在R语言的ggplot2包中,读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢?又见过哪些种类的条形图呢?在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。...,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。...函数中; na.rm:bool类型的参数,在剔除绘图数据中的缺失值时,是否不返回警告信息,默认为FALSE; show.legend:bool类型的参数,是否显示条形图的图例信息,默认为NA,即表示显示图例...;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...然而,在实际的企业环境中,这样的图形出现的频次并不是很高,因为绝对数量的堆叠条形图并不能够达到刺激效果。读者不妨使用下面介绍的百分比堆叠条形图。
,在刚开始上手的时候可能稍有难度(而且官网的帮助内容比较不友好),而本文也是我在日常使用和与别人交流中摸索和总结出来的,将对ggplot2的绘图语法和绘图部件进行介绍,并附以常用的一些图形示例; 下面我们就来探索...,这是一种语法规则和参数设置介于常规plot与ggplot2之间的一种绘图函数; 与plot相似,qplot()的基本参数是x、y,分别代表所要绘制图像的x轴与y轴,并且为了和数据框高度契合(我也十分鼓励将变量都放进数据框中规整起来...,但仅使用了qplot()进行绘图,其局限性是只能使用在qplot()中定义的一个数据集和对应的一组图形属性映射,若希望将不同的数据通过不同的图层构建方式来展现在一张图上,就需要使用ggplot()函数...'darkblue')) p 由此你可以看出,aes中的参数都是会依据变量类型进行标度转换的; 2、每次新图层中的数据都是在ggplot()中默认值的修改 在ggplot()中已经设置过aes...堆叠元素并将高度放缩为1 identity 不做任何调整(就像神经网络里的identity激活函数一样) jitter 给点添加扰动避免重合 stack 将图形元素堆叠起来 而上述这些位置参数通常是应用在条形图中
作图的时候常出现一个问题,我把windows系统字体Times New Roman指定为图形里的字体,虽然在RStudio图形窗口会显示指定字体,但是在保存为PDF时出现问题,出现字体类别错误,指定字体无法显示...从图上可以看出指定字体已经成功输出到图上了。...为NULL,函数将使用"常规"参数的值 italic = NULL, # 同上 bolditalic = NULL, # 同上 symbol = NULL...showtext包 在R中使用基本字体以外的字体并不是一件简单的事情,特别是PDF图形设备中,而showtext包就可以使我们更轻松的使用其他字体。...注意:showtext包目前并不适用于RStudio的内置图形设备。建议在原始R控制台中运行代码。 如果想在RStudio中运行代码则手动打开图形设备,如x11()和windows()。
「ggplot2中柱状图基本绘制函数常用geom_bar()」 参数介绍: 「data和mapping是ggplot的基本参数,数据和映射。」...✦ 数据(Data),最基础的是可视化的数据和一系列图形映射(aesthetic mappings),该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...「position:」 位置调整,有效值是stack、dodge和fill,默认值是stack(堆叠),是指两个条形图堆叠摆放,dodge是指两个条形图并行摆放,fill是指按照比例来堆叠条形图,每个条形图的高度都相等...「width:」 条形图的宽度,是个比值,默认值是0.9 「color:」 条形图的线条颜色 「fill:」 条形图的填充色 基本演示 读取ImagJ数据及转换 #读取ImageJ dat=read.csv...image.png 数据调整及误差线增加 在ggplot2中可以直接结合stat_summary函数快速进行数据统计->链接 所以stat可以设置为summary,将柱状图的高度设置为各组的均值并联合stat_summary
此外,图形中还可能包含数据的统计变换(statistical transformation,缩写stats),最后绘制在某个特定的坐标系(coordinate system,缩写coord)中,而分面(...下面首先来复现Fig.1a(pie chart& rose chart),用饼图呈现出不同组织的数量 Fig.1 一、数据载入 library(ggplot2) library(scales...除此之外,ggplot2提供了众多几何对象geom_xyz()供大家选择,完整的几何对象可以下载RStudio公司总结的ggplot2 cheetsheet。...="identity"表示条形的高度是y变量的值 scale_fill_manual(values = Colors) + #设置填充的颜色...#stat="identity"表示条形的高度是y变量的值 scale_fill_manual(values = Colors) + #设置填充的颜色
在BBC数据团队开发了一个R包,以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形,并且使新手更容易到R创建图形。 例如: ? 加载所有所需的R语言包 通常在R中创建图表需要安装和加载某些软件包。...请注意,对于折线图而言,折线的颜色或对于条形图而言是条形的颜色,并不是从bbc_style()函数中直接获得的,而是需要在其他标准ggplot图表函数中明确设置 。...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。...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。
