#此处直接从mydata中提取子集，提取方式详见往期文章基础知识 | R语言数据管理之数据集取子集。...#柱形图的绘制采用ggplot2函数进行。...library(ggplot2) ggplot(data=mydata1,aes(City,Age))+geom_bar(stat="identity", width=0.8,colour="black...一般来说，X轴的数据可以分为数值型、序列型和类别型，图1的X轴很明显属于类别型，根据城市类别进行分类的。Y轴变量通常都是数值型的。如X轴的数据类型属于类别型，一般需要对数据进行降序处理，再展示图表。...小结 geom_bar()：ggplot2中绘制柱形图的函数 identity：表position不做位置调整。
、形状或大小等图形属性的一个映射，其中还可能包含对数据进行统计变换（如求均值或方差），最后将这个映射绘制在一定的坐标系中就得到了我们需要的图形。...图中可能还有分组，就是生成关于数据的不同子集的图形。...，可以自动绘制每个类别的频数统计条形图： qplot(color, data=data, geom='bar', fill=color) 2.2.7 时间序列图 通过设置...geom='line'可绘制线型图，当传入x为时间型数据时，即绘制出时间序列图： data("economics") data <- economics qplot(date, unemploy/pop...，构建不同的分块图形来展示数据的不同子集： qplot(displ, hwy, data=data, facets = .
更加深入学习ggplot2，请参考《ggplot2: 数据分析与图形艺术》。 目 录 引言：ggplot2基本要素 1....6、分面（Facet） 7、主题（Theme） 8、实例：0-1分色 附：ggplot2函数速查表 引言：ggplot2基本要素 “+”和“%+%” 数据（data）和映射（mapping）:想要可视化的数据...几何对象（geometric）:几何对象（geom）代表你在图中实际看到的元素，如点、线、多边形等。 统计变换（statistics）:统计变换（stat）是对数据进行的某种汇总。...一个图层由4部分组成：数据和图形属性映射；一种统计变换；一种几何对象；一种位置调整方式。 分面（Facet）：分面（facet）描述了如何将数据分解为各个子集，以及如何对子集作图并联合进行展示。...geom_point之外，ggplot2提供了多种几何对象映射，如geom_histogram直方图，geom_bar画柱状图，geom_boxplot画箱式图等等。
在ggplot的官方手册中提及到， 一张统计图形是由从数据到几何对象（geometric object，记为geom，如点，线，条形等），图形属性（aesthetic attributes，记为aes，...如颜色，形状，大小）的一个映射。...最后，绘画在某个坐标系中（coordinate system, 记为coord），而分面（facet，将绘图窗口分成若干个子窗口）是用来生成数据中不同子集的图形 先介绍下它的基本元素： 数据与映射...以下用的数据是一份毕业生数据，来自王斌会主编的《数据分析与R语言建模》的练习数据，一共48个样本点，9个属性 一、数据 在ggplot2中，接受的数据集必须是以data.frame格式的。...ggplot2还提供一些已经写好的主题，如theme_grey()为默认主题，theme_bw()为白色背景的主题，还有theme_classic()主题 theme_economist theme_economist_white
是图形语法的扩展，由ggplot2包实现，它增加了对使用ggplot2用户熟悉的API声明动画的支持 01 加载包 library(av) library(ggplot2) library(gganimate...) library(tidyverse) library(lubridate) 02 箱形图.gif #构建数据框 为了节省时间，直接使用系统内置的mpg数据框，mpg的部分数据如下： ?...=name,frame=time)) +geom_bar(stat="identity",position="stack",width=1,size=0.25,show.legend=FALSE)+geom_text...transition_states()专门根据数据中的一个变量(比如物种)将数据分割成子集，并计算中间数据状态，以确保状态之间的平稳过渡(称为渐变)。...Label：如果没有任何关于每个时间点与什么的指示，就很难理解动画。gganimate通过为每个帧提供一组变量来解决这个问题，这些变量可以使用glue语法插入到plot标签中。
当我们通过 ggplot(data=example) 后，便相当于设定了默认的ggplot2 设定的背景图层，接着依靠 +geom_point() , +geom_bar() 等等，便可以实现图层的添加...一般的位置调整问题存在于散点图或直方图中，指的是变量经过ggplot 转换而成的图形所进行的位置调整。...mpg, mapping = aes(x = class, y = hwy)) + geom_boxplot() + theme_void() 我们还可以直接定义theme 中的参数，如通过...绘图中的标签进行修改。...练习题 6-2 #练习6-2 # 1.尝试写出下图的代码 # 数据是iris # X轴是Species # y轴是Sepal.Width # 图是箱线图 library(ggplot2) test =
