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常用 7 大类型图形可视化——变化趋势图形

theme_bw() 6 变化趋势 6.1 时间序列图：基于时间序列对象（ts） ggfortify 包中的 autoplot() 可以对时间序列直接绘图。...：来自 ggplot2 包时间序列图：基于数据框如果想设置特定的时间间隔，则需要使用 scale_x_date() 函数。...：时间跨度为 1 年 6.3 多个时间序列在本例中，基于长数据格式进行可视化。...应用场景有：想要描述数量或体积（而不是价格之类的变量）随时间的变化；有很多数据点。对于很少的数据点，可以考虑绘制柱状图。希望展示各个类别的贡献。...这更适用于时间点很少的时间序列。下面给出使用 ggplot2 包绘制的案例，来源于：Top 50 ggplot2 Visualizations[5]。

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R语言基础绘图教程——第4章：面积图和饼图

ggplot2绘制面积图 ggplot2绘制面积图的代码格式： ggplot(sunspotyear, aes(x,y))+ geom_area() 绘制面积图，文件格式如下： #draw simple...area plot ggplot(sunspotyear, aes(Year,Sunspots))+ geom_area() 改变填充色 #change fill colour and alpha...pie()函数绘制饼图案例数据格式：代码： #read in data data = read.table("pie_plot.txt", sep="\t", header=T) data #...#用优化的参数绘制完美的par图 par(mar=c(0,6,6,6)) pie(data$Value, labels=paste(data$Group,"(",substring(data$...3D饼图案例数据：代码： #read in data data = read.table("3d_pie_plot.txt", sep="\t", header=T) data library(

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R可视乎|瀑布图

1.简介瀑布图（waterfall plot）用于展示拥有相同的X轴变量数据（如相同的时间序列）、不同的Y轴离散型变量（如不同的类别变量）和Z轴数值变量，可以清晰地展示不同变量之间的数据变化关系。...之后对数据进行一个变换，变成我们绘图所需要的数据格式（这里最费时间了）。...行分面的带填充的曲线图使用分面图的可视化方法也可以展示瀑布图的数据信息，关于分面图可视化方法我已经在R可视乎|分面一页多图介绍过。...下面进行行分面的带填充的曲线图绘制，所有数据共用X轴坐标，每个数据类别是用的Y轴坐标。...基础版本这里不做过多解释，用geom_area()绘制面积，用facet_grid()进行分面，最后就是对主题进行设置。主题的设置有很多有趣的技巧，以后整理一篇完整的。

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ggplot Stripchart and line

线图主要函数 geom_path() 连接 geom_line() 绘制线 geom_step() 阶梯图代码 rm(list = ls()) # #' Title 建立数据库 #' #' @return...# 添加分组线图，这里使用数据集2，用于绘制分组线图 p % ggplot(aes(x = dose, y = len, group = supp)) # 根据分组添加不同的线...# 时间序列的绘图 # 这里使用的数据是economics # date代表时间，pop代表的是人口 head(economics) ## # A tibble: 6 x 6 ## date...# 绘制多个线 # 在总体布局不设置y变量，通过两个line函数绘制两个曲线 economics %>% ggplot(aes(x = date)) + geom_line(aes(y = psavert...# 绘制曲线下面积 # 使用fill函数 economics %>% ggplot(aes(x = date)) + geom_area(aes(y = psavert),

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（数据科学学习手札38）ggplot2基本图形简述

，下面是一个朴素的例子，以huron湖水水平变化数据为例： library(ggplot2) p <- ggplot(huron,aes(x=year,y=level))+ geom_area(fill...='springgreen') p 　　实际上面积图最有表现力的类型是堆积面积图，下面以美国5个消费指标上5个年份的数据为例绘制堆积面积图： library(ggplot2) library(reshape2...) #载入数据 data <- airquality #统计缺失值位置并保存为矩阵 na.count <- is.na(data[,-6]) #用1表示缺失，0表示未缺失 na.count[na.count...~variable) p 2.5 density()与density2d() 　　很多时候当我们获取的数据集样本数量足够时，通常我们可以绘制密度估计图来大致描述数据集数据的分布，ggplot2中当然提供了这类方法...，在数据基本的描述性统计中具有重要意义，而ggplot2中必然可以绘制箱线图，而且可以绘制得非常精美，下面先看一个最朴素的分组箱线图形式： p <- ggplot(mpg, aes(class, hwy

