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92-R可视化24-与ggplot图例较劲

Date : [[2022-01-06_Thu]] Tags : #R/index/02 #R/R可视化 #R/R数据科学 #其他/答粉丝问题 前言 感觉ggplot 绘图中的图例/legend，完全可以作为一个单独的内容讲很久...legend 内容进行操作，其实这个我也在[[86-R可视化18-自定义分类或连续数据坐标轴文本]]提过： p <- ggplot(data = cell_reduction_df) + geom_point...规则是现将排序的列转为因子类型，并对levels 属性进行调整： chic$season <- factor(chic$season, levels = c("Winter", "...问题来了 在[[89-R可视化21-利用aplot拼图实现类似热图注释柱效果]] 中我提到过，下面这个图： 这样的好处是，注释柱可以堆叠在一起，比较节约空间；但是，不同类型的色块柱的图例却会“缝合”在一起...可是我却并没有在ggplot 中找到自行创建这种自定义legend 的方法。看来还是得依托grob 底层啊。

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ggplot2作图共享图例方法一：ggpubr包的ggarrange()函数以及调整图例的布局

当使用ggplot2作图的时候如果多个图拼接到一起，图例互相之间有一样的时候，比如如下的情况（我们用R语言内置的鸢尾花的数据集做三个散点图） ?...image.png 还有一个legend参数用来控制图例的位置 ggarrange(p1,p2,p3,ncol = 3, common.legend = T, legend...image.png 图例放到顶部，默认的布局是3行3列，如果要改成1行6列呢？ggplot2里应该有对应的参数可以修改吧？...暂时还没有搞懂是什么原 我去查了一下ggplo2里关于图例的布局，找到了解决办法 参考链接是 https://ggplot2.tidyverse.org/reference/guide_legend.html...image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、

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ggplot2学习笔记——图例系统及其调整函数

那么对应的图例调整函数就是： guide_colorbar() guide_legend() 所以写在guides中的格式应该是这样的： guides( colour/fill = guide_colorbar...我大致过滤了以下，筛选出来这么几个觉得长用到的有价值的函数如下： ? 实际上主要的参数只有三大类：主要作用于图例标题、图例文本标签，以及图例箱体。...，nbin控制颜色的分割区间（分割越多，过渡越自然），ticks控制是否显示刻度线。...key.width/key.height/key.size用于控制图例（除连续型颜色之外）中小矩形块（key）的宽、高、大小。...nrow/ncol/byrow 用于控制小举行块的整体布局，排列成几行、几列、排列依据（按行排还是按列排） 连续型颜色标度的图例和其他图例唯一的去别家仅仅在于外观上，连续型颜色图例是一个封闭的矩形色条，

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R语言做网络图的又一个小例子

使用R语言包ggraph做网络图需要准备的最基本的数据是： 1、一个包括一列数据的数据框，每一行是各个节点的名称 2、一个包含两列数据的数据框，每一行代表节点节点之间的连线 比如一个有四个节点的网络，...接下来我想给节点分组，不同组节点填充不同的颜色；按照自己的数值给节点大小；每条连线也可以分配粗细和颜色。这些信息都可以在构造数据的时候添加进去。...点的图例太大了，占了其他图例的位置，不要他了！...新学到的：还可以改变图例的前后顺序，添加语句 guides(color=guide_legend(order=3)) ggraph(net)+ geom_edge_link(aes(edge_width...下面问题又来了：去掉边框，去掉坐标轴标签，去掉坐标轴上的小短线，如何实现？这个我知道，但是不在这篇文章中写了！ 下面我不知道的问题又来了：有没有办法人为的改变边的长度呢？

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R语言可视化——数据地图应用（东三省）

今天是一个案例应用，采用东北三省地图进行离散颜色映射，让大家感受下R语言在地理信息空间可视化方面的强大功能，同时也会对之前强调过的地图配色技巧进行应用。...rstudy/dongsansheng.csv", sep =",", row.names =FALSE) 如果你需要最后显示各市中文名称的话，可以自己将各市中文名称添加到行政信息文件中，然后将指标列数据更换成自己的真实业务指标...虽然我们使用连续渐变映射做出来了东三省的数据地图，可以如果我问你你能明确的告诉我某一个市的数值范围具体在那个数量段，你可以立马的告诉我吗，反正我是不能。...连续渐变只能给读者一个大小顺序上的感官印象，我们的依靠肉眼很难辨别出某一个地区的指标所处的数量段，这是连续渐变填充情况下的最大弊端： 经过一段时间的摸索，我终于找到了好的解决办法：下面就是通过数值分割的离散填充技巧具体步骤...这里因为指标全部是正值，且分割后的因子变量是有序因子变量，我用了RColorBrewer包中的单色调离散颜色方案。

