如何在ggplot2上使用identity控制直方图的排序

在ggplot2中，可以使用identity函数来控制直方图的排序。identity函数是一个空操作，它保持原始数据的顺序不变。

要在ggplot2中使用identity控制直方图的排序，可以按照以下步骤进行操作：

首先，加载ggplot2库并准备数据集。

library(ggplot2)

# 准备数据集
data <- data.frame(category = c("A", "B", "C", "D", "E"),
                   value = c(10, 20, 15, 5, 25))

创建一个基本的直方图，并使用aes函数将数据映射到x轴和y轴。

# 创建基本的直方图
plot <- ggplot(data, aes(x = category, y = value))

使用geom_bar函数添加直方图的几何对象，并使用identity函数控制排序。

# 添加直方图的几何对象，并使用identity控制排序
plot + geom_bar(stat = "identity")

这样，就可以使用identity函数控制直方图的排序。直方图的顺序将按照数据集中的顺序进行排列。

对于直方图的排序，可以根据实际需求进行调整。如果需要按照特定顺序排序，可以在数据集中对category列进行排序。如果需要按照数值大小排序，可以对value列进行排序。

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（数据科学学习手札37）ggplot2基本绘图语法介绍

, shape=cut) 　　而对于diamonds这种数量稍显庞大的数据集，很多点在画板上被重叠到一起，因此并不能正确的体现数据的情况，好在qplot中提供了控制散点透明度的参数alpha，通常会传入...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...，每一个属性都需要由标度x，y来驱动，才能实现从指定数据——指定图层的映射，对应的，colour，shape等参数，也是由标度进行控制，再映射到对应图层上的对应样式颜色的变换，而ggplot2有一个特性...，并用加号连接，保存到一个对象里，再使用print这个对象的方法将其呈现在屏幕上，或是用ggsave函数将图像文件按照设置的尺寸保存在外存里，用summary查看其数据结构， 3.2 通过ggplot(...，并多次使用过，它控制生成的图像类型； 3.2.5 位置调整　　位置调整指的是对该层中的元素位置进行微调，ggplot2中所有可用的位置调整参数如下：名称描述 dodge 禁止重叠，并排放置 fill

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R语言ggplot2画图比较两组连续型数据的几种方案

连续型数据的的分组比较在科研生活中非常常见，比如：实验组和对照组基因表达量的比较、临床病人存活组和死亡组某项检查指标的比较等等。检验两组连续型数据之间是否存在差异通常会使用T检验。...对数据进行展示通常可以使用柱形图，箱线图，小提琴图，直方图，散点图等几种方式。今天的推文分别介绍一下以上5种图形的ggplot2实现代码。...以下代码用到3个R语言包分别是ggplot2 用来画图RColorBrewer 用来生成颜色dplyr 用来整理数据 ggplot2和dplyr如果是第一次使用需要安装，安装用到的命令是 install.packages...直方图 ggplot(data)+ geom_histogram(aes(CRP, fill=Status), position = "identity", alpha=0.6, color="white...此外，在直方图的基础上，我们也可以添加核密度曲线： ggplot(data, aes(CRP))+ geom_histogram(aes(y = ..density.., fill = Status

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R语言入门系列之二

2数据管理与可视化 2.1数据预处理在进行正式的数据分析之前，通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的，之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。...，虽然经常使用中心化等方法，但是需要使用盖度等对不同物种进行加权，因此直接进行总和标准化从某种意义上是使用相对丰度进行加权）。...某些函数(如lines、pie)可以接受一个含有颜色值的向量，并自动循环使用。...数值向量控制绘图边界，例如mar=c(a,b, c, d)则a、b、c、d分别为图形下、左、上、右边界宽度，单位为英分，另有类似参数mai单位为英寸。...⑵直方图 在ggplot2中，geom_histogram()可以在图层上添加直方图，stat_density()可以在图层上添加密度曲线，我们使用ggplot内置的示例数据mpg做直方图，如下所示：

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R绘图-ggplot2(1)

), 1000), ] ##查看数据情况 head(small) summary(small) #画图实际上是把数据中的变量映射到图形属性上。...p <- ggplot(data = small, mapping = aes(x = carat, y = price)) ##上面这行代码把数据映射XY坐标轴上，需要告诉ggplot2，这些数据要映射成什么样的几何对象...#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...="identity") #柱状图和直方图是很像的，直方图把连续型的数据按照一个个等长的分区（bin）来切分，然后计数，画柱状图。...箱式图 #数据量比较大的时候，用直方图和密度函数图是表示数据分布的好方法，而在数据量较少的时候，比如很多的生物实验，很多时候大家都是使用柱状图+errorbar的形式来表示，不过这种方法的信息量非常低，

