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「R」ggplot2在R包开发中的使用

在撰写本文时，ggplot2涉及在CRAN上的超过2,000个包和其他地方的更多包！在包中使用ggplot2编程增加了几个约束，特别是如果你想将包提交给CRAN。...尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...如果你使用roxygen2[1]，那么你可以利用注释代码块 #' @importFrom ggplot2 （注意，这对数据集mpg不起作用）。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。...如果没有，则会将主题对象存储在编译后的包的字节码中，而该字节码可能与安装的ggplot2不一致！

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文献配套GitHub发表级别绘图之饼图

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（...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。...,width：条形图的宽度 stat = "identity")+ #stat="count"表示条形的高度是y变量的数量 #stat="identity"表示条形的高度是...function函数 学习代码的目的就是为了节省我们的绘图时间。我们可以构建function函数，下次输入自己数据就可以直接使用，不用再调整参数。...复习function函数的书写，function函数定义如下 function_name function(arg1,arg2,....){ functionBody } #function_name

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    R基础知识及快速检阅你的数据

    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？...) 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...plot(ToothGrowth$supp,ToothGrowth$len) 当两个参数向量在同一个数据框中时，使用boxplot(),其允许我们在x轴上使用变量 组合 #公式语法 boxplot(len...#geom_function()传入并返回一个数值向量 ggplot(data.frame(x=c(0:20)),aes(x=x))+stat_function(fun=myfun,geom='line

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    R语言可视化——ggplot的theme订制

    ggplot作图系统在R预言诸多可视化包中之所以如此的风靡，除了它拥有自己的图层理念之外，我觉得还要归功于它对于图表细节元素的灵活调整。...对于ggplot的初学者而言，可能没有太多的在意图表的主题是否优雅，配色是否美观，仅求能够准确无误的出图就OK了。 但是如果仅限于此，那么使用ggplot作图真的就是杀鸡用了宰牛刀了。...以上代码（已经简化的不能再简化了，不夸张的说，再少一个标点符号，就要报错了）跑出来的默认堆积条形图。...可是在R预言可视化这个领域内，以上图表绝对是一个烂大街的货色，怎么说呢，因为你不修改主题，它搭配的主题永远都是theme_gray ggplot(mydata,aes(Conpany,Sale,fill...、线色以及区域色） 这里暂且使用一个RColorbrewer色板中的渐变色装饰一下，不做过多解释，下一节，专门讨论颜色。

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    如何在Python里用ggplot2绘图

    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。...这使您能够提高代码的可读性和结构。虽然可以将matplotlib的样式设置为ggplot，但是不能像在ggplot2中那样在matplotlib中实现图形语法。...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。...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。...使用上面的代码块，我们的绘图如下所示： ? 绘制多维数据 除了基本的绘图之外，您几乎可以在ggplot2中做任何其他可以做的事情，比如绘制多维数据。

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    （数据科学学习手札37）ggplot2基本绘图语法介绍

    ，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...，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，但在极坐标系中，条形就变成了一个个扇形，据此可以构造南丁格尔玫瑰图，如下例： 　　这是笛卡尔坐标系下的柱形图： qplot...中的绘图，有两种方式：一是在qplot中一步到位配置好所有的参数以产出所需的图像；另一种是利用ggplot逐层定义绘图部件，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...，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

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    R语言基础-画图（ggplot2）

    position = )+# FUNCTION>+# FUNCTION>1.数据演示数据以R的内置数据iris为例进行说明2....，可以达到双色实心的目的#类似于ppt中的轮廓颜色、填充颜色，示例如下ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,...函数上做文章图片2.4 几何对象-绘图模版“geom_FUNCTION”1.不同的几何对象可以叠加2.可以通过局部设置以及全局设置的切换高度自定义不同的几何对象#局部设置ggplot(data = iris...，这边只要写x，y是函数自动生成的哦，自己非要写上的话报错#下面两段代码在这个情况下是出同一张图，不过因为市场需求关系，geom_FUNCTION类型的函数相对于用的更多。...")+ theme_classic() #加一句这个就可以了哦图片3.ggpubr#这边仅展示日常使用较多的箱线图组间比较library(ggpubr)p = ggboxplot(iris,x = '