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。...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。...分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。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。...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。
准备工作 我这边是在jupyterlab中演示的plotly图表,如果只安装plotly是无法正常显示图表的(会显示为空白),我们需要进行以下准备(以下命令均在cmd下操作即可): # 安装plotly...数据点着色 2. 条形图 条形图其实就是柱状图转个90度,横着显示呗。所以,本质上是一样的,唯一的区别:在 Bar 函数中设置orientation='h',其余参数与柱状图相同。...) fig.update_traces( texttemplate='%{text:.2f}', # 数据点显示值的格式 textposition='top center', # 数据点显示的位置...自定义每个色块颜色 在饼图上显示数据标签: # 在饼图上显示数据标签 import plotly.express as px df = px.data.gapminder().query("year...在饼图上显示数据标签 圆环图: 圆环图是指饼图中间一定半径的圆部分为空白,设置参数hole=int即可(0-1)。
p中 (2)几何对象 基本图层确定了数据源和映射后,通过加号(+)就可以不断地添加新图层.第二图层添加几何对象类的函数,在图中绘制图形元素其他类型的图形,如直方图、箱线图等。...,如果在第一图层己经指定,则可以省略:stat用于这一层数据的统计变换:position用于这一层图形的位置调整,常用于条形图(bar)和直方图,取值为“identity”时表示直接显示," dodge...”为按分类变量并列放置," stack”为堆叠放置,"fill”显示相对比例;" jitter”为增加扰动,常用于散点图,防止图形过分重叠。...我们可以自定义函数,基于原始数据计算并在图上表现出来,也可以通过它们改变“geom_函数画图的默认统计参数。...”) 生成文件后,默认在后台扫一开,所以查看图形文件前需要用dev.off()关闭文件 此外,程序包ggplot2中的函数ggsave()也用于保存图形,并且可以指定为不同的文件类型。
条形图的离散数据是分类数据,针对的是单一类别中的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...堆叠式条形图 跟多组条形图不同,堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种: 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...、Protovis、ZingChart、ZoomCharts 跨度图 也称为「范围条形/柱形图」或「浮动条形图」,用来显示数据集内最小值和最大值之间的范围,适合用来比较范围,尤其是已分类的范围。...跨度图只集中显示极端数值,不提供任何关于最小值和最大值之间的数值、整体平均值或数据分布等其他信息。
我反正是有的。那么今天我们就为大家介绍一下目前在R语言中流行的绘图包ggplot2。 1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。...2. ggplot2的绘图原理: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离,并按图层作图。...(通常用在三点图上) stat_summary 绘制汇总数据 stat_unique 绘制不同的数值,去掉重复的数值 stat_vline 绘制竖直线 标度函数 描述 scale_alpha alpha...日期和时间 scale_discrete 离散值 scale_gradient 两种颜色构建的渐变色 scale_gradient2 3中颜色构建的渐变色 scale_gradientn n种颜色构建的渐变色...扰动处理 position_stack 堆叠处理 4. ggplot2的应用语法 ggplot(data =, aes(x = , y = )) + geom_XXX(...)+ ... + stat_XXX
条形图的离散数据是分类数据,针对的是单一类别中的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...堆叠式条形图 ? 跟多组条形图不同,堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种: 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...也称为「范围条形/柱形图」或「浮动条形图」,用来显示数据集内最小值和最大值之间的范围,适合用来比较范围,尤其是已分类的范围。...跨度图只集中显示极端数值,不提供任何关于最小值和最大值之间的数值、整体平均值或数据分布等其他信息。
