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R语言笔记-5

生信技能树-数据挖掘课程笔记 作图软件 base ggplot2 pheatmap ggvenn 拼图软件 patchwork 图片导出 经典三段函数 ggsave eoffice topptx base...作图 ggplot2是与base r语言不同的作图语法,最少元素包括:指定数据、美学映射、几何对象 ggplot2 基本元素 数据:作图的原始数据 ggplot(data = ) 几何对象...:数据作图的图形方式 geom_() 美学映射:图形的位置、颜色、大小、形状等 aes() 刻度:数据与美学映射的关系 scale() 统计转换:数据的统计作图 stat() 坐标系统:数据的坐标转换...#透明度 shape = 24) #形状 输出结果: ase() 常用属性: 属性 参数 颜色 color 大小 size 形状 shape 透明度 alpha 填充颜色...fill 点的形状与编号: 21-25分为边框与填充的颜色,参数color仅能控制边框的颜色,需设置参数fill的颜色 color() 可使用十六进制颜色代码 # 刻度函数可指定各自的颜色、大小等参数

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ggplot2

同时也是一个 R 包 ggplot2 的简介 pip 安装 ggplot2 是数据可视化的重要程序包,用于绘制各种高级统计图形。...ggplot2 命令的基本组成 具体来讲,在 ggplot2 程序包中,每一副图都是由若干组件组成的,这些组件包括: data: 数据,必须为 data.frame。...aesthetics: 图形的美学特征,如颜色、形状、透明度、大小、分组等。 scales: 坐标轴的属性 stats: 统计变换。用于设定数据要进行的统计转换,例如平均值、中位数、记录数等。...完整的 ggplot2 绘图命令, 总是以 ggplot() 开始。 ggplot() 及其参数奠定整个 ggplot2 图形的基础,最重要的两个参数为 data 和 mapping。...identity'是指不进行统计变换即hwy就是纵 #坐标值因为displ出现众多的重复值,所以分组更多,纵坐标值不断累加 #width为组距,fill为填充色 print(p) ?

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    如何在Python里用ggplot2绘图

    为了严格实现图形语法,ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素,而且在很大程度上简化了代码的可读性。...让我们从构建一个非常简单的绘图开始,只使用三个必需的组件:数据、美学和几何对象。 ? 如您所见,语法与ggplot2非常相似。首先,我们指定数据源。在我们的例子中,我们使用的数据是经典的MPG数据集。...mpg) # defining what data to use 9 + aes(x='class') # defining what variable to use 10 + geom_bar...1(ggplot(mpg) 2 + aes(x='class') 3 + geom_bar(size=20) 4 + coord_flip() # flipping the x- and...如果你想可视化三个变量之间的关系,您可以将美学添加到另一个二维图中: 1(ggplot(mpg) 2 + aes(x='displ', y='hwy', color='class') 3 + geom_point

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    ggplot2学习笔记之——ggplot2主题调整系统

    本节仅从主题调整系统来浅析ggplot2是如何实现脱离数据层面的信息,单独实现主题调整系统的。...theme_update()函数是一种增量更新,也即在默认主题的基础上,对比与theme_update()函数内部各个主题参数之间的差异,有差异的以新增的为主,无差异的则保持不变。...theme_update() 等价于 theme_gray() + theme(),theme()函数内部的参数会替换theme_gray()内部的同名参数,未声明的则保持不变。...这些参数在ggplot2的官方文档上都写的清清楚楚、明明白白。...除了主题元素调整 函数之外,第三块内容当然就是这些主题元素调整函数内部的元素参数啦~ 这些元素参数都是高度抽象化、统一化的,也意味着很多都是通用的,与美学映射内的参数看齐的。

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    常用 7 大类型图形可视化——组成成分图形

    一个有效的图形应具备以下特点: 能正确传递信息,而不会产生歧义; 样式简单,但是易于理解; 添加的图形美学应辅助理解信息; 图形上不应出现冗余无用的信息。...大类型图形可视化——分布 常用 7 大类型图形可视化——排序关系图形 可视化系列汇总——相关关系图形 常用 7 大类型图形可视化——偏差关系图形 每类制作成一篇推文,主要参考资料为:Top 50 ggplot2...colnames(df) <- c("class", "freq") pie <- ggplot(df, aes(x = "", y=freq, fill = factor(class))) + geom_bar...) theme_set(theme_classic()) # Plot g <- ggplot(df, aes(Var1, Freq)) g + geom_bar(stat="identity", width...65, vjust=0.6)) 条形图 # From on a categorical column variable g <- ggplot(mpg, aes(manufacturer)) g + geom_bar

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    (数据科学学习手札37)ggplot2基本绘图语法介绍

    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...,末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不变仅在末尾加上2,如reshape2等;   按照《图形的语法》一书中的观点,一张统计图形就是从数据到点、线或方块等几何对象的颜色...color, price/carat, data=data, geom='boxplot') 我们还可以通过传入参数colour来控制点与箱线边框的颜色、通过传入参数fill来控制箱线图填充的颜色...colour来绘制分组的多条密度直线图: qplot(carat, data=data, geom='density', colour=color) 传入fill来控制每个曲线下的填充颜色...theme(plot.title = element_text(hjust=0.5)) p p <- ggplot(data,aes(factor(am),fill=factor(cyl)))+ geom_bar

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    R语言画图——生信技能书

    = 'hello')#添加文字高级包:ggplot2 中坚力量,语法有个性library(ggplot2)ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(...Species))加粗部分是可以改变的地方;iris是数据来源,x和y为行和列名;列名不带引号;行末写加号代表是一个整体的代码2.属性的设置:手动设置颜色 color大小:size形状:shape透明度填充颜色映射...geom_point()这个为全局设置:对所有图层有效5.统计变换-直方图View(diamonds)table(diamonds$cut)ggplot(data = diamonds) + geom_bar...(mapping = aes(x = cut))ggplot(data = diamonds) + stat_count(mapping = aes(x = cut))geom_bar函数:绘制柱状图...是默认的;使用场景:使用表中数据直接作图,而不统计fre = as.data.frame(table(diamonds$cut))freggplot(data = fre) + geom_bar(mapping

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    这些条形图的用法您都知道吗?

    在R语言的ggplot2包中,读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢?又见过哪些种类的条形图呢?在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。...ggplot2的语法讲解 ---- 如果读者对R语言比较熟悉,一定听过或使用过ggplot2的绘图体系了。...mapping = aes()) data:指定绘图所需的原始数据,如果不指定,则必须在geom_*函数中指定; mapping:通过aes的方式指定图形的属性(如x轴的变量,y轴的变量,颜色变量、形状变量、填充色变量等...NULL, na.rm = FALSE,show.legend = NA, inherit.aes = TRUE) mapping:通过aes的方式指定图形的属性(如轴信息、边框色、填充色等...单离散单数值变量的条形图 # 加载第三方包 library(ggplot2) library(gridExtra) # 已汇总数据--单离散变量条形图的绘制 df <- data.frame(Province

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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。...加载所需工具包 library(ggplot2) #作图包 library(dplyr) #数据转换包 library(tidyr) #数据转换包 library(splines) #数据差值包 ggplot2...的基本概念 数据data/映射美学asethetics/几何对象geometries/分面facets/统计statistics/坐标系coordinates/主题themes 数据准备 set.seed...# 普通柱形图 fill="transparent",# 填充透明度 size=1)+ coord_polar()+ #极坐标转换 scale_x_continuous...1:10,labels = LETTERS[1:10])+ # x轴分成了十等份 coord_polar()+ facet_wrap(~item,nrow=2)+ labs(title="填充雷达图

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