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如何通过R语言制作BBC风格的精美图片

以下代码显示了在标准图表制作工作流程中应如何使用bbc_style（）。 这是一个非常简单的折线图的示例，使用了来自gapminder包的数据。...如果我们想在特定位置添加文本注释，这将非常有用，但是重复起来将非常繁琐。幸运的是，如果要向所有数据点添加标签，则可以简单地根据数据设置位置。...（如果您对为什么将x设置为大陆，将y设置为预期寿命感到困惑，那么当图表似乎正以相反的方式绘制它们时，这是因为我们已经翻转了 使用coord_flip（）进行绘图。...将左对齐标签添加到条形图 如果您想为条形图添加左对齐标签，只需根据数据设置x参数，而是直接使用数字值指定y参数。y的确切值将取决于数据范围。...例如，如果要创建带有很多条形图的条形图，并要确保每个条形图和标签之间有一定的呼吸空间，则可能是这种情况。 如果您确实保留了较大高度图的边距，那么轴和标签之间的间隙可能会更大。

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学会这个BBC，你的图也可以上新闻啦！

对于折线图而言，折线的颜色或条形图的颜色，并不是从bbc_style（）函数中直接实现的，而是需要在其他标准ggplot（ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色)）图表函数中明确设置...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。...（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...(x) format(x, big.mark = ",", scientific = FALSE)) 将百分比符号添加到轴标签...如果将需要可视化的数据按某个变量划分，则需要使用函数facet_wrap或facet_grid。 #准备数据 facet % filter(continent !

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「R」ggplot2数据可视化

标度控制着数据空间的值到图形属性空间的值的映射。一个连续型的y标度会将较大的数值映射至空间中纵向更高的位置。 引导元素向看图者展示了如何将视觉属性映射回数据空间。...最常见的元素是坐标轴上的刻度线和标签（还有图例）。 接下来以三个数据集解释ggplot2的使用。第一个是lattice包中的singer数据集，它包括纽约合唱团歌手的高度和语音变量。...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。...分面 如果组在图中并排出现而不是重叠为单一的图形，关系就是清晰的。我们可以使用facet_wrap()函数和facet_grid()函数创建网格图形（在ggplot2中也称为刻面图）。...将多个ggplot2包的图形放到单个图形中最简单的方式是使用gridExtra包中的grid.arrange()函数。我们需要事先安装这个包。 让我们创建3个ggplot2图并把它放在单个图形中。

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这些条形图的用法您都知道吗？

ggplot2的语法讲解 ---- 如果读者对R语言比较熟悉，一定听过或使用过ggplot2的绘图体系了。...，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。...（如轴信息、边框色、填充色等），但要求属性值来自于原始的绘图数据data； data：指定绘图所需的原始数据，如果使用默认的NULL值，则图形数据将来自于ggplot函数；如果指定一个明确的数据框，则该数据框将覆盖...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...对于数值型变量有两个，离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢（如常见的环比、同比问题），这里提供一个解决思路，那就是使用对比条形图。

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R基础知识及快速检阅你的数据

，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 ？...也使用了管道 第二章：快速浏览数据 简单的函数我们经常使用R基础包中的绘图函数，但是如果图形更复杂，ggplot2就会成为更好的选择。...*使用ggplot时会经常使用+将命令分割成很多行，使R知道代码还没有结束 2.3 绘制条形图 Q: 如何绘制条形图？...第二个设置每一个条形对应的标签，若向量中的元素已被命名则自动使用元素的名字作为条形标签 head(BOD)#BOD数据记载了BOD与时间的关系 Time demand 1 1 8.3 2...) 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

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如何在Python里用ggplot2绘图

但是，如果您经常使用Python，那么实现图形语法将非常具有挑战性，因为在流行的绘图库(如matplotlib或seaborn)中缺少标准化语法。...如果您曾经使用过ggplot2，那么您应该熟悉语法中的“+”，它表示上面描述的相同的思想。...plotnine plotnine是一个Python包，允许您使用类似ggplot2的代码来实现图形语法。通过这样做，就像在ggplot2中一样，您可以将数据映射到构成可视化的可视对象。...接下来，我们定义变量“class”将显示在x轴上。最后，我们说我们要使用一个条形图，其中的条形图大小为20，以可视化我们的数据。...如果你想可视化三个变量之间的关系，您可以将美学添加到另一个二维图中： 1(ggplot(mpg) 2 + aes(x='displ', y='hwy', color='class') 3 + geom_point

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使Twitter数据对百事可乐和可口可乐进行客户情感分析

通过从每家公司的官方推特下载5000条推文来分析这两家公司的客户情绪，并在R中进行分析。在这一分析中，我们可以了解如何从品牌的社交媒体参与（在本例中为推特）中分析客户情绪。...，它通过增加测试数据的大小来突出显示最常用的单词，该技术用于将文本可视化为图像，是单词或标签的集合。...在一天和一周内发布推文 由于推特收集的时间跨度超过一周，因此我们可以分析大多数用户活跃或用户在该品牌上发布最多推文的时间和工作日，这可以通过使用ggplot2库的折线图来可视化。...如果我们把索引上每个词的值加起来，所有推特的情绪都可以用条形图表示。...上面的输出是所有情绪在条形图上的显示，因为从条形图可以很清楚地看出，积极性对两家公司都起主导作用，这进一步加强了我们的上述假设。继续跟踪图表中的变化可以作为对新产品或广告的反馈。