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如何通过R语言制作BBC风格的精美图片

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。...例如，下面的代码片段将创建具有4行的图例： + guides(fill = guide_legend(nrow = 4, byrow = T)) 更改图例符号的外观 可以通过将参数override.aes...添加到guide中来更改图例符号的默认外观，例如下面将增加图例符号的大小： + guides(fill = guide_legend(override.aes = list(size = 4)))) 在图例标签之间添加空格...``曲率''参数设置曲线的数量：0为直线，负值给出左手曲线，正值给出右手曲线。 增加一个箭头 仅仅需要增加一个arrow 参数。...image.png 修改柱状图柱子顺序 有时，您需要以不按字母顺序或按大小重新排序的方式对数据进行排序。

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R语言学习笔记——柱形图

其实R语言本身就带有各种作图函数，比如plot、bar、pie等，而且语法非常简单明了，为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢？...这也是为啥我曾经刚接触R语言，还在糊里糊涂的学各种内置图表函数时，突然看到大神们早已用上了ggplot，立马选择入门ggplot的原因。...ggplot(data=mpg,aes(x=class,fill=factor(year)))+geom_bar(position='stack')+guides(fill = guide_legend...通过设定柱形图填充顺序与图例显示顺序，使得图例中的颜色顺序与图表中一致。...我比较提倡第二种，因为，excel不是标准的可视化软件（虽说功能不可小觑，但是因为兼顾着数据汇总的办公属性，所以对于数据存储的格式没有做过多的设定，灵活性太高，为了适应这种情景，微软的工程师们所开发的图表引擎也要使用这种汇总后的二维数据表作为作图数据

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PCA主成分析原理、理解和代码实现

其本质是通过原始变量的相关性，寻求相关变量的综合替代对象，并且保证了转化过程中的信息损失最小。 背景和概念看不懂？没关系！我来用人话讲解一遍。...找坐标的过程 主成分与原始变量之间的关系： 主成分是原始变量的线性组合； 主成分的数量相对于原始数量更少； 主成分保留了原始变量的大部分信息。...步骤： 1、输入数据矩阵X \in R^{m \times n}，每一行是一个样本x^{(i)}； 2、必须地，去均值（中心化），使X每一列均值为0； 3、可选地，特征归一化（标准化）； X = (...data - data.mean()) / data.std(ddof=0) # 使用ddof=1样本标准偏差或ddof=0总体标准偏差作为参数来控制。.../ggbiplot") # 这个包是基于上个包的，因此要先安装第一个包并加载后才能安装这个包 > library(ggbiplot) # 加载上一步安装的依赖包 > setwd("C:/Users/myxc

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这26款好看的可视化R包助你一臂之力

常用的可视化R包汇总 本文将简要盘点R中常用的可视化包，并通过简要介绍包的特点来帮助读者深入理解可视化包。 如果最近浏览了R包的目录，你会发现可用包的数量已经达到了1w多个，足以让人眼花缭乱。...20.名称：rms 简介：rms是一个计算和绘制列线图的R包。列线图我们知道在临床数据分析有举足轻重的地位，相比于多因素回归的公式预测模型有更加直观及快速评估预测结局。...有了rms包之后，绘制列线图简单。 缺点：暂时没得。 21.名称：FactoMineR 简介：FactoMineR是一个计算和绘制PCA的R包。...24.名称：ggbiplot 简介：如果你觉得FactoMineR绘制PCA有些复杂，那么来试试ggbiplot吧。一个矩阵，一个分组文件，是否显示坐标轴，三个参数到位，一个精美的PCA图就来了 。...缺点： 1.对于突变的注释位置信息不全，比如没有stopgain。 2.里面有很多已经废弃的不能用的函数。

