用了很多的ggplot2函数,将ggplot2列入Depends条目或者将它整个导入...这种tidy eval计算符号会捕捉用户提供的表达式,并将其传递给使用非标准计算的函数,如aes()或vars()。...特别的,不要使用aes_()或aes_string(),它们已经过时了,未来的版本中将不再支持。 这里有一些删减,没有特别的意义。
包中一个重要的函数,它用于将变量映射到图形属性上,如颜色、形状、大小、位置等。...生成图形:aes()函数可以与ggplot()和图形层函数(如geom_point()、geom_bar()等)结合使用,生成图形对象。...总之,aes()函数是ggplot2包中非常重要的一个函数,它可以帮助我们将数据可视化,并控制图形属性,使得我们能够更好地理解数据。...ggplot ggpubr的画图可以赋值给变量 可以用于图上加p值 p <- ggboxplot() my_comparisons <- list() ggplot2::ggsave 图片保存 ggsave...用 “因子” 解决 横坐标-分类变量 自定义的需求 图片
ggplot2是《The Grammar of Graphics》/《图形的语法》中提出了一套图形语法,将图形元素抽象成可以自由组合的要素,类似Photoshop中的图层累加,ggplot2将指定的元素...几何对象(geometric):几何对象(geom)代表你在图中实际看到的元素,如点、线、多边形等。 统计变换(statistics):统计变换(stat)是对数据进行的某种汇总。...我们通常使用的是笛卡尔坐标系,但也可以将其变换为其它类型,如极坐标和地图投影。 图层(Layer):图层的作用是生成在图像上可以被人感知的图形。...geom_point之外,ggplot2提供了多种几何对象映射,如geom_histogram直方图,geom_bar画柱状图,geom_boxplot画箱式图等等。...对比图10和图11,aes中color参数属性可以发现,如color对应变量为factor因子时,图10中图例分组显示不同颜色;但如factor对应的变量为数值,ggplot将其识别为连续变量,数值大小决定颜色深度
import numpy as np arr = [3, 6, 4] #求标准差 arr_std = np.std(arr,ddof=1) print("标准差为:%f" % arr_std) R ggplot2...# 测试数据 tg <- ToothGrowth # 转换为因子类型 tgc2 <- tgc tgc2$dose <- factor(tgc2$dose) # (左)误差线1:Error bars...represent standard error of the mean ggplot(tgc2, aes(x=dose, y=len, fill=supp)) + geom_bar(position...标准误是由样本的标准差除以样本容量的开平方来计算的。从这里可以看到,标准误更大的是受到样本容量的影响。样本容量越大,标准误越小,那么抽样误差就越小,就表明所抽取的样本能够较好地代表总体。...对应excel函数中,如是总体(即估算总体方差),根号内除以n(对应excel函数:STDEVP);如是抽样(即估算样本方差),根号内除以(n-1)(对应excel函数:STDEV)。
第二部分 谈到画图,R语言里面有一个极其强大的工具,它是我们今天要谈论的主角:ggplot2 ggplot2 绘图作为R语言可视化阵营扛把子的地位是毋庸置疑的,我能与它结缘主要是因为自己本来没有正经地学过...R语言,基础绘图里面多如繁星的参数调的我晕头转向。...geom_point()完成的就是几何对象的映射,ggplot2提供了各种几何对象映射,如 geom_histogram用于直方图, geom_bar用于画柱状图, geom_boxplot用于画箱式图等等...()实现: ggplot(small)+geom_bar(aes(x=factor(1),fill=cut))+coord_polar(theta="y")ggplot(small)+geom_bar...#这个bar图是统计cut的各个因子出现的次数,来作为Y轴。
度中心性是在网络分析中刻画节点中心性的最直接度量指标,其值为该节点节点度除以该节点最大可能节点度,也即该节点实际连接数占与其他节点可能连接总数目的比例,如下所示: 其中g为节点总数,度中心性取值范围0...row.names=rownames(rcorr)) nodedata=nodedata[order(nodedata[,2],decreasing=TRUE),] #节点度分布图 library(ggplot2...,可以反映网络的异质性,也即节点之间的连接状况是否均匀,理论上高关联度节点越多网络结构越复杂,做图结果如下所示: 接下来我们可以筛选出度中心性高的节点,来看那些物种或者环境因子在相关性网络中的影响较大...ggplot(nodedata, aes(x=factor(rownames(nodedata), levels=rev(rownames(nodedata))), y=centdeg)) + geom_bar...(相关系数之和不为0)的物种,并提取其相对丰度信息以便进行比较分析: #提取筛选环境因子与物种相关性 envcor=rcorr[1:m, (m+1):(m+n)] sumcor=numeric(m) for
