翻译: Google翻译 作者: 米洛斯·波波维奇 原文链接： https://milospopovic.net/map-rivers-with-sf-and-ggplot2-in-r/ 今年的3...在本教程中，我们将深入探讨重建此地图的具体细节。我们将使用全球河流分类 （GloRiC).GloRiC对世界野生动物基金会HydroSHEDS的全球河流网络进行监督分类，以在全球层面创建河流覆盖类型。...后者在SQL用户中是众所周知的。在此上下文中，如果满足条件，它会根据宽度列分配一个值。 # 2....这就是我们在上面的块中应用 s2：：s2_rebuild（） 的原因。 边界框 在我们用ggplot2做魔术之前再走几步。我们的目标包括欧洲和中东，因此我们希望确保我们主要占领欧洲。...在本教程中，您学习了如何导入河流空间文件以及如何在 R 中制作欧洲的炫酷河流地图。随时检查完整代码这里，克隆存储库并根据需要重现、重用和修改代码。
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。...有时候在开发R包时为了保证正常运行，不得不将依赖包列入Depdens。...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）。...= 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...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！
这里我就直接给出Python-matplotlib绘制方法和R-ggplot2的绘制方法，主要的知识点如下： Matplotlib-Axes.twinx()方法添加副轴 ggplot2-sec.axis...ax.axvspan(i-.35, i+.35, facecolor='gray',alpha=.1,zorder=0) #添加双y轴：使用Axes.twinx()方法绘制 second_plot...ggplot2-sec.axis()绘制双轴 在介绍完Python-matplotlib 绘制双Y轴后，我们再次介绍R-ggplot2如何绘制双Y轴，由于绘制上面的可视化结果较为繁琐，这里我们直接生成样例数据进行双...总结 本期推文我们简单介绍了Python-matplotlib和R-ggplot2 绘制双Y轴的绘制方法，希望可以帮助到有需要的小伙伴。...我们基础系列的图表绘制教程还在继续中哦，感谢大家持续支持和关注。
今天小编给大家介绍一个绘图小娇巧-多图汇总时图标签(如A、B (a)、(b)、(I)和(II)等)，这类技巧尤其是在科学文献中经常用到，虽然可以手动添加此类标签，但在绘图过程中自动标记处理则可方便的多。...主要内容如下： R绘图自动添加技巧 Python绘图自动添加技巧 R绘图自动添加技巧 在R语言绘制图表小编主要使用ggplot2和一些第三方包，这里小编就介绍R-ggpubr和R-patchwork包绘制方法...(R-ggplot2包可通过labs(tag="**") 方法进行添加，这里不多做介绍)，详细内容如下： R-ggpubr包添加 在R-ggpubr包中，你可以通过ggarrange()函数在一个页面中添加多个子图和添加对应的...包添加 R-patchwork包主要用于灵活实现多子图的拼接和位置调整等操作，这里则介绍其添加Tag功能的绘图函数plot_annotation(),如下： p1 <- ggplot(mtcars) +...总结 今天的推文，小编简单介绍了如何使用R和Python在绘图过程中灵活添加子图Tag,这一技巧在绘制多个子图时则十分方便有效。
这里给出Python-matplotlib绘制方法和R-ggplot2的绘制方法 Python语言 这里我们直接就给出数据预览和可视化设计的代码，图中部分代码我们再做详细解释，数据预览如下： 自定义的颜色字典...ax.axvspan(i-.35, i+.35, facecolor='gray',alpha=.1,zorder=0) #添加双y轴：使用Axes.twinx()方法绘制 second_plot...R语言 在介绍完Python-matplotlib 绘制双Y轴后，我们再次介绍R-ggplot2如何绘制双Y轴，由于绘制上面的可视化结果较为繁琐，这里我们直接生成样例数据进行双Y轴的讲解。...*coeff, name="Price ($)") ) + 最终可视化代码如下： 总结 本期推文我们简单介绍了Python-matplotlib和R-ggplot2 绘制双Y轴的绘制方法，希望可以帮助到有需要的小伙伴...我们基础系列的图表绘制教程还在继续中哦，感谢大家持续支持和关注。
散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中，可以通过观察两个变量的数据变化，发现两者的关系与相关性。...3.3 Q-Q图的绘制 在R中可以使用CircStats包的pp.plot()函数绘制P-P图；ggplot2 包的geom_qq()函数和geom_qq_line()函数结合可以绘制Q-Q 图；另外，...ggplot2包结合ggpubr包也可以绘制，当然改包还有其他好用的功能[2]。...下面对第三种方式进行实现：ggpubr包中的ggqqplot相应参数如下，包括了非常多的参数，前两个参数分别表示：数据，要绘制的变量。...我们利用ggplot()简单绘制二维数据的散点图，之后在对该数据进行聚类。