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温故而知新，ggplot2 饼图的几点笔记

对于为什么 ggplot2 中没有专门用于饼图绘制的函，有人说：“柱状图的高度，对应于饼图的弧度，饼图并不推荐，因为人类的眼睛比较弧度的能力比不上比较高度（柱状图）。”...关于饼状图被批评为可视化效果差，不推荐在 R 社区中使用的文章在网络也有不少，感兴趣的可以去搜一下。 不管怎么说，学习一下总不是坏事，趁着一些客户刚好对饼图有需求，重温一下。...极坐标系 极坐标应该是高中数学的知识，对我而言，基本都已经忘光了，结合网上的一些资料重温一下。...角度以弧度给出时，通常不写弧度单位，有时记为 rad 或 R。 参数示例 结合一些示例，理解一下 coord_polar() 的几个参数。...> cumsum(dat$Num)-dat$Num/2 [1] 45.0 107.0 152.0 229.5 286.5 而且图例也是反向的，需要结合 guides(fill=guide_legend

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R语言ggplot2折线图(line plot)添加置信区间（CI）展示学术论文作者数量的变化趋势

非常有意思的数据可视化案例 ，原文提出的问题是 学术论文中的作者数量有逐年增加的趋势 ；于是利用R语言里的 rplos 包抓取了 Plos 系列的6本期刊的2006年至2013年的每篇论文里的作者数量...https://github.com/blmoore/blogR 原始代码中抓取数据的部分好像不能用了，我稍微改动了一下，选取了2006年到2020年的数据，获取数据的代码这里就不放了，如果需要本文的示例数据可以知己在文末留言...image.png 根据上图确实可以看出学术期刊的作者数量确实是有增加的趋势的 这里新学到的知识点是使用stat_summary()函数添加置信区间，之前自己也实现过这个图，但是需要提前算好置信区间和平均值...，比如之前的推文 R语言ggplot2画带有置信区间的折线图和分组求均值遇到的一个问题，如果换成 stat_summary() 这个函数以后就方便很多 好了，今天的内容就到这里了 大家如果需要推文的示例数据和代码的话可以直接在公众号...后台回复 20210426 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享： 1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子； 2、园艺植物相关转录组学

7.5K41

数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

柱形图 简介 英文：histogram或者column diagram 排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中，通常沿水平轴组织类别，而沿垂直轴组织数值。...软件实现:R 基础的条形图 ggplot(pg_mean, aes(x = group, y = weight)) + geom_bar(stat = "identity") ggplot(BOD, aes...,那如果,面对像下面的数据,caret变量是分类因子型,这列变量中同一水平的因子有好几个,那么我们画条形图时,一般采用频数型,这时用水平出现的频数当做bar的高度.stat="bin"当然也可以不写,因为...你家电线红色是不是火线,红色是不是正极,虽然上图没有错,但是我们想换一下,正的为红色,负的为蓝色咋办?而且我不想要旁边的图例了,怎么办?...= 0.5) ggplot(pg_mean, aes(x = group, y = weight)) + geom_bar(stat = "identity", width = 1) 那如果是一组一组的条形图我想让他们中间有点缝隙怎么办

3.7K100

ggcor |相关系数矩阵可视化

legend.position传递给theme()中对应的参数，用来控制图例位置，其它legend.*开头参数传递给guide_colourbar()或者guide_colorsteps()。...legend.breaks用来控制图例颜色棒标签显示位置，legend.labels是对应的标签。若fill.bin = TRUE，legend.breaks也是图例颜色棒切割分组的位置。...若要控制分组的数量和区间，可以通过legend.breaks来设置。 ggcor(mtcars, fill.bin = TRUE) + geom_square() # 默认分组 ?...大概5月份的时候，我基于corrplot模拟重现了那幅图，直到现在每周都有人询问我相关实现的问题，我基本都是回答说等新方案，因为那个实现很复杂，没有基本的R知识，很难替换成自己的数据。...例如若spec中1-4列是spec01群落，5-12是spec02群落，spec.select = list(spec01 = 1:4, spec02 = 5:12)（当然，你也可以（最好不）不指定群落名称

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关于南丁格尔图的“绘后感”

