#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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