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    开发 | 用数据说话，R语言有哪七种可视化应用？

    这里使用R中的ggplot()和geom_point()函数。...柱状图和条形图 使用场景：柱状图一般用于表现分类的变量或者是连续的分类变量的组合。 在超市数据的例子中，如果我们需要知道在每一年新开的超市的门店数量，那么柱状图就是一个很好的图形分析的方式。...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。...在我们的案例中，如果我们想要找出每个折扣店每个商品销售的价格的情况，包括最低价，最高价和中间价，箱线图就大有用处。除此之外，箱线图还可以提供非正常价格商品销售的情况，如下图所示。...R程序的简单介绍，相信你可以使用R中的ggplot库进行自己的数据可视化分析了。

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    R数据可视化之ggplot2 (一)

    学完R语言的基本操作后,我们还可以继续学习R的几大著名而且使用强大的包,今天讲其中的一个,就是ggplot2,至于这个包的评价和地位,我就不多说了,感兴趣可以百度,它绝对是数据可视化的利器,好了,我们先来开始简单介绍一下这个包...先说说我们人手工作图的方式,1,先画一个坐标轴,2,然后根据数据在图上画图形3,在基础的图形上加一些注释,或加一些对比.基本上这就是我们作图的方式,那么ggplot2就跟这差不多了,1.先设定坐标轴和数据...在画基本图形之前,我先说一下qplot这个函数,这个函数是ggplot2包里面的一个函数,简单作图,他的用法可以看做是基本绘图与ggplot绘图的一个过渡....myfun(x), from=0, to=20) #绘制自定义函数 curve(1-myfun(x), add = TRUE, col = "red") #添加一个函数曲线 qplot: 在新版本中...stat参数改动,暂未知 ggplot: ggplot(data.frame(x=c(0, 20)), aes(x=x)) + stat_function(fun=myfun, geom="line")

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    分析复联系列电影台词，看看每个英雄说得最多的词是什么

    作为漫威电影宇宙中的元老级英雄，钢铁侠是妥妥的C位。在这几部电影中他说得最多的词是呼唤智能管家“Jarvis”。 在《复联1》中美队曾问过他这么一个问题：脱下战衣，你是什么？...除了雷神系列电影(《雷神3：诸神黄昏》和《雷神2：黑暗世界》)，比起其他英雄，雷神说的做多的词表明他是行动导向的，而且眼光长远，深谋远虑。 除此之外，雷神叫洛基的次数也特别多。...随着角色的不断发展，黑豹的台词也在发生变化。这位超级英雄在《美队3：内战》中首次登场，在之后他的独立电影《黑豹》中已发生了不小的成长。...这可能是因为幻视作为超级人工智能，能够看到别的英雄看不到的“画面”，可能对未来的担忧让他心烦意乱。 可视化过程 数据可视化大神Matt Winn使用R的ggplot库对分析结果进行了可视化。...但这还不够，我想在图像中插入角色的图，仅在条形图区域显示图像，在条形图端点处将其截断。 为此，我们将制作一个透明条，然后在条端点处绘制一个延伸到图边缘的白色条，以覆盖图的其余部分。 ? ? ?