主题（Theme） 二 数据(data) 和 映射（Mapping） 数据：用于绘制图形的数据，本文主要使用经典的mtcars数据集和diamonds数据集子集为例来画图。...#使用diamonds的数据子集作为绘图数据，克拉(carat)数为X轴变量，价格(price)为Y轴变量。...三 几何对象（Geometric） 几何对象代表我们在图中实际看到的图形元素，如点、线、多边形等。...ggplot(diamond)+geom_bar(aes(x=clarity, fill=cut)) ? 注：ggplot2会通过x变量自动计算各个分类的数目。...ggplot2的图层设置函数对映射的数据类型是有较严格要求的，比如geom_point和geom_line函数要求x映射的数据类型为数值向量，而geom_bar函数要使用因子型数据。
我们先了解下 ggplot2 的格式与术语。 格式与术语 数据格式 对ggplot2来说，数据的结构是一成不变的：它要求是“长”格式的数据框，而不是相反的“宽格式”。...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。...用几何函数指定图的类型 ggplot()函数指定要绘制的数据源和变量，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。...最后，一个地毯图设置在左侧以指示薪水的一般扩散。 当几何函数组合形成新类型的图时，ggplot2包的真正力量就会得到展示，让我们利用singer数据集再来一探究竟。...mytheme.png 多重图 基础绘图中，我们使用图形参数mfrow和基本函数layout()把两个或多个基本图放到单个图中，同样，这种方法在ggplot2中不适用。
「ggplot2中柱状图基本绘制函数常用geom_bar()」 参数介绍： 「data和mapping是ggplot的基本参数，数据和映射。」...✦ 几何对象（Geometric objects, geoms）代表在图中实际看到的点、线、多边形等。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。...library(ggplot2) library(ggpubr) ggplot(dat,aes(x=Group,y=Relative,fill=Group))+ geom_bar(stat="identity...image.png 数据调整及误差线增加 在ggplot2中可以直接结合stat_summary函数快速进行数据统计->链接 所以stat可以设置为summary,将柱状图的高度设置为各组的均值并联合stat_summary
和对应的函数即可在R中找到函数说明文档和对应的实例 在R和Python中均可使用，降低两门语言之间互相过度的学习成本 基本概念 本文采用ggplot2的自带数据集diamonds。...折线图、柱形图和直方图等，也包括辅助绘制的曲线、斜线、水平线、竖线和文本等 aesthetic attributes：图形参数，包括colour;size;hape等 facetting：分面，将数据集划分为多个子集...subset，然后对于每个子集都绘制相同的图表 theme：指定图表的主题 ggplot(data = NALL, mapping = aes(x = , y = )) + # 数据集 geom_xxx...的核心逻辑也就理解了 一些核心概念的含义可以从RStudio官方的cheat sheet图中大致得知： ?...library(ggplot2) bar <- ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut, fill = cut), show.legend
1 数据（Data）和映射（Mapping) 下面以一份钻石的数据为例，这份数据非常大，随机取一个子集来画图。...p <- ggplot(data = small, mapping = aes(x = carat, y = price)) ##上面这行代码把数据映射XY坐标轴上，需要告诉ggplot2，这些数据要映射成什么样的几何对象...#geom_point()完成的就是几何对象的映射，ggplot2提供了各种几何对象映射，如geom_histogram用于直方图，geom_bar用于画柱状图，geom_boxplot用于画箱式图等等...数目在这里不用提供，因为ggplot2会通过x变量计算各个分类的数目。...#当然你想提供也是可以的，通过stat参数，可以让geom_bar按指定高度画图，比如以下代码： ggplot()+geom_bar(aes(x=c(LETTERS[1:3]),y=1:3), stat
辅助线在散点图中也是经常使用的一种图表元素，它可以帮助我们对分布形态进行分割和归纳，使得数据分布形态及趋势更加明显。 接下来使用diamond数据集来展示散点图中的辅助线。...像素画处理之后，再加上均值十字线，你可以清晰地看到，数据分布形态中，左下角最为密集。 辅助线的另外一种常见的用途就是在时间序列数据中。...这里可以使用辅助线来标注我们最感兴趣的时间点数据： ggplot(economics,aes(date,unemploy))+geom_line()+geom_vline(aes(xintercept=...，通过添加总统任期时间点，我们甚至可以从经济波动数据中观察到经济指标变波动与政治周期的关系。...start是一个代表日期的字段，也就是说我们可以赋值给geom_vline函数一个字段，从而在折线图中绘制出多个时间点的辅助线。
coord_flip() 今天先介绍柱形图： 这里就暂且使用ggplot2包中内置的数据集mpg。...单序列柱形图： ggplot(mpg,aes(class,displ))+geom_bar(stat="identity",fill="steelblue") 以上参数中，mpg是数据集名称，aes内的参数依次是...ggplot(mpg,aes(reorder（class,displ)，displ)+geom_bar(stat="identity",fill="steelblue") 以上最简单的单序列柱形图，其实还有非常多的参数调整设定...，这里不再一一详解，感兴趣可以参考ggplot2——数据分析与图形艺术这本该包作者的书。...只需做一些基本的设定即可，至少不会在数据长宽格式转换上浪费太多时间和精力。
