ggplot geom_line()：通过因子变量给线条着色的问题 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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R语言可视化——ggplot图表中的线条

当我用以上代码运行的时候，软件报错，提示如上：图表展示区给出了一个只有坐标系的空白图表；相信根据英文意思也可以明白怎么回事，因为我们给折线图的X轴映射是一个离散的因子变量，而默认状态下软件会将单条记录都会视作一个分类...以上使用了一个时间序列数据，很顺利的完成了折线图的制作。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。...通过指定group即告知软件将变量按照年份变量分组，否则单个不重复记录都会被当做一个单独分组。...接下来通过对线条内部参数的修改，我们可以体会到ggplot对于线条细节的把控是多么的专注： ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year)...以上依次使用的线条粗度值为1,2,3,4,5,6，大家可以通过图表感受到ggplot图表中线条的粗度变化规律。

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了解绘制条形图和折线图的细节

A：在绘图命令中使用geom_text()函数即可添加数据标签，此时需要分别指定一个变量给x,y和标签本身。...A：运行ggplot()函数和geom_line()函数，并指定变量映射到x和y #基础画图 ggplot(BOD,aes(x=Time,y=demand))+ geom_line() #这里的时间是连续型变量...=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(...,size=4)#将点左右移动0.2 4.4 修改线条样式 Q: 如何修改线条样式？...()#这里我们先画阴影再画线，如果反转可能导致图不清晰 #也可以使用虚线解决这个问题 ggplot(climate_mod,aes(x=Year,y=Anomaly10y))+ geom_line

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R语言可视化——ggplot图表系统中的形状

今天跟大家分享ggplot图表系统中形状。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...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。...作用于单个图层的映射属性要放在对应图层中，（比如作用于线条的属性要放在geom_line()内，作用于形状的属性要放在geom_point()内）,作用于全局的属性要放在全局系统函数层内【ggplot（

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「R」ggplot2精要：线图

(0.5, 1, 2) 创建带点的线图 library(ggplot2) # 带点的基本线图 ggplot(data=df, aes(x=dose, y=len, group=1)) + geom_line...阅读更多线型 : ggplot2 line types[1] 你可以使用grid包为线条添加一个箭头： library(grid) # 添加箭头 ggplot(data=df, aes(x=dose,...按组别更改线条颜色线条颜色也可以由变量自动控制： pggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp)) + geom_line(aes(color=supp...阅读ggplot2图例： ggplot2 legend[5] 带数值型x轴的线图如果x轴的变量是数值型，我可以可以将它根据自己的需要看做连续值或转换为因子变量。...带误差棒的线图下面函数为每一个组别计算感兴趣变量的均值和标准差： #+++++++++++++++++++++++++ # Function to calculate the mean and the

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数据处理神器tidyverse（2）ggplot2

基本思想是ggplot2将数据的几何对象（圆圈，线条等），主题和比例放在上面。...在这里，你可以通过总结每年的预期寿命并将结果输入ggplot而不必定义任何中间变量来对dplyr操作与ggplot2进行一些巧妙的组合。...要修复此图，您需要通过在geom_line（）图层的aes（）函数中指定group = continent参数来指定行如何组合在一起（即哪个变量定义各行）。...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。...组合图片您可以通过添加构面图层来创建由您选择的分类变量（例如“大陆”）分隔的图形的网格（或“构面”）。

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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

首先，加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框（我使用的是稍微修改过的数据集，因此最终结果会与原始图有所不同）。...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_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。...> 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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「R」ggplot2数据可视化

几何对象是用以呈现数据的几何图形对象，如条形、线条和点。图形属性是几何对象的视觉属性，如x坐标和y坐标、线条颜色、点的形状等。数值的值和图形属性之间存在着某类映射。...选项详述 color 对点、线和填充区域的边界进行着色 fill 对填充区域着色，如条形和密度区域 alpha 颜色的透明度，从0（完全透明）到1（不透明） linetype 图案的线条（1=实线，...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、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。...选项可以通过不同的方式使用，这取决于它们发生在aes()函数的内部还是外部。通常来说，变量应该设在aes()函数内，分配常数应该在aes()函数外。...Salaries by yrs.png 统计函数： ggplot2包中含有大量统计函数来计算所需的量，从而生产更多的可视化数据。通常情况下，几何函数隐式地调用统计函数，我们不需要直接处理这些问题。

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R可视乎｜克利夫兰点图系列

简介在可靠性实验中，不同产品的测试失效时间可以通过克利夫兰点图进行可视化，今天就对该系列的图进行系统的介绍。主要参考张杰博士的《R语言数据可视化之美》[1]，并结合我实际使用经验进行修改。...test_data包含两列，产品名称（因子类型），产品失效时间。注：随机种子的设定，方便大家可以运行出和我一样的结果。...克利夫兰点图克利夫兰点图（Cleveland's dot plot）：类似棒棒糖图，只是没有连接的线条，重点强调数据的排序展示及互相之间的差距。...克利夫兰点图一般都横向展示，所以 Y 轴变量一般为类别型变量。只需使用geom_point()即可绘制克利夫兰点图。...ggplot(test_data_dum,aes(y = reorder(Id,Time),x = Time,fill=Group)) + geom_line(aes(group = reorder