在发表论文时候，经常会看到高大上的图片排列及绘制。通常我们用软件（spss+excel等）绘制好图片，都是单个figure。有时候很有必要将这些图片进行组合。...一般都是PPT或者PS进行 当然，R语言ggplot可绘制精美的图片，但是在组合多个图片时候，往往会出现bug或者繁琐。...这里使用plot_annotation函数里面的tag_levels参数，tag_levels有五种选择方式：` 'a', 'A', '1', 'i, or 'I', 当然，还可以自定义，见help...I II III p1 + p2 + p3 + plot_annotation(tag_levels = 'I') ### 添加图标识 ABC (p1 +labs(title = "") )...参考： https://ggplot2-book.org/arranging-plots.html https://patchwork.data-imaginist.com/ https://cran.r-project.org
，横轴为绑定变量区间分隔的取值范围，纵轴则表示变量在不同变量区间上的频数。...这里我们不再比较ggplot2的默认主题的好坏了，直接给出美化后的代码(当然借助了我非常喜欢的hrbrthemes主题包)： flipper_hist <- ggplot(data = data,aes...大家可以认真学习下theme() 中设置的属性，这可是设置精美可视化作品的关键。...grid包添加图片美化 添加与绘制图表主题、颜色等元素相关的图片，可以使你的可视化作品增色不少，在ggplot2中添加图片则十分简单。这里我们选择了与主题相符的图片，用于提升绘图结果的美观性。...总结 以上就是R-ggplot2关于基础柱形图的绘制推文教程，太具体的原理性这里也没做过多介绍，感兴趣的可以自行查阅相关资料。接下来还有Python版本的哦！ 练习数据获取
加载数据集 使用 ggplot2 包中自带数据集作为示例数据集。...0.5), # rotate x axis text panel.grid.minor = element_blank()) 时间序列图：时间跨度为 1 年 6.3 多个时间序列 在本例中...data(economics_long, package = "ggplot2") head(economics_long) 在下面的代码中，在 geom_line() 函数中设置绘图对象为 value...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 。...此外，关于坡度图的绘制，也有些大佬已经集成 R 包了，例如：CGPfunctions[6] 包中的 newggslopegraph() 、slopegraph [7] 包中的 ggslopegraph(
在这篇文章中，我们将学习如何在R中拟合和绘制多项式回归数据。我们在这个回归模型中使用了lm()函数。虽然它是一个线性回归模型函数，但通过改变目标公式类型，lm()对多项式模型也适用。...I(x^2)在一个公式中代表x2。我们也可以使用poly(x,2)函数，它与I(x^2)的表达方式相同。 ? 接下来，我们将用训练好的模型来预测数据。...用plot()函数作图。 ? 2. 用ggplot()作图。 多项式回归数据可以用ggplot()拟合和绘制。...ggplot(data=df ) + geom_smooth( y~I(x^3)+I(x^2)) ?...在本教程中，我们简要了解了如何拟合多项式回归数据，并使用R中的plot()和ggplot()函数绘制结果，完整的源代码如下。 ---- ?
R数据可视化工具 在R语言里，除了R自带的可视化工具plot(),还有很多精彩的工具包，比如ggplot2, 以及gganimate。 ggplot2 ggplot2 是R中被广泛应用的绘图包。...与R plot()的基本作图系统相比，ggplot2旨在运用简单的编程语言绘制及美化数据可视化图表。...我们将使用R Studio中自带的数据集mpg来进行ggplot2可视化演示根据R绘图原理，我们需要在ggplot2中将一个图表拆分成若干个子元素并进行叠加绘制。...不同于R plot(),我们可以将ggplot()的绘制理解为两个步骤：首先我们先将需要的数据以及颜色等一些参数输入ggplot()中，其次叠加geom_*()语句，来绘制指定的图表的几何图像类型，比如散点图...总结 总结一下：要在R中实现数据的可视化绘制，首先我们便要明确R绘图原理。
在R中更易于处理的数据形式是data.frame，list并不是太好处理，常用操作就是对它进行循环迭代。...in test) plot(i) lapply(test, plot) 都是将列表中的三个元素绘制出三个散点图。...同时对name和value两列数据进行迭代，使用map2函数： # 可以使用plot绘制 # name和value的值分别使用.x和.y引用 test_t %$% map2(name, value, ~...#转换为tibble，列名为value df %>% ggplot(aes(x=1:nrow(.), y=value)) + geom_point() }) 三张图，其中一张图（plot绘制）如下：...如果使用ggplot2绘制，则是如下： ? 这里传递test_t的参数给map2时使用magrittr包的”爆炸运算符“：%$%。
一、简介 ggplot2是R语言中四大著名绘图框架之一，且因为其极高的参数设置自由度和图像的美学感，即使其绘图速度不是很快，但丝毫不影响其成为R中最受欢迎的绘图框架；ggplot2的作者是现任Rstudio...，这是一种语法规则和参数设置介于常规plot与ggplot2之间的一种绘图函数； 与plot相似，qplot()的基本参数是x、y，分别代表所要绘制图像的x轴与y轴，并且为了和数据框高度契合（我也十分鼓励将变量都放进数据框中规整起来...），qplot还提供了参数data，控制传入的数据框名称，这样在qplot()中涉及数据框中变量的参数就可以直呼其名而不用加$； 在介绍qplot能够绘制的其他几何图像之前，我们先来理解一下其默认的模式...我们在ggplot中创建了基础的数据映射之后，又接连添加了两个图层，第一个图层绘制出以因子转化后的cyl为shape的散点图，第二个图层绘制出以因子转化后的cyl为colour的光滑拟合曲线，这时summary...'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
