geom_point可以工作，但geom_line在颜色比例上失败 - 腾讯云开发者社区

可能最常见的geom层是geom_point。在geom_point（）里面，您将指定从变量到所需几何对象的美学映射。...例如，如果你想在x轴上绘制带有gdpPercap的散点图，在y轴上绘制lifeExp，那么你可以添加一个带有相关美学函数的geom_point（）几何图层： # describe the base ggplot...我们还可以使用geom_smooth（）在点上添加平滑的趋势线图层。...但您也可以指定其他类型的美学映射，例如使用变量来指定点的颜色。如果希望所有点都是相同的颜色，则可以指定全局点颜色参数（位于aes（）函数之外）。...请注意，continent变量本身不指定颜色：这是自动完成的。您可以通过添加颜色的缩放图层来指定自己想要的颜色。

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ggplot Stripchart and line

() + geom_point() # 更改颜色和线的类型 p2 geom_line(linetype = "dashed", color = "steelblue") + geom_point...(aes(linetype = supp)) + geom_point(aes(shape = supp)) # 更改线的颜色和线的类型 p5 geom_line(aes(linetype...$df3) # 可以看出曲线存在差异，因为x的变量因子和连续的处理方式不同 p_lianxu + p_lisan ?...# 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...# 绘制多个线 # 在总体布局不设置y变量，通过两个line函数绘制两个曲线 economics %>% ggplot(aes(x = date)) + geom_line(aes(y = psavert

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「R」ggplot2精要：线图

在一个线图中，观察值都按照x排列并连接起来。可以使用函数geom_line()、geom_step()或geom_path()。...")+ geom_point() # 改变颜色 ggplot(data=df, aes(x=dose, y=len, group=1)) + geom_line(color="red")+...y=len, group=1)) + geom_line(arrow = arrow())+ geom_point() # 添加一个封闭的箭头 myarrow=arrow(angle = 15,...按组别更改线条颜色线条颜色也可以由变量自动控制： p<-ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp)) + geom_line(aes(color=supp...也可以使用下面的函数手动设置线条颜色： scale_color_manual() : 使用自定义颜色 scale_color_brewer() : 使用RColorBrewer包提供的调色板 scale_color_grey

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R语言可视化——ggplot图表系统中的形状

在ggplot函数系统中，形状是一类重要的映射属性，如同颜色一样，它可以被赋予给变量，当然也可以直接指定实际的形状类别。...你也可以通过将形状映射指定给一个分类变量，这样不同的形状将会作为分类标识： ggplot(mydata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year))+geom_line...因为形状属于分类性质的映射属性，所以形状不可以被指定给连续性变量： ggplot(mydata,aes(Company,Sale,group=Year))+geom_line()+geom_point(...基于以上叙述，这里我想总结两点：一、关于属性映射的问题（形状、大小、颜色、线条）形状属性只能通过连续型变量进行映射；大小属性同时可以指定给连续性变量、离散型变量（软件并不建议）。...颜色变量是所有属性中为数不多的既可以使用离散型变量、又可以使用连续性变量进行映射的属性二、关于制定属性映射时shape、size、colour（fill）的位置问题。

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ggplot2|从0开始绘制折线图

话说“一图胜千言”，在各类数据分析报告中经常会看见各种各样的图形，例如折线图、条形图、箱线图、点图等。...其中折线图可以反映某种现象的趋势，本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制各式各样的线形图。...1.2 添加点，并更改线型和颜色 ggplot(data=df, aes(x=dose, y=len, group=1)) +geom_line(linetype = "dashed",color="...1.3 添加箭头 library(grid) ggplot(data=df, aes(x=dose, y=len, group=1))+geom_line(arrow = arrow())+geom_point...2.4 更改颜色 p <- ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp)) + geom_line(aes(color=supp))+ geom_point