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对，你没看错，真的有这种操作~

如果你还不懂如何使用ggplot2制作数据地图的话，你可以参考以下序列文件：地图部分（ggplot2）你想要的地图素材资源，我都帮你整理好了~ 一篇文章教你搞定JSON素材，从此告别SHP...数据地图多图层对象的颜色标度重叠问题解决方案 ggplot2中如何自定义数据地图版面范围~ 关于数据地图的几个遗留问题解决方案 R语言数据地图——美国地图 R语言数据地图——全球填色地图...——地图填充与散点图图层叠加 R语言可视化——多图层叠加（离散颜色填充与气泡图综合运用） R语言可视化——地图与气泡图结合应用用R语言复盘美国总统大选结果~ R语言可视化——ggplot...绘制中心密度辐射图 R语言可视化——中心放射状路径图你绝对想不到，数据地图还能这么玩~ 玩转数据地图系列之——地图上的迷你条形图一个小案例，教你如何从数据抓取、数据清洗到数据可视化...、颜色填充图、以及组合图，形成3*4排列的数据地图分面，不是使用grid逐个打印单个地图，而是直接使用ggplot2的分面参数进行绘制。

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了解绘制条形图和折线图的细节

本章将以ggplot2为主进行学习啦~~ ---- 3.1 绘制基本条形图 Q:当你有一个包含两列的数据框，一列为x轴上的位置，一列为y轴上的对应高度，基于此如何绘制条形图？...,aes(x=group,y=weight))+geom_col()# 是不是很简单啊，寥寥几句的代码即可： #时间是连续性变量，此时会在x轴上介于最小值和最大值之间所有可能的取值范围处绘制条形 ggplot...fill参数上，并运行geom_col(position = 'dodge') #这里的fill参数用来指定填充色，并且必须使用dodge使两组数据在水平上错开排列，# 这里映射的变量需要是分类变量ggplot...,即c52的d21 #又缺失项时（没有值或者NA），结果会略去不绘，同时相近的条形会自动填充到相应位置 3.3 绘制频数条形图 Q:如果每行数据对应一个样本那么如何针对样本频数绘制条形图？...A：将合适的变量映射到填充色fill上即可 #使用uspopchange数据集，该数据集包含了美国人口2000-2010之间的变化 State Abb Region

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R语言绘图之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。...aes : 同样适用于修改geom_XXX() aes参数控制了对哪些变量进行图形映射，以及映射方式图形属性（aes）横纵坐标、点的大小、颜色，填充色等几何对象函数描述 geom_abline 线图...stat_bin 分割数据，然后绘制直方图 stat_bin2d 二维密度图，用矩阵表示 stat_binhex 二维密度图，用六边形表示 stat_boxplot 绘制带触须的箱线图 stat_contour...绘制原始数据，不进行统计变换 stat_qq 绘制Q-Q图 stat_quantile 连续的分位线 stat_smooth 添加平滑曲线 stat_spoke 绘制有方向的数据点（由x和y指定位置，...angle指定角度） stat_sum 绘制不重复的取值之和（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

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ggplot2包图形参数(坐标轴、分面、配色)整理

4.9 绘制环状图形较复杂，有需要建议参考《R数据可视化手册》。 4.10 日期坐标轴时间有关的对象有两类：日期对象（精确到天）和日期时间对象（精确到秒）。...分面 5.1 使用分面将数据分割绘制到子图中使用facet_grid()或facet_wrap()函数，并指定根据哪个变量来分割数据。...() 作用：将在每个分面上同时打印出变量的名称和变量的值。...例外的情况是21-25号点，它们不仅有填充色，也有边界色。 6.2 将变量映射到颜色上对于几何对象，将colour或fill参数的值设置为数据中某一列的列名即可。...scale_fill_grey(start=0.7, end=0) 倒转方向并且更改灰度范围 6.4 对离散型变量使用自定义调色板用scale_colour_manual()函数来自定义颜色；填充色标度

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跟我一起ggplot2（1）

qplot 加载qplot library(ggplot2) # 测试数据集，ggplot2内置的钻石数据 qplot(carat, price, data = diamonds) dsmall <-...,rlm,glm） (3) geom="boxplot" 绘制箱线图，当x为属性变量(factor)，y为数值变量时 II.单变量图 (4)... (7) geom="line"，折线图，可用于时间序列（当x=date) (8) geom="path"，路径图（参见后文） # 2.1 同时绘制散点图+平滑直线...geom_area() geom_bar() geom_line() geom_point() geom_polygon() geom_text() geom_tile() > library("ggplot2...ggplot2中的基本概念将数据中变量映射到图形属性。映射控制了二者之间的关系。 ? 标度：标度负责控制映射后图形属性的显示方式。具体形式上来看是图例和坐标刻度。