ggplot2提供了绘制直方图和条形图的功能,分别为geom_bar()和geom_histogram()。...所以前者我们做直方图,后者我们做条形图。 2)如何使用ggplot2做直方图 首先我们来看看钻石重量的直方图。...就是把所有的数据按照相同间隔分成了30组,图上有30个柱子。(如图) ? 从图上我们可以看到大部分的钻石都是1克拉以下,较少的钻石是2克拉以上。那用geom_bar()会怎么样呢?我们来看一看。...可以看到如果使用上述命令,每一个重量对应的都有一个柱子,显示了不同重量而非某个范围的重量所对应的钻石数量。...3)如何使用ggplot2做条形图 然后我们来瞧瞧条形图。
以下代码导入可视化所需的必要库和数据集,然后在输出中显示 DataFrame 的内容。...宽度和高度的默认值分别为 6.4 和 4.8。 通过提供列名列表并将其分配给 y 轴,我们可以从数据中绘制多条线。...默认情况下显示图例的图例,但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本的可视化图表,用于比较数据组之间的值并用矩形条表示分类数据。...该图表可能包括特定类别的计数或任何定义的值,并且条形的长度对应于它们所代表的值。 在下面的示例中,我们将根据每月平均股价创建一个条形图,来比较每个公司在特定月份与其他公司的平均股价。...字符串值分配给 kind 参数来创建水平条形图: df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据
一、前言二、初阶图形2.1 基本条形图2.2 水平柱状图2.3 带图例的堆叠柱状图2.4 带图例的分组柱状图2.5 ggplot作图2.6 plotly作图三、进阶图形3.1 水平柱状图3.2 显著性柱状图...3.3 堆积百分比柱状图3.4 分组柱状图四、讨论一、前言柱状图又称条形图,在统计分析中的使用频率最高,也是众多小白入门R最早绘制的可视化图形。...") #可自行更换颜色图片2.2 水平柱状图barplot(values,horiz = TRUE) #翻转图片2.3 带图例的堆叠柱状图#构建数据data <- as.matrix(data.frame...") library("ggplot2") #构建数据框group <- LETTERS[1:5] data_ggp <- data.frame(group, values) #绘图ggplot...有交互性的可视化R包,可以绘制点图、线图、条形图、气泡图、桑基图、甘特图、树状图等。
堆叠条形图是柱状图的一个高级版本,可以将分类变量组合进行分析。...超市数据的例子中,如果我们想要知道不同分类商品的折扣店数量,包含折扣店种类和折扣店区域,堆叠条形图就是做这种分析最为有效的图表分析方法。...下面是一个简单的画堆叠条形图的例子,使用的是R中的ggplot()函数。...箱线图 使用场景:箱线图一般用于相对复杂的场景,通常是组合分类的连续变量。这种图表应用于对数据延伸的可视化分析和检测离值群。主要包含数据的5个重要节点,最小值,25%,50%,75%和最大值。...图中,黑色的点为离值群。离值群的检测和剔除是数据挖掘中很重要的环节。 下面是一个简单的画箱线图的例子,使用的是R中的ggplot()和geom_boxplot函数。
5.8 ggplot2简介 5.8.1 什么是ggplot2 ggplot2是由Hadley Wickham设计的R软件包,它有助于数据绘图。在本实验中,我们将简要介绍该软件包的一些功能。...5.8.2 ggplot2的原理 如果要使用ggplot2绘制数据,则数据必须是数据框。 使用aes映射函数来指定数据框中的变量如何映射到图上的要素 使用geoms来指定数据在图表中的表示方式,例如。...散点图,条形图,箱形图等。 5.8.3 使用aes映射功能 该aes函数指定数据框中的变量如何映射到绘图上的要素。...很明显,我们刚刚创建的图表信息量不大,因为它们上没有显示数据。要显示数据,我们需要使用geoms。 5.8.4 Geoms 我们可以使用geoms来指定我们希望数据在图表上显示的方式。...例如,我们选择的geom可以指定我们的数据显示为散点图,条形图或箱形图。 让我们看看我们的图形怎样看起来像散点图。
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。...许多geom,如geom_smooth(),使用单个几何对象来显示多行数据。对于这些geoms,您可以将组审美设置为分类变量以绘制多个对象。 ggplot2将为分组变量的每个唯一值绘制一个单独的对象。...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。...您可以使用相同的想法为每个图层指定不同的数据。 在这里,我们的平滑线仅显示mpg数据集的子集,即小型汽车。 geom_smooth()中的本地数据参数仅覆盖该层的ggplot()中的全局数据参数。
ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数,并将其延伸为图形语法,即独立指定绘图组件,并将它们组合起来,以构建我们想要的任何图形显示。...每个geom只能显示特定的几何图形(例如,条形图、线和点等),每个geom都有默认统计,并且每个统计都有默认的geom 位置调整:用于调整图形上几何元素的位置以避免相互遮挡,例如在条形图中,堆叠或回避(...在ggplot2中,层负责创建我们在绘图上感知到的对象。层由四个部分组成:数据和几何映射、统计变换(STAT)、几何对象(GEOM)和位置调整(Wickham 2010)。一个图可能有多个图层。...因为即使我们使用了许多缺省值,ggplot2的显式语法语法也相当冗长,这使得快速尝试不同的绘图变得困难。它还模仿plot()函数的语法,使ggplot2对于熟悉Base R图形的用户更容易使用。...层结合了数据、美观映射、几何对象(Geom)、统计(统计变换)和位置调整。层由geom(几何对象)组成,因此ggplot2中的层也称为geom。
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