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R语言可视化——折线图、平滑曲线及路径图

本例所用到mpg数据集只有234个记录,使用geom_smooth参数应该默认使用的方法参数就是loess,这里我们可以检验一下： ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_point...误差范围的颜色带是可以通过se参数进行控制的,默认se=TRUE,这里设置为se=FALSE。...ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_point()+geom_path() ? 可以同时添加点函数和路径函数,制作出带有点标记的路径图。...每一个图层函数内的图层对象都是可以单独定义颜色的。...折线图：geom_line() 以上是直线图的图层函数；它与路径图的唯一区别就是,在连接各点之前,会按照x轴数据对总体升序排列,所以最终的连线是非常清晰的顺序折线,不会存在交叉。

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了解绘制条形图和折线图的细节

在代码中添加geom_point()可以实现 ggplot(BOD,aes(x=Time,y=demand))+ geom_line()+ ylim(0,max(BOD$demand)) #这里也以世界人口为例子进行画图...=supp))+ geom_line() ##如果x变量是因子，那么必须同时告诉ggplot用来分组的变量 #在本例中，也可以把dose算作因子型向量（0.5，1，2） ggplot(tg,aes(...) #supp被映射到颜色上所以自动作为分组变量 ggplot(tg,aes(x=dose,y=length,colour=supp))+ geom_line(linetype='dashed')+...A：在函数aes（）外部设定函数geom_point()的参数size，shape，colour，fill等即可 ggplot(BOD,aes(x=Time,y=demand))+geom_line()...A：运行geom_area(position='fill') #基础绘图，运行geom_area(position='fill')可以将y轴范围按比例调整0~1 ggplot(uspopage,aes(

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R语言可视化——ggplot图表中的线条

那么针对离散变量的折线图到底如何来做呢，我们可以通过group指定分组的形式来达到目的。...,group=Year,colour=Year))+geom_line()+geom_point() #按照年份分组的同时按照年份进行线条的颜色映射 ?...)+geom_line()+geom_point() ?...geom_point() ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year))+geom_line(size=3,linetype=1)+geom_point...除了折线图（以及路径图，等图层中的线条之外），在theme系统中存在大量的关于线条的属性设置(网格系统、图表边框、轴线、图例系统)，均可以参照以上参数进行设置。

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是Excel的图，不！是R的图

") #增加了散点图geom_point ggplot(df1,aes(id,value,colour=item))+ geom_line(position="stack")+ geom_point...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。...的基础上加上了以三个对象a,b,c,的值为点的点图geom_point ggplot(df1,aes(id,value))+ geom_bar(aes(fill=item),stat="identity...select(1:3) %>% # 前三列 arrange(a) %>% #按列a的值从小到大排序 mutate(per = a/sum(a)) %>% # 增加per列，值为对应总数的比例...漏斗图漏斗图的数据分布在图形中间，用coord_flip()转换方向，可以看到不同组的最大，最小值的差异 df_tmp4% select(1:3) %>% arrange(a) %

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散点图及数据分布情况

：第五章散点图 5.1 绘制基本散点图 5.2 使用点形或颜色属性对数据点进行分组 5.3 使用不同于默认设置的点形 5.4 将连续变量映射到点的颜色或大小属性上 5.5 处理图形重叠问题 5.6...() + geom_line(data = predvals)#使用颜色区分 ggplot(heightweight, aes(x = ageYear, y = heightIn)) + geom_point...A：边际地毯图实际上是一个一维的散点图，可以用于展示每个坐标轴上数据的分布情况，调用geom_rug（）函数即可。...当x轴y轴都是分类变量的时候，气泡图可以表示网格点上的变量值 ##使用数据集HairEyeColor包含了592个学生头发眼睛颜色的分布 # 创建一个数据框，对男性组和女性组计数求和 hec 可以调整回归的参数如颜色等。

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R绘图-ggplot2(1)

