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最详尽的雷达图绘制说明

导语 GUIDE ╲ 雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。 背景介绍 雷达图(又叫蜘蛛网图)。...传统的雷达图将多个维度的数据映射到坐标轴上,这些坐标轴起始于同一个圆心点,结束于圆周边缘,将同一组的点使用线连接起来就成为雷达图,相当于平行坐标图,轴径向排列。...", "Student.3") # 设置 op <- par(mar = c(1, 1, 1, 1)) par(mfrow = c(1,3)) #写个循环绘图 for(i in 1:3){..., caxislabels = c(0, 5, 10, 15, 20), color = colors[i], title = titles[i] ) } par(op) 雷达图在对样本进行比较时也十好用...,在本文中小编给大家介绍了两个绘制雷达图的R包:FMSBggradar,它们虽然参数绘图风格都有差异,但都是使用起来非常方便的工具!

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【R语言】高维数据可视化| ggplot2中会“分身术”的facet_wrap()与facet_grid()姐妹花

facet_grid()形成由行变量定义的面板矩阵。当有两个离散变量,并且这些变量的所有组合存在于数据中时,它是最有用的。如果只有一个具有多个级别的变量,请尝试facet_wrap()。...,由vars()引用并定义,比如rows=vars(x)是指将变量x作为维度进行,并且可以使用多个分类变量。...可以对变量进行命名(将名称传递给标签器)。比如cols=vars(x)表示将变量x作为维度进行。 scales:表示后坐标轴的尺度按照什么规则进行适应。...facet_grid()按照列 03 按行 m+facet_grid(cyl~.) ?...facet_grid()按行 04 按两个变量的行列矩阵排列 m+facet_grid(vars(drv), vars(cyl)) ?

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R可视乎|一页多图

3.使用 我们可以将图片按照第三个属性进行处理。ggplot2的面有两种方式,分别使用 facet_wrap 或 facet_grid 函数。...3.1.facet_wrap() 当想通过单个变量进行,则可以使用函数`facet_wrap()`其第一个参数是一个公式,创建公式的方式是在~符号后面加一个变量名,并且该变量应该是离散的。...3.2.facet_grid() 如果想通过两个变量对图进行,则使用`facet_grid()`。这个函数第一个参数也是公式,但该公式包含由~隔开的两个变量。...它是指用于面的包含每个变量元素所有数据的数据组。很好用的参数! 具体例子如下: 用drv与cyl变量进行,x轴方向是cyl,y轴方向是drv的值。注意的是俩都是分类型变量。...如果使用连续变量进行,得到的图会非常的多,每个数值一次,可读性很差,不建议使用该方法。 4.2.

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R for Data Science - 2.4 Facets

在美学映射那一节中,当我们需要把大于两个变量映射到图形中时,x轴y轴就已经不够用了,需要通过形状颜色等可区分的形式来代表新增的变量,但是一味的在一张图中增加多种映射会导致图上的信息密度过高,可读性差...)图片直接用连续变量,可以看到因为连续变量的数值较多,导致面的图形拥挤完全无法观看。...,如上图车型(class)用颜色映射时就很难分清各车型的发动机排量(displ)每加仑高速里程(hwy)的关系;而要面的变量所含的种类较多时,就会导致出的图形太多,就如上面用连续变量一样。...nrowncol很好理解,图形的排列行数列数;facet_grid()没有这些参数,但是有rowscols,可以运行示例代码查看:ggplot(mpg, aes(displ, cty)) +...)图片其实就是把变量指定到行或列。

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ggplot2包图形参数(坐标轴、、配色)整理

5.1 使用将数据分割绘制到子图中 5.2 在不同坐标轴下使用 5.3 修改面的文本标签 5.4 修改标签标题的外观 6.... 5.1 使用将数据分割绘制到子图中 使用facet_grid()或facet_wrap()函数,并指定根据哪个变量来分割数据。...5.1.1 使用facet_grid() 进行纵向排布、横向排布或同时进行纵横向排布。...# drvcyl为数据集中指定进行分割的变量 facet_grid(drv ~ .) # 纵向排列根据drv变量 facet_grid(. ~ cyl) # 横向排列根据cyl变量 facet_grid...facet_wrap( ~ class) # class为变量 facet_wrap()默认使用相等数量的行列,比如说为4时,行与列为2x2;为5时,为3x3。

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ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

以下是一个情节生成过程:将变量映射到几何->数据->变换刻度->计算AESthetics->train scales->比例尺->渲染。...使用facet_grid(公式)在栅格中绘制多个图 数据根据两个或多个变量分成亚组,facet_grid(公式)函数用来生成grid faceting。...我们举例说明了facet_grid(x~.)。facet_grid(.~y)网格,分别使用来自iris数据集的萼片宽度与萼片长度的先前散点图。...在这个公式中,我们可以看到使用**+运算符**将附加变量z加到y上。 使用facet_wrap(公式)将一大系列绘图分解为多个小绘图 wrap刻将一系列大绘图生成单个类别的多个小绘图。...此功能使包装特别适用于对多个级别的类别变量组合进行。要执行WRAP刻,我们使用facet_wrap(FORMULA)函数。

