使用ggplot2，您可以使用函数ggplot（）开始绘图。 ggplot（）创建一个可以添加图层的坐标系。 ggplot（）的第一个参数是要在图中使用的数据集。...ggplot2附带了许多geom函数，每个函数都为绘图添加了不同类型的图层。 ggplot2中的每个geom函数都采用映射参数。这定义了数据集中的变量如何映射到可视属性。...测试这个假设的一种方法是查看每辆车的等级值。 mpg数据集的类变量将汽车分类为组，例如紧凑型，中型和SUV。...您可以将第三个变量（如类）添加到二维散点图中，方法是将其映射到美学。aesthetic是你的情节中物体的视觉属性。美学包括诸如点的大小，形状或颜色之类的东西。...在这里，我们更改点的大小，形状和颜色的级别，使点变小，三角形或蓝色： ? 您可以通过将绘图中的aesthetic映射到数据集中的变量来传达有关数据的信息。
它通过全面一致的语法帮助我们将多变量的数据集进行可视化，并且很容易生成R自带图形难以生成的图形。...与基础图形不同的是，要调用ggplot2函数需要下载并安装该包 > install.packages("ggplot2") 第一次使用前还要进行加载 > library(ggplot2) 本次教程中，将用三个数据集解释...第一个是lattice包中的singer数据集，它包括纽约合唱团歌手的身高和语音变量等。 第二个是mtcars数据集，它包含32辆汽车的详细信息。...最后，将研究如何调整ggplot2图形的外观，包括修改坐标轴和图例、改变配色方案以及添加注释。...图6，小提琴图和箱线图的组合 ? 讲到这里，必须要强调使用ggplot2的最终目的还是为了更好的理解数据。而为了理解数据，在一个图中画出两个或更多组的观察值通常是很有帮助的。
以下，总结了一些日常绘图中常用的命令。...首先需要指定数据集来源data以及绘制的变量。...而普通设置画布的方式par(mfrow=c(n,m))，在ggplot中是不起作用的。以下，介绍两种多图呈现的方式。使用的数据集为鸢尾花 I....图片p3占画布第二行的第二个位置 通过编写自定义函数，可以实现对图片指定位置摆放 三、ggplot2中的数据变换 通过上述的介绍，我们可以知道，其实ggplot中图例的出现是由于aes...这种差异导致使用ggplot直接作图十分不便，因此，需要对原数据集进行转变。
找到最佳的位置可能会涉及一些反复试验。要检查图例在最终绘图中出现的确切位置，必须查看保存的文件。...例如，下面的代码片段将创建具有4行的图例： + guides(fill = guide_legend(nrow = 4, byrow = T)) 更改图例符号的外观 可以通过将参数override.aes...添加到guide中来更改图例符号的默认外观，例如下面将增加图例符号的大小： + guides(fill = guide_legend(override.aes = list(size = 4)))) 在图例标签之间添加空格...默认的ggplot图例在各个图例项目之间几乎没有空格。...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。
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。...第二个是mtcars数据集，它包含32辆汽车的详细信息。最后一个是car包中的Salaries数据集，它包含大学教授的收入信息，并用来探索性别差异对它们收入的影响。这些数据集提供了各种可视化的挑战。...最后，一个地毯图设置在左侧以指示薪水的一般扩散。 当几何函数组合形成新类型的图时，ggplot2包的真正力量就会得到展示，让我们利用singer数据集再来一探究竟。...ggplot()声明中的aes()函数负责分配变量（图形的视觉特征）。 我们依旧以Salaries数据集来进行相关探索。...Faculty Salary by Rank and Sex.png 图例 图例是指如何用颜色、形状、尺寸等视觉特征表示数据特征的指南。标题和位置是最常用的定制特征。
