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。...，有两点需要说明，一方面，在ggplot2绘图过程中均采用图层思想，将多个图形进行叠加和设置；另一方面，图层思想是通过代码中的加号（+）表现出来的。...) + # 删除x轴的标题 labs(x = '')# 绘制有序的条形图 p2 <- ggplot(data = df, # 要求x轴的省份按GDP的大小降序排序...对于数值型变量有两个，离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢（如常见的环比、同比问题），这里提供一个解决思路，那就是使用对比条形图。
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。...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，...对条形图来说，'dodge'将分组条形图并排，'stacked'堆叠分组条形图，'fill'垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等。对于点来说，'jitter'减少点重叠。...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。...指定刻度标记、labels=指定刻度标记标签、limits=控制要展示的值的范围 scale_x_discrete()和scale_y_discrete() breaks=对因子的水平进行放置和排序，labels
✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...identity表示条形的高度是变量的值；对于连续性变量使用bin，转换的结果使用变量density来表示。...「position：」 位置调整，有效值是stack、dodge和fill，默认值是stack（堆叠），是指两个条形图堆叠摆放，dodge是指两个条形图并行摆放，fill是指按照比例来堆叠条形图，每个条形图的高度都相等...「width：」 条形图的宽度，是个比值，默认值是0.9 「color：」 条形图的线条颜色 「fill：」 条形图的填充色 基本演示 读取ImagJ数据及转换 #读取ImageJ dat=read.csv...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
+ geom_hline(yintercept = 0, size = 1, colour = "#333333") 构图 如果想将可视化的数据按某个变量进行拆分，则需要使用facet_wrap或facet_grid...按大小重新排序栏 默认情况下，R将按字母顺序显示数据，但按大小排列则很简单：只需将reorder（）包装在要重新排列的x或y变量周围，然后指定要变量 重新排序。 例如。...x =重新排序（国家/地区，流行）。...升序是默认设置，但是您可以通过将desc（）包裹在要排序的变量周围来将其更改为降序： bars <- ggplot(bar_df, aes(x = reorder(country, lifeExp),...image.png 修改柱状图柱子顺序 有时，您需要以不按字母顺序或按大小重新排序的方式对数据进行排序。
每个geom只能显示特定的几何图形（例如，条形图、线和点等），每个geom都有默认统计，并且每个统计都有默认的geom 位置调整：用于调整图形上几何元素的位置以避免相互遮挡，例如在条形图中，堆叠或回避（...对象p是类ggPlot的R S3对象，由数据和其他包含关于该图的信息的组件组成。我们可以使用Summary()函数访问信息的详细信息，以跟踪确切使用了哪些数据以及变量是如何映射的。...尺度函数既可用于连续变量，也可用于分类变量。例如，在连续情况下，用刻度填充直方图或密度图；在离散情况下，比例用于填充直方图或条形图，或者在映射颜色、大小或形状时用于散点图。...~y+z))对两个变量执行刻面，两个变量都按列显示，绘图将基于一个变量与另一个变量的级别并排显示。这种可视化使得两个分类变量的比较非常有效。...此功能使包装分面特别适用于对多个级别的类别变量的分面组合进行分面。要执行WRAP刻面，我们使用facet_wrap(FORMULA)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。..., #设置y轴变量 fill=factor(group))) + #设置图形填充变量 geom_bar(width =...y变量的数量 #stat="identity"表示条形的高度是y变量的值 scale_fill_manual(values = Colors) #设置填充的颜色 三、转换成饼图 coord_polar...y=value, #设置y轴变量 fill=factor(group))) + #设置图形填充变量 geom_bar(width...=value, #设置y轴变量 fill=factor(group))) + #设置图形填充变量 geom_bar(width