sequence logo图是用来可视化一段序列某个位点的保守性,据根提供的序列组展示位点信息。常用于描述序列特征,如DNA中的蛋白质结合位点或蛋白质中的功能单元。...: seqs_dna:12种转录因子的结合位点序列 pfms_dna:四种转录因子的位置频率矩阵 seqs_aa:一组激动酶底物磷酸化位点序列 #seqs_dna head(seqs_dna)[1] #...ggseqlogo(seqs_dna$MA0001.1) 输入格式 ggseqlogo支持以下几种类型数据输入: 序列 矩阵 下面是使用数据中的位置频率矩阵生成的seqlogo ggseqlogo(pfms_dna...注释 注释的话跟ggplot2是一样的 ggplot()+ annotate("rect", xmin = 0.5, xmax = 3.5, ymin = -0.05, ymax = 1.9, alpha...图形组合 将ggseqlogo生成的图形与ggplot2生成的图形组合在一起。
1.初识 ggplot2 包 ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统,它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点,将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。...变量 am 在原数据集里是一个数值型变量(取值为 0 和 1),实质上它应该是一个分类变量,因此我们先把它转换为一个二水平的因子。...函数 aes( ) 就像是 ggplot2 的大脑,负责美学设计,而众多的以 geom 开头的函数就像是 ggplot2 的双手,负责将这些美学设计呈现出来。...black") + labs(x = "Weight change (lbs)") + theme_bw() p1 其中,参数 binwidth 用于设置组距,默认值为全距除以...= 1) + labs(x = "Weight change (lbs)") + theme_bw() p2 其中,“y = …density…”用于设定 y 轴为频率
本案例中的数据来自某大学的恋爱心理问卷调查,包含多个变量,如年龄、性别、恋爱状态、社交活动频率等。这些变量将作为我们分析和建模的基础。...,并将性别和恋爱状态变量转换为因子类型,方便后续的分析和建模。...最后,我们绘制按恋爱状态分组的社交活动频率分布图,以了解不同恋爱状态学生的社交活动频率。...# 按恋爱状态分组的社交活动频率分布图 ggplot(data, aes(x=social_activity, fill=love_status)) + geom_bar(position="dodge...,如准确率、精确率、召回率和F1分数,以全面评估模型的性能。
常用的可视化R包:画图:base【随软件自动下载】、ggplot2(*很重要)、ggpubr(低配版ggplot2)拼图:Par里的mfrow、grid.arrange、cowplot、customLayout...很重要)导出:经典三段论、ggsave(*很重要)、eoffice-topptx【不建议点鼠标、建议写代码】二、画图1.基础包【了解】· 高级绘图函数:【传递数据-出图】Plot()多种图形、Hist()频率直方图..., labels = 'hello')横坐标为6.5,纵坐标为4,的点命名为hello图片【提示:dev.off() #关闭画板】(2)ggplot2【非常完善且好用】【灰色背景的图,就是ggplot2...", y="Petal.Length", color="Species")三、详细ggplot2语法【展示自己的数据!...手动设置属性-颜色、大小、透明度、点的形状、线型颜色:手动设置【与数据本身无关、人工】--需要写有意义的值Color:字符串如“blue”、“red”大小:单位如mm形状:数字编号表示【有25个数字对应的形状
,末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不变仅在末尾加上2,如reshape2等; 按照《图形的语法》一书中的观点,一张统计图形就是从数据到点、线或方块等几何对象的颜色...、形状或大小等图形属性的一个映射,其中还可能包含对数据进行统计变换(如求均值或方差),最后将这个映射绘制在一定的坐标系中就得到了我们需要的图形。...ggplot2的神奇之处~ 二、从qplot开始 2.1 基础图形 用惯了基础的绘图函数之后,突然转到ggplot2的绘图风格,或多或少会有些摸不着头脑,因此我们先从ggplot2中的qplot方法开始...中还有很多基本的参数,如: xlim,ylim:设置x轴与y轴的显示区间 log:传入字符型,用于控制将哪个轴转成对数轴,'x'和'y'分别代表x轴与y轴,'xy'代表两个轴都进行变化 main:设置图形的主标题...,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我们的p也可以观察到分图层的各图层信息
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