facet指的是子图的规范，也就是说，在单独的图中，将数据中的多个变量相邻地绘制在一起。统计转换主要指在图表中包含汇总统计信息，例如中位数或百分位数。坐标描述了不同的坐标系。...最后，主题提供了各种选项来设计绘图的所有非数据元素，如图例、背景或注释。 虽然有很多可视化图形语法的方法，但我特别喜欢上面创建的语法，因为它意味着这些层的可加性，以及它们之间正在相互构建的事实。...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。...让我们从构建一个非常简单的绘图开始，只使用三个必需的组件：数据、美学和几何对象。 ? 如您所见，语法与ggplot2非常相似。首先，我们指定数据源。在我们的例子中，我们使用的数据是经典的MPG数据集。...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
加载ggplot2，它是tidyverse包的一部分。 library(ggplot2) ggplot()函数用于初始化基本图形结构。基本思想是指定绘图的不同部分，并使用+运算符将它们添加到一起。...ggplot2 theme系统处理非数据绘图元素，例如： 坐标轴标签映射 图片背景 标签背景 图例外观 可以使用内置主题（即theme_bw()），通过将其添加为附加层，主要更改背景/前景色。...ggscatter5 注意：可以使用example("geom_point")来探索可添加到绘图中的众多不同的映射和图层。滚动浏览不同的图，记住代码的修改方式。...添加图层xlab()和ylab()，改变x轴和y轴的标签。将这些图层添加到当前图中，x轴标记为“年龄（天）”，y轴标记为“平均表达量”。 使用ggtitle图层为绘图添加标题。...箱形图提供了基于五分位数的数据分布图。框的顶部和底部代表第一和第三个四分位数（分别为25%和75%）。框内的线代表中位数（50%）。在框的上方和下方延伸到的点代表数据集的最大值和最小值。
······，后面推文的可视化绘制，我还是首选Matplotlib进行绘制，但偶尔也会采用 ggplot2 进行绘制，其目的就是一个：绘制精美的数据可视化作品 ? ? ） 02....（2）创建绘图辅助数据 这里需要创建用于绘图的辅助数据 ，涉及到的知识点也都是python数据 处理中常用的技巧，如append（）、np.repeat()、pandas的apply()结合lambda...（3）构建图例数据 这里用到pandas 的DataFrame()构建，如下： ? 03....（5）图例文本的绘制 用于文本图例的绘制方法，即上面介绍的死因(cause)新数据集，绘制如下： ? 效果如下： ?...总结 本期推文涉及的Matplotlib 绘图技巧还是 连接线的绘制方法，再加上辅助数据的添加，希望大家可以认真看下绘制连接线的定义函数，多练，多看，多模仿，是绘制优秀可视化作品的基础哦，希望大家能在此篇推文中学到一些对自己有用的知识点
R包中有着函数ggplotly()，可以将ggplot2生成的图像转换为交互式的plotly图像，且还可以添加上ggplot2原生图像中无法实现的交互标签，最重要的是其使用方法非常傻瓜式，本文就将结合几个小例子来介绍...式的交互操作，注意上图中我们鼠标放置点位对应显示的悬浮标签，其中的内容是默认的格式，即在这张ggplot2图像中所涉及到的所有信息，在上图中即为横纵轴对应的数据，以及在定义形状和颜色时使用到的分类属性信息...，接着利用plotly_build()函数（换成ggplotly()效果相同）来将原生的ggplot2图像转化为交互图像，再利用style()来调整交互图像上的悬浮标签信息，效果如下图所示： ? ...可以看到悬浮标签内的信息如我们所愿，但ggplot2中的某些部件在plotly中是相冲突的，例如图例： p_changed <- ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width...在上图中我们微调了图例的位置，但是对上图使用ggplotly()后效果如下： ? 可以看到图例并没有得到改变，因此在实际应用中使用ggplotly()还需慎重考虑。
目 正文 自定义ggplot2图的图例。这里我们要修改非数据组件，通常通过theme（）命令来完成。 此页面受到ggplot2（？theme）帮助页面的强烈启发。...另外，请访问非常强大的ggplot2文档以获取更多信息。...我们从mtcars数据集和默认图例开始： library(ggplot2) basic=ggplot(mtcars, aes(wt, mpg, colour = factor(cyl), shape =...image.png 删除图例中的一类 basic + guides(shape=FALSE) ?...或者使用0和1之间的相对坐标放置在图中。 #1: no legend basic + theme(legend.position = "none") ?