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nature genetics图表复现-自定义绘制散点图

❝本节来复现「nature genetics」上的一张图，自定义绘制误差线图；下面小编就通过一个详细的案例介绍如何绘制此图；❞ 图形展示 ❝此图作为基础图形系列，但是又在基础图形的基础上做了一点细微的变化...，如误差线不展示「ymin&ymax」因此直接添加几何对象完成不能实现，此外也通过自定义绘制线条来进行注释以及Y轴标题添加上标；那么小编下方案例代码就来简单介绍如何用代码来解决这三个问题 ❞ 加载R包...library(ggtext) library(ggsci) 导入数据 df1 <- read_excel("41588_2022_1184_MOESM5_ESM.xlsx",sheet = 4) 定义因子...= c("TST","TST","TEM","TEM"), y=c(0.7,0.7,0.7,0.7)) 数据可视化 df1 %>% mutate(SNP=SNP/100000) %>% ggplot...geom_line(data = p_value1,aes(x = x, y = y,group=1))+ geom_line(data = p_value2,aes(x = x, y = y

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R语言可视化——折线图、平滑曲线及路径图

这里涉及到三个设计线条的特殊图层函数： geom_smooth()、geom_path()、geom_line() 下面分别讲解：关于geom_smooth():平滑曲线 ggplot(mpg,aes...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。...为了更加明显的看出两者区别,我们换一个变量： ggplot(CO2,aes(uptake,conc))+geom_line(colour="steelblue")+geom_point(colour="...加入分类变量后的折线图： ggplot(iris,aes(Sepal.Length,Sepal.Width,colour=Species))+geom_line()+geom_point(colour=...默认的折线线条位置参数应该position=identity，我们也可以尝试使用其他几个参数 ggplot(iris,aes(Sepal.Length,Sepal.Width,colour=Species

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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...当数据集很大的时候，散点图上的数据会互相重叠，此时，很难在图上清晰的显示所有的数据点。通常，我们会先对数据进行汇总给，然后再绘制散点图。这里也会介绍一些数据汇总的操作。...预测变量范围，并返回一个包含预测变量和模型预测值的数据框，再传给geom_line()就可以作图 #作者建立了一个predictval（）函数 # 根据模型和变量xvar预测yvar，仅支持单一预测变量和预测值...A：使用geom_density()函数，将分组变量映射到colour或者fill属性即可。分组变量必须是因子型或者字符向量。...#要绘制单组数据的宣布废墟部分人员，必须给x参数设定一个只，否则就不知道对应的x轴坐标 ggplot(birthwt, aes(x = 1, y = bwt)) + geom_boxplot() +

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动态地理信息可视化——leaflet在线地图简介

除了这些在线地图素材之外，它对于shapefile格式和json格式以及sp包的空间数据格式的地图数据都有着很好的支持，在图层函数中涵盖了点标记、线条和多边形等常用地理信息可视化图形要素。...针对数据地图而言，颜色映射要依据数据类型而定，数值型变量（包含定距变量、定比变量）需要使用连续渐变色进行映射，因子变量（包含分类及有序）需要使用分类色、或者同色系的离散渐变进行颜色映射。...（其实相当于对数值型变量进行划组，生成有序的因子组，然后以分段因子变量的形式进行颜色映射，但是这个过程在leaflet函数中是自动化完成的，无需我们手工生成新变量，这一点儿是leaflet函数相对于ggplot...colorFactor：这个就是单纯的分类变量（因子或者有序）映射的颜色设置方式。图例对象： addLegend：是添加图例的图层对象，相当于ggplot中的guilde函数。...接来下给大家大致展现以下leaflet所能呈现的最为常见的几种风格地图样式。

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是Excel的图，不！是R的图

R作为可视化的大势，自然也可以画出这些图，有一篇就通过ggplot2包进行了部分总结，甚是有趣，小编复刻学习了一番，现对代码做简单注释，以作分享。...,position默认参数是stack,position="dodge"时，不同变量横向排列 ggplot(df1,aes(var,value))+ geom_bar(aes(fill=(item...折线图——geom_line 变量以点展示，然后连点成线 ggplot(df1,aes(id,value,colour=item))+ # 点 geom_line()+ # 连线 scale_x_continuous...(title="带标记的折线图") #增加了散点图geom_point ggplot(df1,aes(id,value,colour=item))+ geom_line(position="stack...= LETTERS[1:10])+ labs(title = "带直线和点数据标记的散点图") ggplot(df1,aes(id,value,colour=item))+ geom_line