facet）则可以用来生成数据不同子集的图形。...接下来开启ggplot2基础学习系列。第一步从复现文章开始。...下面首先来复现Fig.1a(pie chart& rose chart)，用饼图呈现出不同组织的数量 Fig.1 一、数据载入 library(ggplot2) library(scales...其中柱状图就用geom_bar函数。除此之外，ggplot2提供了众多几何对象geom_xyz()供大家选择，完整的几何对象可以下载RStudio公司总结的ggplot2 cheetsheet。...function函数 学习代码的目的就是为了节省我们的绘图时间。我们可以构建function函数，下次输入自己数据就可以直接使用，不用再调整参数。
ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致，它将数学空间映射到图形元素空间。...例如，用上图中的散点拟合曲线。...例如，在上图中，我们将变量 am 映射到颜色，但具体使用哪种颜色是 ggplot2 自动选择的。如果想自己设定颜色，就需要使用标度（scale）函数了。...分面是将整个数据按照某一个或几个分类变量分成多个子集，然后用这些子集分别作图。例如，要将上图按照变量 am 的两个水平分别展示，可以使用下面的命令。绘图结果如下图所示。...(color = "black") + scale_fill_brewer() + theme_bw() 上图被称为叠加条形图，是为了在一幅图中同时展现多个变量，图中的纵坐标是计数的绝对大小
R语言，基础绘图里面多如繁星的参数调的我晕头转向。...，它开创性的在R语言绘图中增加了图层的概念（如果你熟悉PS应该对图层不陌生）。...然后加载包及数据集，选取一个小量数据集来做分析，测试数据如下： 各种属性映射由 ggplot()函数执行，只需要加一个图层，比如 geom_point()告诉ggplot2要画散点，于是所有的属性都映射到散点上...geom_point()完成的就是几何对象的映射，ggplot2提供了各种几何对象映射，如 geom_histogram用于直方图， geom_bar用于画柱状图， geom_boxplot用于画箱式图等等...如果ggplot2只是有这39个内置图形函数那就太没意思了，每个映射都是可以细化调整的，包括X,Y轴，颜色，大小等具体的熟悉，只是需要时间来熟练使用！
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。...：用于设置条形图的其他属性信息，如统一的边框色、填充色、透明度等； width：用于设置条形图的宽度，默认为0.9的比例； binwidth：该参数在条形图中已不再使用，但可以使用在绘制直方图的geom_histogram...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...如上图所示，该图形的最大的好处是既可以实现数据的组内比较（如相同空气质量等级下不同风力的比较），也可以实现数据的组间比较（如相同风力下不同空气质量的比较）。
facet指的是子图的规范，也就是说，在单独的图中，将数据中的多个变量相邻地绘制在一起。统计转换主要指在图表中包含汇总统计信息，例如中位数或百分位数。坐标描述了不同的坐标系。...根据您想要绘制的数据的结构，使用较少的坐标系(如极坐标系统)可能提供一种更好的可视化数据的方法。最后，主题提供了各种选项来设计绘图的所有非数据元素，如图例、背景或注释。...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。...绘制多维数据 除了基本的绘图之外，您几乎可以在ggplot2中做任何其他可以做的事情，比如绘制多维数据。...结论 如您所见，plotnine为您提供了利用Python中图形语法的能力。这提高了代码的可读性，并允许您将部分数据具体映射到可视对象。
qplot 加载qplot library(ggplot2) # 测试数据集，ggplot2内置的钻石数据 qplot(carat, price, data = diamonds) dsmall <-...histogram"，直方图 (5) geom="density"，核密度估计图 (6) geom="bar"，条形图barchart III.时间序列... (7) geom="line"，折线图，可用于时间序列（当x=date) (8) geom="path"，路径图（参见后文） # 2.1 同时绘制散点图+平滑直线...geom_area() geom_bar() geom_line() geom_point() geom_polygon() geom_text() geom_tile() > library("ggplot2...几何对象(Geometric)：几何对象代表我们图中看到的图形元素，如点、线、多边形等。 ? 统计变换(Statistics)：对原始数据进行某种计算，例如二元散点上加上一条回归线。 ?
，而不统计 fre = diamonds ggplot(data = fre)+ geom_bar(mapping = aes(x = cut, y = freq),stat = identity)...包中一个重要的函数，它用于将变量映射到图形属性上，如颜色、形状、大小、位置等。...生成图形：aes()函数可以与ggplot()和图形层函数（如geom_point()、geom_bar()等）结合使用，生成图形对象。...例如，可以将color参数传递给geom_point()函数，以便修改散点图中点的颜色。...总之，aes()函数是ggplot2包中非常重要的一个函数，它可以帮助我们将数据可视化，并控制图形属性，使得我们能够更好地理解数据。
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