和对应的函数即可在R中找到函数说明文档和对应的实例 在R和Python中均可使用，降低两门语言之间互相过度的学习成本 基本概念 本文采用ggplot2的自带数据集diamonds。...：图形参数，包括colour;size;hape等 facetting：分面，将数据集划分为多个子集subset，然后对于每个子集都绘制相同的图表 theme：指定图表的主题 ggplot(data...一些核心概念的含义可以从RStudio官方的cheat sheet图中大致得知： ?...p <- ggplot(diamonds, aes(x = cut, y = carat)) + theme_linedraw() # 一个因子型变量时, 直接用颜色区分不同类别, 后面表示将图例设置在右上角...color填色 geom_boxplot(aes(fill = color)) + # 分面: 本质上是将数据框按照因子型变量color类划分为多个子数据集subset, 在每个子数据集上绘制相同的箱线图
导语 GUIDE ╲ ggeconodist是开发者受Economist杂志独特风格的启发，开发的一款与普通绘制的箱型图不同风格的R包。...功能展示 ##帮助将econodist图例添加到ggplot2绘图 add_econodist_legend() ##创建一个可以与econodist图表一起使用的图例grob econodist_legend_grob...= factor(drv)))) + (p + geom_econodist(aes(fill = factor(drv)))) + plot_layout(ncol = 1) 04 构建数据集...使用R中自带的数据集看看ggeconodist的基本功能吧 ##普通boxplot boxplot(Petal.Width~Species,iris,col="#b07aa1") ##使用ggeconodist...，在本文中介绍的ggeconodist就是一个很好的例子，使用不同的函数，让你的图片在茫茫图海中脱颖而出！
2.利用ggpolt2绘图 data(trees) # 加载数据集 head(trees) # 预览数据集 ?...重要参数： formula # 模型公式；类似y~x，如果按组绘制，则类似y~x|z，其中z为分组变量； data # 为模型公式中变量来源的数据集； subset # 指定筛选数据子集； x, y #...；为FALSE则不绘制图例； grid # 逻辑词，为TRUE则绘制浅灰色背景网格； groups # 分组变量或因子；使用不同的颜色、绘图符号等来绘制分组图形； by.groups # 为TRUE，则按分组拟合回归线...ellipse.border.remove # 逻辑词，为TRUE，则删除椭圆边框线 mean.point # 逻辑词，为TRUE，则将分组平均点添加到绘图中 mean.point.size # 指定平均点大小的数值...# 长度为2的数字向量，指定相关系数的x、y坐标，默认值为NULL cor.coef.size # 相关系数文字字体的大小 ggp # 不为NULL，则将点添加到现有绘图中 show.legend.text
这期涉及空间图表绘制，主要涉及知识点如下： ggplot2 + sf 中国标准地图绘制 cowplot 包实现地图子图插入 ggplot2 + sf 中国标准地图绘制 本期的绘图我们是按照如下图表进行绘制的...其实我很早就想试着用R进行此类图表的绘制了，但由于强大的Arcgis和绘图进度等原因，导致迟迟没有进行，这期就进行此类图表的绘制。注：图中散点的经纬度信息已从朋友那获知，但涉及具体数据则是虚构的。...比例尺和指北针的添加，则是依靠ggspatial包。 散点数据的读取 由于只获得数据经纬度信息，其他数据均为虚构，数据预览如下： ?...注意红色框中的内容 接下来将数据在地图中显示，具体代码如下： ggplot() + geom_sf(data = china,fill="NA",size=.5,color="black") +...这里还存在如下问题： (1) 尽量将南海部分放置在右下角(虽然这样也可以) (2) 图例只是默认的，没有进行定制化操作，影响美观 cowplot包子图添加 cowplot包可是实现对绘图结果的任意组合，