() 3、几何对象（Geometric） #在上面的例子中，各种属性映射由ggplot函数执行，只需要加一个图层，使用geom_point()告诉ggplot要画散点，于是所有的属性都映射到散点上。...#不同的几何对象，要求的属性会有些不同，这些属性也可以在几何对象映射时提供，比如上一图，也可以用以下语法来画： p <- ggplot(small) p+geom_point(aes(x=carat,...ggplot(small)+geom_histogram(aes(x=price)) #同样可以根据另外的变量给它填充颜色，比如按不同的切工： ggplot(small)+geom_histogram(...ggplot(small)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut), position="dodge") #还可以使用position="fill"，按照相对比例来画...我们可以用前面直方图的参数来画side-by-side的柱状图，填充颜色或者按比例画图，它们是高度一致的。

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R绘图|染色体SNP指数图绘制

/sliding_window.tsv", header=FALSE) # 在snp_index中需要用到数据有：V1（所在的染色体位置）、V2（在某条染色体上的特定位置）、V8（SNP-index值...）； # 在sliding_window中需要用到的数据有：V1（所在的染色体位置）、V2（在某条染色体上的特定位置）、V5（滑窗区域中的SNP-index均值）； snp_index sliding_window...geom_point(data = snp_index,aes(x = V2, y = V8,color = factor(V1)),size = 2)+ scale_color_manual...(values = c("#FF6A6A", "#00BFFF", "#32CD32","#FF6A6A", "#00BFFF"))+ # 线图，设置线的粗细 geom_line(data =...设置纵坐标轴的刻度范围 ylim(0,1)+ # 将图按照所在的染色体位置进行分面；ncol设置列数，将五条染色体的结果水平分布；strip.position设置标签的位置；scales设置横坐标的比例尺自由变化

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R语言在地图上绘制月亮图、饼状图数据可视化果蝇基因种群

在研究受试者对不同图表类型中百分比的感知时，"圆形切片 "的表现与饼图类似。月亮图与 "圆形切片 "的不同之处在于，后者是在一个基础圆上滑动第二个同样大小的圆盘，更像是月食而不是月相。...两个新的美学在geom_moon中也很重要：比例和填充。比例美学比率控制要绘制的月亮的比例。它必须在0（"新月"，实际上什么都没画）和1（"满月"，即一个圆）之间。...用两种颜色制作一个 "完整 "的月亮的一种方法是用right = TRUE表示一种颜色，用right = FALSE表示另一种颜色，比例互补。...工作实例地图上的月亮图多饼图的一个常见用途是表示地图上不同坐标处的比例。x和y维度已经致力于地图坐标，所以像柱状图这样的比例可视化就比较困难。这是一个尝试月形图的绝佳机会!...Harvey balls哈维球分析法 "哈维球 "本质上是用于定性比较的饼图，通常以表格形式出现。我们可以使用月形图来达到同样的目的。首先，让我们获取一些数据。 ? 哈维月亮的图表。

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92-R可视化24-与ggplot图例较劲

2-移除图例标题 theme(legend.title = element_blank())，我们也可以在labs 中，按照aes 定义的对应内容，直接创建空白的名称： ggplot(chic, aes...通过调整图例位置legend.position 在0-1 之间，可以将其内嵌： ggplot(chic, aes(x = date, y = temp, color...，但我们可以借助scale_color_discrete ： ggplot(chic, aes(x = date, y = o3)) + geom_line(aes(color = "line"))...:") 如果想要自定义颜色，其实也可以不在aes 中定义color 属性： ggplot(chic, aes(x = date, y = o3)) + geom_line(color = "darkorange2...我们可以不希望显示，在几何对象中使用show.legend = FALSE ： ggplot(chic, aes(x = date, y = temp, color = season)) + geom_point

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57-R可视化-6-ggplot2基石三部曲最终之进阶为菜鸟