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R for data science （第一章） ②

使用ggplot2进行数据可视化② 添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图，每个子图显示一个数据子集。...例如，条形图使用条形图，折线图使用线条图，箱形图使用箱形图格栅等。 散点图打破了这一趋势; 他们使用点geom。 如上所述，您可以使用不同的geom来绘制相同的数据。...左边的图使用点geom，右边的图使用光滑的geom，一条适合数据的平滑线。 要更改绘图中的geom，请更改添加到ggplot（）的geom函数。...如果这听起来很奇怪，我们可以通过在原始数据上叠加线条然后根据drv着色所有内容来使其更清晰。 请注意，此图包含同一图表中的两个geom！我们将很快学会如何在同一个地块中放置多个geoms。...image.png 如果将映射放在geom函数中，ggplot2会将它们视为图层的本地映射。 它将使用这些映射来仅扩展或覆盖该层的全局映射。 这使得可以在不同层中显示不同的aesthetics。

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8个好看又实用 Python可视化工具包，再也不怕做不出图表了!

为了展示结果，我将每个球队的工资用颜色标成条形图，来说明球员加入哪一支球队才能获得更好的待遇。...也就是说，如果你一定要在 Python 中用 ggplot，那你就必须要安装 0.19.2 版的 Pandas，但我建议你最好不要为了使用较低级的绘图包而降低 Pandas 的版本。...我只创建了不带坐标标签的条形图，以及无法删掉线条的「散点图」。...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。...希望阅读本文后，你可以了解到在不同的情境下，该如何使用不同的美化工具和代码。 ?

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这里有 8 个流行的 Python 可视化工具包，你喜欢哪个？

为了展示结果，我将每个球队的工资用颜色标成条形图，来说明球员加入哪一支球队才能获得更好的待遇。...也就是说，如果你一定要在 Python 中用 ggplot，那你就必须要安装 0.19.2 版的 Pandas，但我建议你最好不要为了使用较低级的绘图包而降低 Pandas 的版本。...我只创建了不带坐标标签的条形图，以及无法删掉线条的「散点图」。...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。...希望阅读本文后，你可以了解到在不同的情境下，该如何使用不同的美化工具和代码。

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8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

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文献配套GitHub发表级别绘图03-条形图

下面来实现Fig.2a的条形图(barplots) 一、数据载入 rm(list = ls()) library(reshape2) library(ggplot2) library(RColorBrewer...二、条形图(相对比例) # 8个样品组的 22种免疫细胞比例 p <- ggplot(melt.data ,aes(x = Status, # 设置x轴...详解RColorBrewer包 ggplot2画图时会自带配色设置，但一般比较难看。当想使用一些高级，现有的颜色搭配时，不妨考虑下RColorBrewer包。...主要通过scale_fill_manual函数添加颜色 先选择色块:调用Spectral调色板，取11个颜色，赋值给cols 把cols赋值给colorRampPalette 添加到ggplot2:scale_fill_manual...相信大家也留意到上面设置theme时使用了几个函数，但实际上还有很多内容可以调整，下面这个图简直是宝藏！

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上手即用，分组统计检验直方图的绘图脚本分享

发文章，写论文，分组统计检验直方图是最常见和最实用的，你是否还在烦恼如果把图画好，帮你解决困难啦！这里分享下同事新鲜写就的绘图脚本，自带了示例数据，可以一键出图，助力你的科研和学习。...’,row=T,将文件的第一列设置为列名 library(data.table,quietly = TRUE) if(type=='txt'){ dat = fread(input,header...，plot表示ggplot对象，type表示要保存的图片格式 if(type=='pdf'){ ggplot2::ggsave(filename = path,plot = plot,width...ggsave(filename = path,plot = plot,width = width,height = height,device = 'tiff',dpi = dpi) } } # 分组条形图...同组样本之间两两进行比较方法 # p_show 图片上差异显著性展示方式，*: p <= 0.05 **: p <= 0.01 ***: p <= 0.001 ****: p <= 0.0001 # add 在条形图上添加统计值如样本的标准差

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8个流行的Python可视化工具包

为了展示结果，我将每个球队的工资用颜色标成条形图，来说明球员加入哪一支球队才能获得更好的待遇。...也就是说，如果你一定要在 Python 中用 ggplot，那你就必须要安装 0.19.2 版的 Pandas，但我建议你最好不要为了使用较低级的绘图包而降低 Pandas 的版本。...我只创建了不带坐标标签的条形图，以及无法删掉线条的「散点图」。...由于绘图目标比较简单，因此这是一个相对简单的绘图包。使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。...有很多数据可视化的包，但没法说哪个是最好的。希望阅读本文后，你可以了解到在不同的情境下，该如何使用不同的美化工具和代码。

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