但是，准确的说，上面这种数据排布形式只是方便填写和阅读，并不能用于作为R语言的输入数据的排布形式。因此，我们需要按照计算机语言能够理解的思维方式重新整理数据。...导入R前的数据整理 一、数据整理的原则 我自己总结的原则是，如果你画的是二维图，即只有X和Y轴的图，那么你的数据需要整理成核心只有两列的数据表。...由于数据比较少，也比较简单，上面这些前期整理的步骤我就在Excel表里直接用鼠标拖动几下就完成了。当然你也可以导入R里面，用函数进行处理也是可以的。...，于是强迫症的我还把空列删除了一下。...），但是在这种情况下，对Species列去重后，由于每一类的重复数量不同，对应生成的新列会稍微复杂一点（也可以生成）。

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R绘图笔记 | 一般的散点图绘制

可先阅读文章：R绘图笔记 | R语言绘图系统与常见绘图函数及参数 1.利用plot()绘制散点图 R语言中plot()函数的基本格式如下： plot(x,y,...) plot函数中，x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标...绘制第一个散点图 ####第一个图 x <- runif(50,0,2) y <- runif(50,0,2) plot(x, y, main="<em>我</em><em>的</em>第一个散点图", sub="subtitle",...guides(fill = guide_legend((title="Rresidual")), size = guide_legend((title="Rresidual"))...；为FALSE则不绘制图例； grid # 逻辑词，为TRUE则绘制浅灰色背景网格； groups # 分组变量或因子；使用不同的颜色、绘图符号等来绘制分组图形； by.groups # 为TRUE，则按分组拟合回归线...star.plot # 逻辑词，为TRUE，则生成星图 star.plot.lty、star.plot.lwd # 星图的线型和线宽 label # 包含点标签的列的名称，也可以是长度=nrow(data

5.1K20

matplotlib 对坐标的控制,加图例注释的操作

我们可以使用matplotlib.pyplot.locator_params（）来控制刻度线定位器的行为。...即使通常会自动确定标记点的位置，但是如果我们想要绘制较小的标记，则可以控制标记点的数量并使用紧密的视图： from pylab import * import numpy as np ax = gca...这是可选的，但是我们想要指定一个位置，这个位置最不可能用于绘制图例的图例。 将位置值设置为0是非常有用的，因为它会自动检测图形的位置，图例的位置可以与图形重叠最小。...如果不在图例中显示标签，请将标签设置为_nolegend_。 对于图例，我们定义了ncol = 3的列数，并设置了左下角的位置。...以上这篇matplotlib 对坐标的控制,加图例注释的操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

2.2K20

R语言可视化——密度曲线图及其美化！

里面的线条颜色是通过colour参数进行控制（一定要记好colour与fill两个颜色填充参数的区别，colour控制线条、点颜色、fill控制区域颜色，所以在散点图、曲线、折线图途中使用colour参数...上面说过colour控制点、线条颜色、fill控制区域颜色，但是密度曲线算是一个另类，仔细看上图你会发现，它不同于折线图，因为每条密度曲线都是一个闭合曲线，所以他是允许使用fill参数填充闭合区域的：...堆积：（position="dodge"）# 案例来说密度曲线做成簇状效果是不合适的，不过我还是想看下到底神马效果 ggplot(diamonds,aes(x=price,fill=clarity))+...大家可以看到使用dodge参数之后，R语言会有提示建议，密度曲线图中X轴必须是无重复间隔刻度的数据，而此处的概率密度曲线无法满足这个要求： 那么最后一个位置参数是position=fill （堆积百分比...因为套用的配色模板中颜色数量上限是6个，而我们的分类变量类别有8个，所以最后两个类别的线条色、填充色改成了默认。

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使用Microeco绘制微生物共现网络并指定节点颜色

基于微生物组数据绘制Co-occurence network的方法网上已有非常多的教程，但在试过多种方法以后，我发现还是R包 microeco最简单，再加上Gephi进行美化一般能做出可用于发表的图。...Microeco的中文介绍可以参照这篇文章。 本期我们主要解决基于Gephi生成的多个网络图颜色不统一的问题。...Gephi自带的色板颜色不算特别好看； Gephi无法将同一色板应用于多个网络图。 这对绘制组图来说非常重要。 （想必你也不想每张图都去AI绘制一个单独的图例吧？）...在Gephi中打开"test.gexf"，在Data Laviratory中，新增一列名为"colour"以区分在R中定义的color。...好在还有插件勉强能用。 在探索插件的过程中也有一个小插曲——为什么要在Data Laboratory中新建一列并复制color列呢？

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