Geom_area图不会填充线之间的区域_填充曲线和对角线之间的区域_MATLAB填充两个等高线之间的区域 - 腾讯云开发者社区

ggplot(BOD,aes(x=factor(Time),y=demand))+geom_col() *默认情况下，颜色为深灰色且条形图没有边框线，可以通过fill调整条形图的填充色，使用colour...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...A：运行geom_area()函数绘制面积图 #sunspots数据集记载了1700-1988年之间的太阳黑子数 #设置数据框使得数据处理更加方便 sunspotyear <- data.frame(...sunspotyear,aes(x=Year,y=Sunspots))+ geom_area() #通过fill修改面积图的填充色。...alpha可以设置面积图的透明度为1-alpha，colour面积图添加边框线 ggplot(sunspotyear,aes(x=Year,y=Sunspots))+ geom_area(colour

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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。...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。...相对三维瀑布图，分面瀑布图的优点是：可以更好地展示数据信息，避免不同类别之间数据重叠引起的遮挡问题，但是不能很直接地比较不同类别之间的数据差异。...加入第四个变量同理，在上图的基础上可以将每个数据的Z变量进行颜色映射，这样有利于比较不同类别之间的数据差异，该图如下所示： ?

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R语言可视化——面积（区域）图及其美化

今天要跟大家分享的是面积图，也就是经常提到的区域图。...=Fac))+geom_area() 默认情况下，加入分类变量之后的面积图的位置调整参数为堆积：我们可以通过添加位置参数position进行确认： ggplot(data5,aes(Year,Sale...,fill=Fac))+geom_area(position="stack") 面积图图层位置调整与之前介绍过的一样，都可以通过调整position内的参数完成： ggplot(data5,aes(Year...,Sale,fill=Fac))+geom_area(position="identity",alpha=0.1) #不做任何位置变换，但是由于面积图区域图层间相互遮挡，造成阅读不便。...当然，面积图也不适合使用dodge参数的，dodge参数要求横坐标为离散刻度（即不可以相互遮挡） ggplot(data5,aes(Year,Sale,fill=Fac))+geom_area(position

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是Excel的图，不！是R的图

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。...) # 点和线距图是对象a的数据有盘高盘低，条形图是关于对象b的图，成交量 # facet_grid(item~....框架图）") # 用不同颜色等高线画框架图，和上图比增加了组距。...，边框为红色，形状为2指代的三角形，大小为5，参数coef指定了“须”的长度的极限值，默认值是1.5，表示两条须的极限不会超过盒型各端加1.5倍四分位距的范围，如果被置为0，条须的延长极限就会在数据集中元素的极限位置...，图中不会有任何离群点。

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ggplot2画密度分布图按取值范围填充不同的颜色

之前发过一篇推文 ggplot2画散点图拼接密度图模仿下面这幅图片。但是遇到一个问题是如何给密度图某一个部分填充不同的颜色，就像下面的图片被红色方框圈住的部分。 ?...area plot : Quick start guide - R software and data visualization - Easy Guides - Wiki - STHDA 首先是最基本的密度分布图...第一步是构造数据 x<-rnorm(500,0,1) df<-data.frame(x) df 基本的密度分布图 ggplot(df,aes(x))+ geom_density() ?...image.png 上面的图如果想要给x小于-2和大于2的填充另外一种颜色改如何实现呢？...(data=dat1,aes(x=x,y=y),fill="blue")+ geom_area(data=dat2,aes(x=x,y=y),fill="blue")+ theme_bw()

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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...ggplot(sunspotyear, aes(Year,Sunspots))+ geom_area(colour="black", fill="blue", alpha=.2) 删除面积图下的黑线...#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$...XXX value of different conditions", labelrad=1.5, shade=0.5) pie3D函数并没有设置顺或逆时针的参数，下面是解决方案。