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    （数据科学学习手札57）用ggplotly()美化ggplot2图像

    非常精美，且绘制图像的自由程度堪比ggplot2，其为R也提供了接口，在plotly包中，但对于已经习惯用ggplot2进行可视化的朋友而言，自然是不太乐意转向plotly的学习，有趣的是plotly的...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...可以观察到，经过ggplotly()处理后的ggplot2图像通过R-studio中的viewer窗口打开，即当前的图像是网页文件，而随着我们鼠标的放置，可以在保留原有ggplot2外观的情况下，进行plotly...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...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

    1.8K40

    了解绘制条形图和折线图的细节

    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(cabbage_exp,aes(x=Date,y=Weight,fill=Cultivar...()重新设定颜色 #注意颜色的映射实在aes()中完成的，而颜色的设定实在aes()之外完成的 ggplot(ups,aes(x=reorder(Abb,Change),y=Change,fill=Region...::percent) #这里是使用了scales包中的percent函数，也可以先library(scales),然后运行scale_y_continuous(labels=percent) ggplot...在代码中添加geom_point()可以实现 ggplot(BOD,aes(x=Time,y=demand))+ geom_line()+ ylim(0,max(BOD$demand)) #这里也以世界人口为例子进行画图...=supp))+ geom_line() ##如果x变量是因子，那么必须同时告诉ggplot用来分组的变量 #在本例中，也可以把dose算作因子型向量（0.5，1，2） ggplot(tg,aes(

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    R绘图：美且有价值

    太久都没有更新关于R语言应用的文章了，这段时间除了在提高数据库语言的运用能力之外，还有一段时间就是在设计十个我工作中使用到的数据可视化，下面跟大家分享一下，而下面的例子中使用的数据是虚拟的，没有用到实际的...整个可视化下面是可视化的效果： 整个可视化以ggplot2的绘图函数为主体，使用并列条形图的形式，使用theme_wjs()主题，配色是根据自己喜欢重新定义，同时也使用的了windows字体和emojifont...同样地使用ggplot2包(这个包真是可视化的神器)，应用theme_bw()主图，再自定义一套颜色配色，具体的可视化效果如下： 三、渠道投入与产出 电商行业有专门的渠道推广的工种，负责引流粉丝，然后销售通过微信等方式地服务客户...可视化以basic plot 中的barplot函数为主体，下面是可视化的效果： 五、日进粉趋势图 之前介绍到的粉丝引流，在整个销售环节中占有重要的部分，所以进粉的量很大程度地影响业绩，我们通过日进粉趋势图可以发现一个月每日的进粉情况...在R语言中我们首先要画出一张中国地图以便我们在地图上进行标注。首先我们需要使用到sp包和maptools包，其次我们还需要下载地图数据。之后使用plot就可以实现地图的绘制。

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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(!...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。...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。...它能按照BBC图形的标准将标题和副标题左对齐，在绘图的右下角添加页脚，也可以在左下角添加来源。它还可以将图表保存到指定的位置。

    4.1K20

    8个好看又实用 Python可视化工具包，再也不怕做不出图表了!

    人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...在我看过的所有材料中，它的一切都和 ggplot2 很像，但这个包的好处是它依赖于 Pandas Python 包。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...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？

    人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...在我看过的所有材料中，它的一切都和 ggplot2 很像，但这个包的好处是它依赖于 Pandas Python 包。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...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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    看看程序员大佬都推荐的几大Python库…

    Plotly(plotly.py)建立在Plotly JavaScript库(plotly.js)的基础上，可用于创建基于Web的数据可视化效果，这些可视化效果可以在Jupyter笔记本或Web应用程序中使用...除此之外，Plotly可以在没有互联网连接的情况下离线使用。 Seaborn Seaborn是基于Matplotlib的Python数据可视化库，并与NumPy和pandas数据结构紧密集成。...Seaborn还具有各种工具来选择可以显示数据中图案的调色板。 GGplot Ggplot是一个Python数据可视化库，它基于为编程语言R创建的ggplot2的实现为基础。...Ggplot可以使用高级功能创建数据可视化，例如条形图，饼图，直方图，散点图，错误图等。 API。可在单个可视化中添加不同类型的数据可视化组件或层。...Ggplot也与熊猫紧密相连，因此最好将数据保留在DataFrames中。 Altair Altair是Python中的统计数据可视化库。

    2.8K10

    这里有8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

    人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...在我看过的所有材料中，它的一切都和 ggplot2 很像，但这个包的好处是它依赖于 Pandas Python 包。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...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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