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高维应用——ggplot2气泡图饼图

其实ggplot2系统内的函数只有简单的一个facet_grid(),但是恰恰就是这么一个不很起眼,甚至看起来有些特立独行的函数,却给高维数据可视化带来了革命性的变化,有了它,所有基于ggplot2...还是再强调一下facet_grid()在ggplot2各个几何图层中的地位控制范围,函数作为一个特殊的,具有美学映射属性,却被设计在了与几何图层近乎独立地位(表现在从写法上来看,它并没有被设计在几何图层内...,而是与其他几何图层在位置上平行),由此可见包作者对其的推崇重视。...它的控制权限是很高的,倘若你在facet_grid()函数内部指定了一个参数,那么剩余的所有几何图层都可以自动适用这个(当然前提是各几何图层的美学映射中都好含有与参数相同的变量)。...所以想要参数同事控制多个图层,必须保证每一个图层内都含有该参数同名的变量

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绘图技巧 | 我总结了雷达图的绘制方法(R+Python)

今天给大家介绍的的图表为雷达图(Radar/Spider chart),这种类型图表在生活中较常使用,是一种以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。...接下来我们就用到上面参数,使用变量进行绘制: color <- c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07") plot02 <- radarchart(test_data_pro...ggradar包绘制雷达图 由于是ggplot2的推展包,一些语法也就比较简单熟悉,首先,我们需要对数据进行修改: # 将行名称作为单独一列,为group列 data_pro <- test_data...Mult Var Charts 当然,我们还可以使用 「+」 对其进行其他图层熟悉的添加(ggplot2一样) 以上就是使用R进行雷达图的绘制,接下来,小编再简单介绍下,使用Python 进行绘制。...,可以定义函数进行批量处理,这里只去了2个变量

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R语言可视化——多系列柱形图(条形图)与组图美化技巧!

今天跟大家分享多系列与组图的美化技巧! 昨天讲的关于多序列柱形图与条形图美化技巧,其实还漏掉了一些一点儿。...以上是我们使用传统的方法通过将颜色映射到不同类别的年度收入变量上,达到了区分效果,可是这样终究不是办法,五个序列实在是有点多,已经让然有点儿眼花缭乱了,如果有8个序列、10个序列呢,那又该怎么办呢~ 下面跟大家将其中一种比较有效的解决办法...:通过分组图解决多序列图表: 横排: 柱形(横排): ggplot(mydata,aes(Conpany,Sale,fill=Year))+geom_bar(stat="identity",...竖排: 柱形(竖排): ggplot(mydata,aes(Conpany,Sale,fill=Year))+geom_bar(stat="identity",position="dodge"...好了,这样组图及其标签问题算是列举清楚了,至此柱形图(条形图)终于告一段落,下一届开讲散点图。

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R03 绘图

ggplot(data = iris) + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,...y = Petal.Length) + facet_grid(~Species) dat = iris #赋值,iris是内置数据,不要轻易动 dat$Group = ggplot...它的主要功能包括以下三个方面: 映射变量:aes()函数可以将数据框中的列名或变量名映射到图形属性上,例如将xy变量映射到点图的x轴y轴上,或将fill变量映射到柱状图的填充颜色上。...例如,使用ggplot()函数aes()函数来指定数据集变量映射,然后使用geom_point()函数生成散点图。 传递参数:aes()函数可以将参数传递给图形层函数,以便修改图形属性。...切换图形设备:在R中,可以使用pdf()、png()、jpeg()等函数打开多个图形设备。使用dev.off()函数可以切换到之前开设的某个设备上,以便继续在该设备上进行图形绘制。

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「R」ggplot2数据可视化

ggplot2包提供了分组化的方法。分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意,ggplot2包在定义组或使用因子。...用几何函数指定图的类型 ggplot()函数指定要绘制的数据源变量,几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示。目前,有37个几何函数可供使用。以下列出常用的函数。...接下来我们将使用几何函数创建广泛的图表类型。让我们从分组开始吧——在一个图中展示多个分组观察值。 分组 在R中,组通常用分类变量的水平(因子)来定义。...分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。ggplot()声明中的aes()函数负责分配变量(图形的视觉特征)。... 如果组在图中并排出现而不是重叠为单一的图形,关系就是清晰的。我们可以使用facet_wrap()函数facet_grid()函数创建网格图形(在ggplot2中也称为刻图)。

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ggplot2多维多图层对应规则

ggplot2的多维系统非常完美,可以让我们非常方便的将一个多维度的复杂图形按照某个维度的类别进行矩阵化,使得单个类别的信息更加清晰明了,数据呈现直观易懂。...然而问题来了,以上图形仅仅基于同一个图层进行维度,倘若我有如下需求,不仅要对地图进行,而且要在单个区域地图上呈现一些点信息、线条的信息,这就意味着我们需要在保持面的基础上,叠加图层,那么我们给分函数指定的规则是否能够作用于第二个图层呢...,或者说想要让函数同事控制所有图层应该 如何进行参数设定呢,参数的控制权限到底有多高呢?...然而遗憾的是,我们得到的结果是这样的,函数仅仅控制了第一个图层(也就是地图的图层),却对第二个图层(散点图层没有任何影响),这不是我们想要的结果,我们想要的是这个参数同事完成地图散点图的对应区域分割...但是函数只能在以上两个数据框中找到第一个图层数据源中含有NAME_1变量,而第二个图层的数据源中尽管有同性质的变量,但是名称不同,函数是无法识别的,因为忽略了对图层二的操作。

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