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（数据科学学习手札38）ggplot2基本图形简述

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...<- ggplot(data, aes(X1, X2))+ geom_point()+ stat_density2d(aes(colour=..level..)) v 　　也可以不绘制等高线，...将..density..作为fill的传入参数，注意这里一定要设置contour为F： # 密度图函数,通过fill设置填充颜色数据为密度，geom设置绘制栅格图 p <- ggplot(data, aes...：alpha设置填充透明度数据为密度，geom设置绘制栅格图 p <- ggplot(data, aes(x = X1, y = X2)) + geom_point() + stat_density2d...() p 我们为其赋以分组依据以配上颜色： p <- ggplot(mpg, aes(class, hwy, fill=factor(class))) p + geom_boxplot() 为我们的填充设置透明度

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R语言绘图之ggplot2

ggplot的绘图有以下几个特点：第一，有明确的起始（以ggplot函数开始）与终止（一句语句一幅图）；其二，图层之间的叠加是靠“+”号实现的，越后面其图层越高。...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...，由斜率和截距指定 geom_area 面积图（即连续的条形图） geom_bar 条形图 geom_bin2d 二维封箱的热图 geom_blank 空的几何对象，什么也不画 geom_boxplot...geom_errorbar 误差线（通常添加到其他图形上，比如柱状图、点图、线图等） geom_errorbarh 水平误差线 geom_freqpoly 频率多边形（类似于直方图） geom_hex...，用竖直线来表示 geom_path 几何路径，由一组点按顺序连接 geom_point 点 geom_pointrange 一条垂直线，线的中间有一个点（与Crossbar图和箱线图相关，可以用来表示线的范围

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Top50ggplot2Visualizations_第2幅：面积图

第一部分公众号里有朋友提问——在散点图添加拟合曲线的图中如何添加一条虚线对角线？ ?...B")) 第二部分原文地址 http://r-statistics.co/Top50-Ggplot2-Visualizations-MasterList-R-Code.html 今天重复这个教程中的第二幅图...Area Chart 直译过来是面积图面积图通常是用来展示某个指标和某个基准线来比较，比如股票的收益率（such as % return from stock）可以用geom_area()函数来实现...economics$psavert[-length(economics$psavert)]) ggplot(economics[1:100,],aes(date,returns_perc))+ geom_area...image.png 重复这幅图的时候遇到的问题是 diff()函数的用法，暂时还没有搞懂

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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.../stat_smooth一条平滑的线,但他是拟合曲线，不会遍历所有数据点实现遍历所有点的光滑曲线需要用到插值原理一个更好的选择是使用插值splines.这也是一个使用多项式的插值,但不是只使用一个(...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....axis.text = element_text(size=10,face="plain",color="black") ) image.png也可以直接用geom_xspline()函数绘制填充面积的曲线图...geom_xspline(spline_shape=-0.5, size=0.25)+ geom_point(shape=21,size=4,color="black",fill="#F78179") + geom_area

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绘制GGPLOT2双色XY区间面积图组合交叉折线图数据可视化

p=25075 本文显示如何填充图表中两条交叉线之间的区域。让我们尝试用ggplot2绘制这个图 ....在 ggplot2 中可以填充两条线之间的区域，但是由于我们需要线段具有不同的颜色，因此需要一些额外的工作。...> ggplot + geom_ribbon 为了改变两条线交叉点的填充颜色，需要计算交点。...y4 <- y3 显然还需要额外的错误检查，如上图最左边和最右边的绿点的位置所示——任何两条线都可以有一个交点，超出特定图的范围。...因此需要复制中间的交叉点，因为它们将是两个相邻区域的一部分，填充了不同的颜色。

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ggplot Stripchart and line

# 点带统和箱式图、小提琴图的组合 p1 <- p + geom_boxplot() + geom_jitter(position = position_jitter(0.2)) p2 <- p...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...p4 <- p + geom_line(aes(linetype = supp)) + geom_point(aes(shape = supp)) # 更改线的颜色和线的类型 p5 <- p +...# 更改线的宽度 # 这里使用的是为工作的和总人口的比例 # 因此出来的图为宽度不同的线 economics %>% ggplot(aes(x = date, y = pop)) + geom_line...结束语对于dot、scatter、stripchart，这三个图，有啥区别，我也看不懂，也没有相关的资料，后续用到再说吧 tip：多用管道符，可以节省很多代码的编写，同时函数的使用能够使代码看起来更加有结构感

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sparklines迷你图系列4——Evolution（Area）

