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了解绘制条形和折线图细节

ggplot(BOD,aes(x=factor(Time),y=demand))+geom_col() *默认情况下,颜色为深灰色且条形没有边框线,可以通过fill调整条形填充色,使用colour...A:将合适变量映射到填充色fill上即可 #使用uspopchange数据集,该数据集包含了美国人口2000-2010之间变化 State Abb Region...A:运行geom_area()函数绘制面积 #sunspots数据集记载了1700-1988年之间太阳黑子数 #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修改面积填充色。...alpha可以设置面积透明度为1-alpha,colour面积添加边框线 ggplot(sunspotyear,aes(x=Year,y=Sunspots))+ geom_area(colour

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R可视乎|瀑布

1.简介 瀑布(waterfall plot) 用于展示拥有相同X轴变量数据(如相同时间序列)、不同Y轴离散型变量(如不同类别变量)和Z轴数值变量,可以清晰地展示不同变量之间数据变化关系。...行分面的带填充曲线图 使用分面可视化方法也可以展示瀑布数据信息,关于分面可视化方法我已经在R可视乎|分面一页多介绍过。...下面进行行分面的带填充曲线图绘制,所有数据共用X轴坐标,每个数据类别是用Y轴坐标。...相对三维瀑布,分面瀑布优点是: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遮挡问题,但是不能很直接地比较不同类别之间数据差异。...加入第四个变量 同理,在上图基础上可以将每个数据Z变量进行颜色映射,这样有利于比较不同类别之间数据差异,该如下所示: ?

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R语言可视化——面积(区域及其美化

今天要跟大家分享是面积,也就是经常提到区域。...=Fac))+geom_area() 默认情况下,加入分类变量之后面积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") 面积图层位置调整与之前介绍过一样,都可以通过调整position内参数完成: ggplot(data5,aes(Year...,Sale,fill=Fac))+geom_area(position="identity",alpha=0.1) #不做任何位置变换,但是由于面积区域图层间相互遮挡,造成阅读不便。...当然,面积也不适合使用dodge参数,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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(数据科学学习手札38)ggplot2基本图形简述

y=level))+ geom_area(fill='springgreen') p   实际上面积最有表现力类型是堆积面积,下面以美国5个消费指标上5个年份数据为例绘制堆积面积: 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传入参数,注意这里一定要设置contour为F: # 密度函数,通过fill设置填充颜色数据为密度,geom设置绘制栅格 p <- ggplot(data, aes...:alpha设置填充透明度数据为密度,geom设置绘制栅格 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() 为我们填充设置透明度

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R语言绘图之ggplot2

ggplot绘图有以下几个特点:第一,有明确起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅);其二,图层之间叠加是靠“+”号实现,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(即连续条形) geom_bar 条形 geom_bin2d 二维封箱 geom_blank 空几何对象,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、点、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,线中间有一个点(与Crossbar和箱线图相关,可以用来表示线范围

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R语言绘制曲线图

由于ggplot2中geom_line()函数只能绘制折线图,需要用到ggalt提供geom_xspline()函数绘制光滑曲线图 geom_line 将所有点连接起来,是折线图但不平滑 geom_smooth.../stat_smooth一条平滑线,但他是拟合曲线,不会遍历所有数据点 实现遍历所有点光滑曲线需要用到插值原理 一个更好选择是使用插值splines.这也是一个使用多项式插值,但不是只使用一个(...如你所尝试),它使用很多.它们被强制执行以使曲线连续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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ggplot Stripchart and line

# 点带统和箱式、小提琴组合 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 代码 rm(list = ls()) # #' Title 建立数据库 #' #' @return...p4 <- p + geom_line(aes(linetype = supp)) + geom_point(aes(shape = supp)) # 更改线颜色和线类型 p5 <- p +...# 更改线宽度 # 这里使用是为工作和总人口比例 # 因此出来图为宽度不同线 economics %>% ggplot(aes(x = date, y = pop)) + geom_line...结束语 对于dot、scatter、stripchart,这三个,有啥区别,我也看不懂,也没有相关资料,后续用到再说吧 tip:多用管道符,可以节省很多代码编写,同时函数使用能够使代码看起来更加有结构感

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sparklines迷你系列4——Evolution(Area)