在Arcgis中操作时候，会根据标准中国地图，实现增加第二个图层，然后只截取南海部分，完成两个图层展现在同一副图中。 那么问题来了，如何在R中实现该操作？...现在绘制地图经常会用到ggplot与sf，如何实现同一副地图中，添加南海九段线呢。 主要是借助于cowplot包，可以实现两个图层的叠加。...image.png 插入图例与指南针 有时候需要插入比例尺与指南针，见 R 地图绘制-比例尺与指北针 这里直接给出code。...从而实现ggplot多图层操作。 南海九段线与中国全国领土一定要在图层中表现出来，不然绘制的中国地图，有什么意义。...with R, sf and ggplot2 — Part 3: Layouts ggplot 与sf 实现地图缩放功能
提到R语言，总会想到它强大的绘图包ggplot2，甚至于其他语言中也有它的痕迹(例如，python中的matplotlib模块就有ggplot样式)。以下，总结了一些日常绘图中常用的命令。...以下将以lattice包下的singer数据集为例进行说明，其共包含两个变量身高(height)和音域(voice.part) I.绘制直方图 data(singer,package="lattice"...aes函数(全称aesthetics，指用视觉的方式呈递信息)中则是指定每个变量所扮演的角色。绘制的变量以height身高作为x轴，geom_hist()则是指定绘制的图形类型为直方图。...(alpha=0.7) 命令解释： 相比I中，aes函数中多了fill及color的设置，fill则是指以voice.part的值进行区别，color则是以voice.part的值进行赋值颜色...而普通设置画布的方式par(mfrow=c(n,m))，在ggplot中是不起作用的。以下，介绍两种多图呈现的方式。使用的数据集为鸢尾花 I.
今天这篇推文小编写一些基础的内容：如何绘制在散点图上显示其线性模型线性模型的拟合结果及其置信区间。...这里小编使用R和Python分别绘制，主要内容如下： R-ggplot2::geom_smooth()函数绘制 Python-seaborn::lmplot()函数绘制 R-ggplot2::geom_smooth...： Example04 of ggplot2::geom_smooth(method = 'loess' 上述就简单介绍完R绘制的方法，接下来我们介绍使用Python绘制此类图。...以上就是简单的介绍如何使用R和Python绘制带有拟合区间的散点图，更多详细资料可参考：ggplot2::geom_smooth()[1]seaborn.lmplot()[2] 总结 本期推文小编简单介绍了如何绘制在散点图上显示其线性模型线性模型的拟合结果及其置信区间...，同时也比较了R-ggplot2和Python-seaborn绘制图表的不同，希望小伙伴们可选择适合自己的工具进行可视化图表的绘制。
R-flextable R-可视化+表格的”混搭“ 这一部分小编主要介绍如何在可视化绘制(ggplot2体系) 中添加表格内容，用以更加生动的展现数据价值。...内容如下： ggpubr R-ggpubr包之前的推文(统计绘图 | 一行代码教你绘制顶级期刊要求配图)也介绍其绘制科研图表的方便些，这次的推文则重点介绍其绘制表格的函数，当然还是可以和ggplot2图表对象一起展示的...表格绘制[4] ggpmisc R-ggpmisc包中绘制表格的函数为stat_fit_tb(),其功能主要是一些统计结果和拟合结果进行表格展示，当然你也可以看下之前介绍的推文(统计绘图 | 一行代码教你绘制顶级期刊要求配图...： formula <- y ~ x + I(x^2) + I(x^3) plot04 <- ggplot(my.data, aes(x, y)) + geom_point(shape=21,fill...中所有关于表格(table)制作的所有方法，包括单独绘制以及和ggplot2对象一起组合的表格绘制，可能还有好多优秀的包没有介绍到哈~，希望可以给大家带来些许帮助哈~ 参考资料 [1] R-DT官网:
引言 之前有和群里的小伙伴讨论说"将之前Python-matplotlib 绘制的图用R-ggplot2重新绘制"，也得到很多小伙伴的响应 ? ? 。...本期推文就推出箱线图(boxplot)的R-ggplot2 绘制方法，大家可以和 Python-matplotlib 箱线图绘制 这篇文章对比下。 02....R-ggplot2 绘制 （1）数据预览 由于数据和之前的数据一样，且ggplot2 对绘图数据也是有一定要求，现给出数据如下（部分）： ?...（2）数据可视化 R-ggplot2 绘制箱线图很简单，主要为 geom_boxplot() ,先采用默认的参数绘制 ，代码如下： plot_pir <- ggplot(data = box_data,...总结 R-ggplot2 绘制箱线图还是十分简单的，不仅拥有丰富 的图表元素设置函数、主题以及额外的第三方绘图包。当然，对绘图数据的要求也比较严格。大家觉得和Python 绘制 有什么不同呢？
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