今天接着分享Evolution图表类型中的Area图表。其实就是我们常见的区域图（或者叫面积图），它与折线图（昨天讲到的）都是用来呈现时间序列中的趋势走向和波动范围，进而对事物发展状态做出评价。...Line1;Line2：这两个参数可以给迷你面积图设置一对围绕水平轴分布的上下平行线，你可以理解为正负指标的对比参考线。（自定义的话要定义在指标实际最大值最小值之间）。...ColorPosition;ColorNegative：这两个参数参数就更容易理解了，正值与负值区域填充颜色。（根据sparklines的专属配色代码表查询即可）。...通过函数填充功能，修改负值区域颜色代码，你可以瞬间完成下面所有数据的绘图功能（这一点Excel真的无能为力，你只能复制了，或者，烦人的VBA（但也得会写才行））。 ? ?...这种迷你图做完之后，至少一段时间内可以作为模板使用，秩序替换数据即可，而且告诉你一个秘密，其实做完的图表是完全矢量独立的图形组合，这就意味着你可以直接将图表复制走，然后解散组合随意更改图表内的细分图形颜色以及将图表放大使用也不会影响清晰度

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「R」数据可视化10：面积图

本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。什么是面积图面积图是一种源于折线图但是改变了其展现方式的图形。...具体地，它通过一定的区域面积来表示数据大小，利用不同的颜色或者线条来区别不同组的数据。...William Playfair，苏格兰工程师和政治经济学家，是图形化统计方法的创始人，是面积图的发明人，除此之外他还发明了折线图、条形图、饼图等。...凭借谷歌翻译，了解到这张图（图中为德语）主要是展示了1991-2015年德国移民的情况，图中不同颜色就代表着不同的移民类别，而面积大小就代表的移民数量。...怎么做面积图 1）需要什么格式的数据本次使用的是一个US economic time series的名叫economics的数据。我们选择其中的两列数据：psavert和uempmed。

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R语言计算一组数据的置信区间并画密度图进行可视化展示的简单小例子

本来B站可以直接看StatQuest的视频的，今天看到B站的up主发消息说StatQuest的原作者准备入驻B站了，所以他把原来获得授权的那些视频全都删掉了。所以要在B站看这些视频还要等一阵子了。...计算置信区间用到的函数是CI()函数，来自R语言包Rmisc R语言包Rmisc第一次使用需要先安装 install.packages("Rmisc") 计算某组数据均值95%的置信区间 x<-iris...样本越大，样本的均值越接近总体的均值，所以均值的置信区间就会越窄正好昨天的推文是画密度图是给指定的区间填充颜色 ggplot2画密度分布图按取值范围填充不同的颜色下面使用ggplot2画密度图展示并且展示均值...")+ geom_vline(xintercept = x1[1],lty="dashed")+ geom_vline(xintercept = x1[3],lty="dashed")+ geom_area...image.png 欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本

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阿丘科技之AIDI高级应用讲解一（5）

超出工程设定的图片数量的图不会被合成。当一组图数量不足时，这组图不会被合成。...图像分析图像分析视图中显示分析线上对应的分析结果（TIF图在分析线上对应的点的值）图像扫描设置分析线应该对应图像的第几行类型设置分析结果的渲染方式，点：以点的方式渲染，线：以线的方式渲染忽略零点...概述用户可自行修改缺陷标注、辅助线、ROI、单图掩模、全图掩模等元素的颜色、线型等属性。每个工程的每个模块都可以独立设置显示属性。...（常规）边框颜色/边框宽度/边框线型重点学习区域（常规/绘制）填充颜色/填充透明度/边框颜色/边框宽度/边框线型 ROI（常规）填充颜色/填充透明度/边框颜色/边框宽度/边框线型单图掩模（常规.../绘制）填充图案/填充透明度/边框颜色/边框宽度/边框线型全图掩模（常规/绘制）填充图案/填充透明度/边框颜色/边框宽度/边框线型 ✳对于ROI，填充颜色指矩形框外侧的区域 ✳类别文字的颜色与缺陷标注边框颜色相同