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羡慕高分文章美图？这26款好看的可视化R包助你一臂之力

10.名称：pheatmap 简介：pheatmap是目前用的到做多的绘制热图的一个R包，他可以通过一个矩阵和一个legend配置文件轻松完成热图绘制.对于入门级的朋友非常友好。...11.名称：RGL包简介：可以使用RGL包得到交互的3D图，接受一个X,Y,Z的变量组合的数据框来描述数据，入门比较容易，同时也有很多炫酷的技能，包括可以选择形状、灯效、物体质感等。...用比较接地气的话，可以画出又圆又方或者点的图，图像美观、大方，可塑性强，新手容易上手。缺点：需要以ggplot2为基础，同时一般来说，分类变量要剔除，只画连续型变量（这也是相关矩阵图的前提）。...pROC包对于 ROC曲线的的绘制和分析可谓得心应手。 23.推荐：ggfortify 简介：最开始在初学R的时候，一开始就知道如果要表达时间序列可以用最基本的ggplot2来实现。...在时间序列分解图或者平滑预测图等方面，ggfortify绝对能甩ggplot2好几条街，同时就肩负有线性回归、聚类分析、概率分布等图形绘制，兼容并蓄。

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数据可视化的最佳解决方案：ggplot2

五脏俱全的散点图 library(ggplot2) # 表明我们使用diamonds数据集, ggplot(diamonds) + # 绘制散点图: 横坐标x为depth, 纵坐标y为price...箱线图统计学中展示数据分散情况的直观图形，在探索性分析中常常用于展示在某个因子型变量下因变量的分散程度。...下面展示箱线图最长使用的一些方法： library(ggplot2) # 绘图 library(ggsci) # 使用配色 # 使用diamonds数据框, 分类变量为cut, 目标变量为depth...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

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高阶可视化绘图系统：ggplot2入门

6、分面（Facet） 7、主题（Theme） 8、实例：0-1分色附：ggplot2函数速查表引言：ggplot2基本要素 “+”和“%+%” 数据（data）和映射（mapping）:想要可视化的数据...（data）以及一系列将数据中的变量对应到图形属性的映射（mapping）；ggplot2的数据(data)必须是一个数据框（dataframe）。...坐标系统（Coordinate）:坐标系（coord）描述了数据是如何映射到图形所在的平面的，它同时提供了看图所需的坐标轴和网格线。...映射是将一个变量中离散或连续的数据与一个图形属性中以不同的参数来相互关联, 而设定能够将这个变量中所有的数据统一为一个图形属性。...> library(ggplot2) > ls("package:ggplot2", pattern="^geom_.+") [1] "geom_abline" "geom_area"

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R语言绘图之ggplot2包「建议收藏」

以下用的数据是一份毕业生数据，来自王斌会主编的《数据分析与R语言建模》的练习数据，一共48个样本点，9个属性一、数据在ggplot2中，接受的数据集必须是以data.frame格式的。...这种格式易于保存数据，而且能在保留原有的绘图参数下, 用%+%方便地变更已有数据集。..., 用这个变量里的数据去关联图形属性中的参数, 而”blue”只含有一个字符变量, 默认情况下为离散变量, 按默认的颜色标度标记为桃红色比较以下三种方法 ggplot(UG,aes(score,income...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。...1.直方图 #直方图 ggplot(small.diamonds)+geom_histogram(aes(x=price)) 还可以按照不同的变量填充不同色，比如切工、钻石颜色 ggplot(small.diamonds

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（数据科学学习手札37）ggplot2基本绘图语法介绍

——绘制散点图，以ggplot2中自带数据集diamonds作为示例，这是一个关于50000多颗圆切钻石各个指标的数据集，变量说明如下：变量名变量说明 price 钻石价格 carat 钻石重量...，可以自动绘制每个类别的频数统计条形图： qplot(color, data=data, geom='bar', fill=color) 2.2.7 时间序列图　　通过设置...geom='line'可绘制线型图，当传入x为时间型数据时，即绘制出时间序列图： data("economics") data <- economics qplot(date, unemploy/pop...中绘制的通常为2D图像，即图像的位置信息由(x,y)决定，且通常为笛卡尔坐标系，用得较少的是极坐标系和各种地图坐标系；　　坐标系最大的特点是，它可以同时影响所有的位置变量，譬如说，条形图在笛卡尔坐标系中是规规矩矩的条形...　　ggplot2只接受数据框输入，而且，对于一个已经创建好的基于数据框1的绘图对象p，可以用p %+% 数据框2 的形式直接替代原来的数据集： library(ggplot2) data <- mtcars