ggplot2 更改图例的顺序 箱线图添加误差线这个自己老是记不住，每次作图都得现查，今天的推文记录一下实现代码，方便自己以后查看。...首先是示例数据集 示例数据集还是使用鸢尾花数据集 部分如下 image.png 收下是读取数据 df<-read.csv("iris.csv") head(df) 宽格式转换为长格式 reshape2...，现在图例从上到下依次是 setosa versicolor virginica,如果要反过来可以加一行代码guides(fill=guide_legend(reverse = T)) ggplot(data...如果不加这两个参数，效果如下 image.png 这里还有一个疑问是 箱线图中间的线好像是中位数，如何把这个线更改为平均值呢？...暂时没有想明白 今天推文的示例数据和代码可以直接留言20210929获取 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子
，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...；如果设置为FALSE，则不显示任何图例；如果设置为TRUE，则显示图例； inherit.aes：bool类型的参数，绘图时是否延用ggplot函数中的数据和轴属性，默认为TRUE；根据作者的经验，如果...如果绘图数据涉及的是双离散变量单数值变量或者双数值变量单离散变量时，也可以借助于geom_bar函数绘制堆叠条形图、百分比堆叠条形图、交错条形图和对比条形图。...如上图所示，该图形的最大的好处是既可以实现数据的组内比较（如相同空气质量等级下不同风力的比较），也可以实现数据的组间比较（如相同风力下不同空气质量的比较）。
由于基础图表绘制系列推文还在加紧准备中，所以这期推文还是对一些感兴趣的图表进行绘制，这期涉及空间图表绘制，主要涉及知识点如下： ggplot2 + sf 中国标准地图绘制 cowplot 包实现地图子图插入...注：图中散点的经纬度信息已从朋友那获知，但涉及具体数据则是虚构的。...散点数据的读取 由于只获得数据经纬度信息，其他数据均为虚构，数据预览如下： 这里注意点，要想使数据绘制在地图上，我们需使用st_as_sf()对其进行转换,处理： scatter_df_tro <- st_as_sf...(scatter_df,coords = c("lon", "lat"),crs = 4326) 结果如下： 注意红色框中的内容 接下来将数据在地图中显示，具体代码如下： ggplot() +...xlim和ylim的设置，具体值都是在 +proj=laea +lat_0=40 +lon_0=104 投影坐标系下的值，而常规坐标转不同坐标下的操作也很简单，可使用st_transform进行操作。
由于基础图表绘制系列推文还在加紧准备中，所以这期推文还是对一些感兴趣的图表进行绘制，这期涉及空间图表绘制，主要涉及知识点如下： ggplot2 + sf 中国标准地图绘制 cowplot 包实现地图子图插入...其实我很早就想试着用R进行此类图表的绘制了，但由于强大的Arcgis和绘图进度等原因，导致迟迟没有进行，这期就进行此类图表的绘制。注：图中散点的经纬度信息已从朋友那获知，但涉及具体数据则是虚构的。...比例尺和指北针的添加，则是依靠ggspatial包。 散点数据的读取 由于只获得数据经纬度信息，其他数据均为虚构，数据预览如下： ?...注意红色框中的内容 接下来将数据在地图中显示，具体代码如下： ggplot() + geom_sf(data = china,fill="NA",size=.5,color="black") +...这里还存在如下问题： (1) 尽量将南海部分放置在右下角(虽然这样也可以) (2) 图例只是默认的，没有进行定制化操作，影响美观 cowplot包子图添加 cowplot包可是实现对绘图结果的任意组合，
Date : [[2022-01-06_Thu]] Tags : #R/index/02 #R/R可视化 #R/R数据科学 #其他/答粉丝问题 前言 感觉ggplot 绘图中的图例/legend，完全可以作为一个单独的内容讲很久...之前的是让图例在外围到处溜达，现在让图例进入主图中。...，可以指定图例背景为透明，好看一些： 4.3-调整图例方向 默认下，图例显示是竖直的（自上而下），我们可以将其改变为水平horizontal ： ggplot(chic, aes(x = date,...override.aes = list(size = 6))) 其中aes 中设置了分类变量，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的样子...问题来了 在[[89-R可视化21-利用aplot拼图实现类似热图注释柱效果]] 中我提到过，下面这个图： 这样的好处是，注释柱可以堆叠在一起，比较节约空间；但是，不同类型的色块柱的图例却会“缝合”在一起
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