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绘图系列|R-VennDiagram包绘制韦恩图

本版块会持续分享一些常用的结果展示的图形。在得到数据之后，我们经常会用到维恩图来展示各个数据集之间的重叠关系。本文简单的介绍R语言中的VennDiagram包绘制数据集的维恩图。...三知道各个数据集的个数以及重叠（交叉）的个数 2.1 两个已知数据集的韦恩图 # 圆的大小不会根据数据量多少改变 venn.plot <- draw.pairwise.venn(80, 30, 10,...= 2, #重叠的个数 category = c("First", "Second"),#分类命名 fill = c("blue", "red"),#1 2 区域分别的填充颜色 lty = "blank...", #1 2 区域的边框线类型 cex = 2, #1 2 区域内部数字的字体大小 cat.cex = 2, # 分类名称的字体大小 cat.dist = 0.09,...12点位置 ext.dist = -0.05, #外部线的距离跟根据圆圈的大小适当调整 ext.length = 0.85, #外部线长度 ext.line.lwd = 2, #外部线的宽度

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常用 7 大类型图形可视化——变化趋势图形

那么，什么样的图形才最适合自己的数据呢？一个有效的图形应具备以下特点：能正确传递信息，而不会产生歧义；样式简单，但是易于理解；添加的图形美学应辅助理解信息；图形上不应出现冗余无用的信息。...这样，只要调用一次 geom_line，就会绘制多条彩色线，每条线代表 variable 列中的每个唯一 value 。...因此，默认情况下不会绘制图例，需要手动添加。...堆叠面积图与折线图类似，只是图下方的区域全部着色。...坡度图可以可视化数值和类别排名之间的变化。

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在模仿中精进数据可视化01：国内38城居住自由指数

「2 颜色填充」这里的「颜色填充」指的是以居住自由指数折线为中线，在购房自由指数折线与租房自由指数折线之间的颜色填充区域，但困难的是这里当购房自由指数高于租房自由指数时对应的颜色为浅蓝绿色，而反过来则变为灰色...譬如按照这个思路来创建东经10度到东经220度之间，以及南纬-90度到-80度之间，对应的5条纬度线和对应38个城市的经线： import geopandas as gpd from shapely.geometry...虽然严格意义上说俯视南极点所看到的每一段等间距的纬度带随着其越发靠近赤道，在平面上会看起来越来越窄，但因为我们选取的是南纬-90度到南纬-80度之间的区域，非常靠近极点，因此可以近似视为每变化相同纬度宽度是相等的...2.2.3 绘制填充区域在相继解决完「坐标系统」、「指标折线绘制」之后，就到了最好玩的部分了，接下来我们来绘制图中购房自由指数与租房自由指数之间的折线，并且要按照「填充较大值对应色彩」的原则来处理，接下来我们需要用到一点简单的拓扑学知识...，首先我们分别构造购房自由指数_映射值和租房自由指数_映射值引入南极点后所围成的多边形：图10 图11 接下来我们先暂停下来思考思考，购房自由指数_映射值与租房自由指数_映射值之间彼此高低起伏交错而形成的填充区域对应着上面两个多边形之间的什么关系

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图表案例——一个小小的图表所折射出的作图哲学

最重要的特色是实际值与趋势值之间使用颜色带隔开，高于趋势值填充蓝色，低于趋势值填充红色。...可是这样无法模拟两条线之间的颜色区域，所以我的第一直觉是使用三列数据做重叠面积图来模拟该案例：三列数据分别是实际值、拟合直线数据（在添加拟合直线时同时勾选显示公式，利用公式结合函数，可以则算是该实际时间序列数据的直线拟合点...大致模拟出来原图案例：可是现在的问题是，第三个序列填色之后会阻挡底图的白色网格线，这就无法呈现原图原貌，虽然可以通过更复杂的方法实现白色网格线在图顶层（但是复杂度较高）。...将第三个序列填充透明色隐藏。效果如下：接下来修改图表区、绘图区、线条色与填充色与原案例图一致：选择单元格区域并规划至合适的布局，将图表锚定到目标单元格区域；选择单元格区域并使照相机牌照引用。...对比一下原图与复制的案例演示图：基本上还原了图表的原貌：

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