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56-R可视化-5-ggplot2基石三部曲之基础二

也正因其代表不同的图层，因此也可以利用新的图层对旧的图层进行叠加（或覆盖）。先后顺序但也正和图层的叠加一样，R中ggplot 的叠加也有先后顺序，后来的图层会覆盖在原来的图层上。...因此若我们希望自定义y，需要将其改为 identity 。否则会报错。...我们可以使用ggplot 内建的theme。...在使用labs 属性定义图像时，还可以使用expression 语句，生成绘图中的希腊字母、特殊符号或公式，但该包的语法比较奇怪，比如： expression(paste("Temperature ("...图层存在先后顺序，后来的图层越靠近顶层。 ggplot2 无法借助循环直接批量将绘图映射在同一层面上，可以借助列表先存储这些绘图，再使用拼图函数将它们拼接在同一画面上。

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R语言笔记-5

作图 ggplot2是与base r语言不同的作图语法，最少元素包括：指定数据、美学映射、几何对象 ggplot2 基本元素数据：作图的原始数据 ggplot(data = ) 几何对象...coord() 面：数据的作图排列 facet_() 主题：图形的背景、网格、轴、默认字体、大小等 theme() library(ggplot2) #以内部数据iris作图，Sepal.Length...： ase() 常用属性：属性参数颜色 color 大小 size 形状 shape 透明度 alpha 填充颜色 fill 点的形状与编号： 21-25分为边框与填充的颜色，参数color仅能控制边框的颜色...，需设置参数fill的颜色 color() 可使用十六进制颜色代码 # 刻度函数可指定各自的颜色、大小等参数 ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping =...") # geom_bar()自动统计重复次数，若指定数值，需加入stat = "identity" ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping

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（数据科学学习手札38）ggplot2基本图形简述

一、简介　　上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则，为了生成各种复杂的叠加图层，需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则，本文便就常见的基础几何图形进行说明；二、各基础图形 2.1...我们主要使用两个参数控制线条的位置，slope控制斜率，intercept控制截距，下面是一个简单的例子，我们在散点图层上叠加截距为20，斜率为2的直线： library(ggplot2) p <-...x轴，则可以使用geom_vline()来快捷地添加垂直线条，xintercept传入的参数即为线条在x轴上的位置，若传入向量则可同时添加多条线条： library(ggplot2) p <- ggplot...count，即计算频数，我们这里想展示真实数值需要将geom_bar()中的stat设置为'identity'，即不做任何变换： library(ggplot2) library(reshape2)...，因为前面也说过，这里就举几个由朴素的直方图扩展开的示例： library(ggplot2) p <- ggplot(diamonds, aes(carat)) + geom_histogram

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ggplot2 核密度图和直方图

颜色、大小和线的类型 fill：填充 alpha：透明度绘图 # 需要的包 library(ggplot2) theme_set( theme_classic() + theme(legend.position...Histogram 直方图为令一种展示分布的方式主要的函数和参数 geom_histgram color, size, linetype: 同上 fill: 填充 alpha: 透明度代码 rm(list...=ls()) # 需要的包 library(ggplot2) theme_set( theme_classic() + theme(legend.position = "top") )...p % ggplot( aes(x = weight)) # 简单的直方图 # bins为一个柱子里放的数目 p + geom_histogram(bins = 30, color...结束语核密度图和直方图一般在论文中使用的很少，这也就注定是一个数据探索阶段的绘图，所以修的再漂亮也没什么用 love&peace

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ggplot2散点图直方图条形图

背景熟悉ggplot2绘图，有一本书，可以介绍大家使用，《R数据可视化手册》第二版 https://www.bookdown.org/ 可以在上述网址中找到网页版本。...绘制基因组大小与基因数目相关性图二、直方图 x <- read.table("H37Rv.gff",sep = "\t",header = F,skip = 7,quote = "") x <-...绘制基因长度分布直方图 三、条形图 # hg19_len <- read.csv(file = "homo_length.csv",header = T) # x <- hg19_len[1:24,]...绘制人染色体长度分布图写在最后：有时间我们会努力更新的。...大家互动交流可以前去论坛，地址在下面，复制去浏览器即可访问，弥补下公众号没有留言功能的缺憾。 bioinfoer.com 有些板块也可以预设为大家日常趣事的分享等，欢迎大家来提建议。

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学会这个BBC，你的图也可以上新闻啦！

加载需要的R包使用pacman[1]软件包中的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(!...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（）。这是一个非常简单的折线图的示例，使用了gapminder程序包中的数据。...它实质上修改了ggplot2主题功能（ggplot2学习笔记之图形排列）中的某些参数。例如，第一个参数是设置图标题元素的字体、大小、和字体颜色。...使用panel.grid.major.x = element_line添加x轴上的网格线。...（使用panel.grid.major.y = element_blank（）删除y轴上的网格线）人工更改轴间距：使用scale_y_continuous或scale_x_continuous更改轴文本标签

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高阶可视化绘图系统：ggplot2入门

例如将数据分组计数以创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。统计变换是可选的，但通常非常有用。...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。...2、几何对象（Geometric）上述例子中，数据映射关系有ggplot()函数设定，使用geom_point()添加一个几何图层，告诉ggplot绘画点图，并将图层属性映射到散点上。...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。...3、标度（Scale）：fill、color、shape 在对图形属性进行映射之后，使用标度可以控制这些属性的显示方式，比如颜色属性、形状属性等。

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