，选择好不同的类型：关于颜色，可以参见我的专题： 4....但其相比grid 的优势在于，它可以自定义输出的分面的行与列数。...下图更直观一些，scale_y_continuous 相当于还对数据进行了filter 的操作：调整坐标比例默认下，ggplot 会将长宽设定同样比例：但很明显，纵坐标的数值是高于横坐标的，我们可以修改一下...）上右左下 face = "italic" # 字体 color = "firebrick" # 颜色范例： ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +...) 但并不是所有文本都可以在labs 中被定义，比如图例的标题： ggplot(chic, aes(x = date, y = temp, color = season)) + geom_point

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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

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。...+ geom_line + geom_point 当我计划为上面使用 geom\_ribbon 生成的图着色时，交叉点也需要以 geom\_ribbon 的形式呈现——一个y3...复制变量就可以做到这一点。...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。...> cross\[which\] <- NA >segment <- findIntval 为了使 ggplot2 能够在每个线条交叉处改变填充颜色，它需要知道每个彩色区域的起点和终点。

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生信绘图与配色

背景网路：theme_bw()完成，主题函数 7.坐标：横纵坐标，包括坐标轴上的刻度。...3.1 单个连续型变量常用：盒型图和小提琴图，在纵坐标上展示数据离散型变量（分组变量）+连续变量 3.2 两个或多个连续型变量 ggplot中颜色实现两种方式： 1.变量映射（取值越大颜色越深） 2...+ theme(legend.position = c(.11,.8)) 3.11 seqlogo与进化树 seqlogo（基序图）：ggseqlogo包，需要将序列转化字符串不同位置展示该位置上碱基的构成比例...也可以用来展示蛋白序列。...,fill = group,group = group))+ geom_line()+ geom_point(shape = 21, color = 'gray40', size = 3)+

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1.6几何对象

答：geom_line(), geom_boxplot(), geom_histogram(), (2) 在脑海中运行以下代码，并预测会有何种输出。...(x = displ, y = hwy) ) 没有什么区别，第一个图在原始上就设定了x，y。...第二个图：在第一个基础上根据drv变量绘制了三条拟合曲线，并且没有绘制区间。...第三个图：散点图颜色的颜色根据drv变量进行变化，并且拟合曲线也是和散点图相同颜色（所以可以在最原始图层中加入color=drv），没有拟合曲线的区间，但是有图例（默认就是有的）。...第五幅图：在第三幅图基础上改变了拟合曲线的线的类型(linetype)。

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ggplot2优雅的绘制配对气泡图

R包和数据加载、主题设置测试数据在：链接：https://pan.baidu.com/s/1MuMgMZZCcdO-IGS7_ysfkQ?...然后设置主题和颜色： mytheme <- theme(plot.margin=unit(c(0.5,0.5,0.5,0.5),units=,"cm"), axis.line...可视化绘图 p1 = ggplot(pan.meta, aes(x = Group,y = Expression,fill = Group)) + geom_line(aes(group=paired...(aes(group=paired),position = position_dodge(0.2),color="grey80") + geom_point(aes(group=paired,size...因为我认为我只要会修改别人的ggplot2绘图代码，然后把自己想要绘制的各种元素，能转化为语言去进行网络搜索，这样想绘制的图，基于上都可以根据百度谷歌和工具书去实现。

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使用R语言利用vcf格式文件计算核苷酸多样性简单小例子

接下来是在R语言里的操作读入数据 #install.packages("PopGenome") library(PopGenome) getwd() setwd("VCF/") snp<-readData...image.png 这里可以直接统计转换和颠换的比例获取样本名称并分组 pops<-get.individuals(snp)[[1]] pop1<-pops[grep("B\\.bam",pops)...()+ geom_line()+ theme_bw()+ theme(panel.grid = element_blank())+ scale_x_continuous(breaks =...(data=df1,aes(x=x,y=y),color="red")+ geom_point(data=df1,aes(x=x,y=y),size=2,color="red")+ geom_line...(data=df2,aes(x=x,y=y),color="blue")+ geom_point(data=df2,aes(x=x,y=y),size=2,color="blue")+ theme_bw

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数据处理神器tidyverse（2）ggplot2

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