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ggplot Stripchart and line

# 基本的线图和点图 p1 geom_line() + geom_point() # 更改颜色和线的类型 p2 geom_line(linetype = "dashed",...# 上述的图形x变量均为离散变量，在实际的科研中，更多的是连续变量 #将x转换为连续变量 p_lianxu <- function(df3) { df3$dose <- as.numeric(as.vector...p_lianxu <- p_lianxu(dataset$df3) p_lisan <- p_lisan(dataset$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...# 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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双坐标分别绘制条形图和折线图

~season) # 条形图分面宽度相同，只展示使用的因子水平 p + facet_grid(....~season, scale="free", space="free_x") p1 3、添加折线图 p2 geom_line(aes(y=price / 100, group =...+ theme_classic2(base_size = 16) + scale_fill_simpsons() + theme(legend.position = 'top') p4 6、给变量加上标...# 例如给秋天autumn加上标数字1，用函数supsc() p % mutate(day = factor(day, levels = unique(mixedsort(...~season, scale="free", space="free_x") + geom_line(aes(y=price / 100, group = 1), size = 1, linetype

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R语言学习 - 线图绘制

# variable和value为矩阵melt后的两列的名字，内部变量, variable代表了点线的属性，value代表对应的值。...p ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value),color=variable) + geom_line() p # 图会存储在当前目录的Rplots.pdf文件中...1的话) # variable和value为矩阵melt后的两列的名字，内部变量, variable代表了点线的属性，value代表对应的值。...还记得之前热图旁的行或列的顺序调整吗？重新设置变量的factor水平就可以控制其顺序。...设置线的粗细和透明度 p ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value,color=variable,group=variable)) + geom_line

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「R」ggplot2误差棒快速指南

给直方图和线图添加误差棒准备数据这里使用ToothGrowth 数据集。它描述了维他命C对Guinea猪牙齿的生长影响。...首先，下面的帮助函数会用来计算每组中兴趣变量的均值和标准差： #+++++++++++++++++++++++++ # Function to calculate the mean and the standard...data_summary(ToothGrowth, varname="len", groupnames=c("supp", "dose")) # 把剂量转换为因子变量...有误差棒的线图 # Default line plot pggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp, color=supp)) + geom_line...()+geom_pointrange() ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp, color=supp)) + geom_line()+ geom_pointrange

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一行代码就可以绘制这样的可视化效果？

今天小编给大家介绍一个绘制图表时添加阴影(shadow) 的小技巧,R-ggshadow 可视化绘制。...R-ggshadow包提供geom_shadowline()、geom_shadowpoint()和geom_shadowpath() 等多个绘制阴影的函数，同时还提供朋克风格绘图样式，接下来将通过几个小例子来了解一下这个包的魅力...同时为了对比和普通的geom_line() 的不同，这里使用geom_line()绘制效果如下： *** + geom_line() + *** Example Of geom_line() 可以看出两幅可视化效果有着明显的不同...「样例二」：改变线条颜色 ggplot(economics_long, aes(date, value01, group = variable,...R-ggshadow包的几个小例子，更多详细内容和参数设置可参考：R-ggshadow包官网[1] 总结 R-ggshadow包绘制出带阴影效果的可视化图表，也可以提供朋克风格的绘图样式，在一些偏商业的可视化环境中使用较多

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常用 7 大类型图形可视化——变化趋势图形

这意味着，所有列的列名和各自的值被存放在两个变量中（分别是 variable 和 value）。...theme(panel.grid.minor = element_blank()) # turn off minor grid 多个时间序列 6.4 堆叠面积图堆叠面积图与折线图类似，只是图下方的区域全部着色...应用场景有：想要描述数量或体积（而不是价格之类的变量）随时间的变化；有很多数据点。对于很少的数据点，可以考虑绘制柱状图。希望展示各个类别的贡献。...它强调随着时间的推移视觉上的变化，而不是实际数值的变化。这可以通过使用 geom_tile() 来实现。...，您可以通过使用 forecast::ggseasonplot() 绘制的季节图来查看季节波动。

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R数据可视化之ggplot2 (一)

在画基本图形之前,我先说一下qplot这个函数,这个函数是ggplot2包里面的一个函数,简单作图,他的用法可以看做是基本绘图与ggplot绘图的一个过渡....)) + geom_line() #绘制线图 ggplot(pressure, aes(x=temperature, y=pressure)) + geom_line() + geom_point...barplot(table(mtcars$cyl)) #当变量为因子型,绘制频数条形图 qplot: 版本改掉了一些参数,暂时未知 ggplot: ggplot(BOD, aes(x...ggplot(mtcars, aes(x=factor(cyl))) + geom_bar() #当变量为因子型,绘制频数条形图,而且不用指定y 3.画直方图基础绘图系统: hist(mtcars$mpg...: ggplot(data.frame(x=c(0, 20)), aes(x=x)) + stat_function(fun=myfun, geom="line") ---- 通过以上对比,我们一看就可以知道

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