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R绘图-ggplot2(1)

直方图 #直方图最容易，提供一个x变量，画出数据的分布。...数目在这里不用提供，因为ggplot2会通过x变量计算各个分类的数目。...而柱状图是分类数据，按类别计数。我们可以用前面直方图的参数来画side-by-side的柱状图，填充颜色或者按比例画图，它们是高度一致的。...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，...ggplot2提供了很多的geom_xxx函数，可以满足我们对各种图形绘制的需求。

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相关矩阵可视化-神颜R包！

导语 GUIDE ╲ ggcorr是一个可视化函数，可以用于将矩阵绘制为ggplot2图片背景介绍在进行生物信息学分析的过程中，经常需要通过计算得到一些连续变量的相关性矩阵，这种相关系数可以通过...同时我们也一起学习一下如何才能绘制出像高分文章中一样漂亮的相关性图！...今天小编就将给大家分享一个精美的R语言绘制相关系数矩阵的软件包：ggcorr。ggcorr函数主要用于绘制相关矩阵图，它的主要依赖包是ggplot2。...)##依赖包为ggplot2 ggcorr的使用 01 函数介绍 ggcorr( data,##包含连续数据的数据框或矩阵 method = c("pairwise", "pearson")...2、ggcorr应用比较简单，制图精美，可以满足我们绘制漂亮的相关性图形的需求。了解了这么多，大家可以将它应用于实际，去绘制属于自己的相关性图啦！

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开发 | 用数据说话，R语言有哪七种可视化应用？

数据是随时间的变量，还是离散的，以单体或组的形式？针对如何选择最适宜的图表，Dr.Andrew Abela 提供了一个很好的方法示意图：在使用图表分析的时候，常用的有7种图表： 1....在上面介绍的超市数据中，如果我们想根据他们的成本数据来可视化商品的知名度，我们可以用散点图，两个连续的变量这里我们命名为Item_Visibility和Item_MRP。...library(ggplot2) // ggplot2 是R中的一个函数库 ggplot(train, aes(Item_Visibility, Item_MRP)) + geom_point...面积图使用场景：面积图通常用于显示变量和数据的连续性。和线性图很相近，是常用的时序分析方法。另外，它也被用来绘制连续变量和分析的基本趋势。...关系图使用场景：关系图用作表示连续变量之间的关联性。每个单元可以标注成阴影或颜色来表明关联的程度。颜色越深，代表关联程度越高。正相关用蓝色表示，负相关用红色表示。

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R语言绘制曲线图

由于ggplot2中的geom_line()函数只能绘制折线图，需要用到ggalt提供的geom_xspline()函数绘制光滑的曲线图 geom_line 将所有点连接起来，是折线图但不平滑 geom_smooth...如你所尝试的),它使用很多.它们被强制执行以使曲线连续的方式遍历所有数据点....，这不能直接用ggplot完成,但可以使用ggalt :: geom_xspline完成 1数据构建 image.png 用ggplot+geom_xspline实现 > mydata<-read.csv...color="black"), axis.text = element_text(size=10,face="plain",color="black") ) image.png也可以直接用geom_xspline...(shape=21,size=4,color="black",fill="#F78179") + geom_area(fill="#F78179",alpha=0.9)+ xlab("X-Axis

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是Excel的图，不！是R的图

加载所需工具包 library(ggplot2) #作图包 library(dplyr) #数据转换包 library(tidyr) #数据转换包 library(splines) #数据差值包 ggplot2...=10))) # 使用tidyr和dplyr包的gather函数进行数据样式转换,%>%是dplyr包的传递函数 print(df1) ggplot画图 ggplot2是图层式绘图，一层层添加修改，...~item) # 水平方向分割，用多个分面展示多维 ? 面积图——geom_area 面积图就是将折线图下面的区域标注颜色，表示面积。...箱型图箱型图是用分位数表述数据的离散和集中趋势 ggplot(df1,aes(item,value,colour=item))+ geom_boxplot(aes(fill=item),alpha...漏斗图漏斗图的数据分布在图形中间，用coord_flip()转换方向，可以看到不同组的最大，最小值的差异 df_tmp4% select(1:3) %>% arrange(a) %

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