今天接着分享Evolution图表类型中Area图表。 其实就是我们常见区域(或者叫面积),它与折线图(昨天讲到)都是用来呈现时间序列中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设置一对围绕水平轴分布上下平行线,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绘图功能(这一点Excel真的无能为力,你只能复制了,或者,烦人VBA(但也得会写才行))。 ? ?...这种迷你做完之后,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,其实做完图表是完全矢量独立图形组合,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

本文作者蒋刘一琦,自嘲是一个有艺术追求生信狗,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 面积是一种源于折线图但是改变了其展现方式图形。...具体地,它通过一定区域面积来表示数据大小,利用不同颜色或者线条来区别不同组数据。...William Playfair,苏格兰工程师和政治经济学家,是图形化统计方法创始人,是面积发明人,除此之外他还发明了折线图、条形、饼等。...凭借谷歌翻译,了解到这张(图中为德语)主要是展示了1991-2015年德国移民情况,图中不同颜色就代表着不同移民类别,而面积大小就代表移民数量。...怎么做面积 1)需要什么格式数据本次使用是一个US economic time series名叫economics数据。我们选择其中两列数据:psavert和uempmed。

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R语言计算一组数据置信区间并画密度进行可视化展示简单小例子

本来B站可以直接看StatQuest视频,今天看到B站up主发消息说StatQuest原作者准备入驻B站了,所以他把原来获得授权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%置信区间 x<-iris...样本越大,样本均值越接近总体均值,所以均值置信区间就会越窄 正好昨天推文是画密度是给指定区间填充颜色 ggplot2画密度分布按取值范围填充不同颜色 下面使用ggplot2画密度展示并且展示均值...")+ geom_vline(xintercept = x1[1],lty="dashed")+ geom_vline(xintercept = x1[3],lty="dashed")+ geom_area...image.png 欢迎大家关注我公众号 小明数据分析笔记本

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阿丘科技之AIDI高级应用讲解一(5)

超出工程设定图片数量不会被合成。当一组数量不足时,这组不会被合成。...图像分析 图像分析视图中显示分析线上对应分析结果(TIF在分析线上对应值) 图像扫描 设置分析线应该对应图像第几行 类型 设置分析结果渲染方式,点:以点方式渲染,线:以线方式渲染 忽略零点...概述 用户可自行修改缺陷标注、辅助线、ROI、单掩模、全掩模等元素颜色、线型等属性。每个工程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区域 ✳类别文字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

本版块会持续分享一些常用结果展示图形。 在得到数据之后,我们经常会用到维恩来展示各个数据集之间重叠关系。本文简单介绍R语言中VennDiagram包绘制数据集维恩。...三 知道各个数据集个数以及重叠(交叉)个数 2.1 两个已知数据集韦恩 # 圆大小不会根据数据量多少改变 venn.plot <- draw.pairwise.venn(80, 30, 10,...= 2, #重叠个数 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 区域边框线类型 cex = 2, #1 2 区域内部数字字体大小 cat.cex = 2, # 分类名称字体大小 cat.dist = 0.09,...12点位置 ext.dist = -0.05, #外部线距离 跟根据圆圈大小适当调整 ext.length = 0.85, #外部线长度 ext.line.lwd = 2, #外部线宽度

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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「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颜色填充区域,但困难是这里当购房自由指数高于租房自由指数时对应颜色为浅蓝绿色,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5条纬度线和对应38个城市经线: import geopandas as gpd from shapely.geometry...虽然严格意义上说俯视南极点所看到每一段等间距纬度带随着其越发靠近赤道,在平面上会看起来越来越窄,但因为我们选取是南纬-90度到南纬-80度之间区域,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...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折线,并且要按照「填充较大值对应色彩」原则来处理,接下来我们需要用到一点简单拓扑学知识...,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多边形: 10 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填充区域对应着上面两个多边形之间什么关系

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图表案例——一个小小图表所折射出作图哲学

最重要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颜色区域,所以我第一直觉是使用三列数据做重叠面积来模拟该案例: 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直线拟合点...大致模拟出来原图案例: 可是现在问题是,第三个序列填色之后会阻挡底图白色网格线,这就无法呈现原图原貌,虽然可以通过更复杂方法实现白色网格线顶层(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案例演示:基本上还原了图表原貌:

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