简介 Hadley Wickham撰写的ggplot2[1]是好用的软件包，是可视化工具的必备包。但是，需要知道ggplot2一定的理论与原理，对新手来说，入门门槛还是比较高的。...按剂量("dose")进行颜色填充；添加抖动点并按剂量("dose")更改形状。...小提琴图 下图是小提琴图(ggviolin)与箱型图的结合(add = "boxplot")，按剂量("dose")进行颜色填充；增加白色填充(add.params = list(fill = "white...有序的条形图 条形图(ggbarplot)中可以利用sort.val = "desc"把数据从大到小排序并且不在组内进行排序(sort.by.groups = FALSE)，而是所有数据排序；旋转x轴标签...根据上面的数据，创建一个有序的箱型图，按升序对值排序（sort.val = "asc"）。
一、简介 上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则，为了生成各种复杂的叠加图层，需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则，本文便就常见的基础几何图形进行说明； 二、各基础图形 2.1...，多用于表现某些水平或比例类指标随时间的变化情况，下面是一个朴素的例子，以huron湖水水平变化数据为例： library(ggplot2) p <- ggplot(huron,aes(x=year,...,stat = 'identity')+ labs(title='消费水平')+ theme(plot.title=element_text(hjust=0.5)) p 可以看出这时我们的堆叠条形图便而可以看作离散的堆积面积图...； 2.4 bin2d() 二维热图也是一种非常实用的图像，我们可以用来一览数据的某两个变量上的指标分布情况： library(ggplot2) d <- ggplot(diamonds, aes...= rownames(mtcars))) p + geom_text() 对出现标签遮挡的情况进行抹除（不建议使用）： p + geom_text(check_overlap = TRUE)
缺失值处理是一个数据分析工作者永远避不开的话题，如何认识与理解缺失值，运用合适的方式处理缺失值，对模型的结果有很大的影响。...缺失值可视化 matplotlib库--条形图 利用常规matplotlib.pyplot库可视化出每个变量的缺失值比例，以及总体排名情况，一目了然。...optional, default: 0条形基的y坐标, 用于绘制堆叠条形图。...log : bool, optional, default: False 是否对坐标轴进行log变换。 **kwargs 关键字参数，用于对条形图进行其他设置，如透明度等。...迭代(循环)次数可能的话超过40，选择所有的变量甚至额外的辅助变量。 C. KNN填充 利用KNN算法填充，将目标列当做目标标签，利用非缺失的数据进行KNN算法拟合，最后对目标标签缺失值进行预测。
---title: "R语言基础-画图（ggplot2）"output: html_documentdate: "2023-09-12"---ggplot2绘图模版# ggplot(data = <DATA...iris为例进行说明2....属性设置（颜色、大小、点的形状、透明度、线型等）2.1 手动设置颜色-color；大小-size；形状-shape；透明度-alpha；填充颜色-fill具体的实际参数现查现用即可哦#设置颜色library...#通过color-shape-fill三个参数的连用，可以达到双色实心的目的#类似于ppt中的轮廓颜色、填充颜色，示例如下ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping...#双分面dat = iris#建议重新赋值而不是在内置数据iris上直接进行修改哦dat$Group = sample(letters[1:5],150,replace = T)ggplot(data
下面来实现Fig.2a的条形图(barplots) 一、数据载入 rm(list = ls()) library(reshape2) library(ggplot2) library(RColorBrewer...cast 函数的作用除了还原数据外，还可以对数据进行整合。 dcast 输出数据框。公式的左边每个变量都会作为结果中的一列，而右边的变量被当成因子类型，每个水平都会在结果中产生一列。...二、条形图(相对比例) # 8个样品组的 22种免疫细胞比例 p <- ggplot(melt.data ,aes(x = Status, # 设置x轴...+ #stat="count"表示条形的高度是y变量的数量 #stat="identity"表示条形的高度是y变量的值 scale_fill_manual(values = colorRampPalette...（相对比例） 其实就是输入数据的不同 data <- read.table('..
按变量组图（facet_等） 真正的绘图命令（stat_，geom_，annotate），这三类就是实现一个函数一个图层的核心函数。...aes : 同样适用于修改geom_XXX() aes参数控制了对哪些变量进行图形映射，以及映射方式 图形属性（aes）横纵坐标、点的大小、颜色，填充色等 几何对象函数 描述 geom_abline 线图...，由斜率和截距指定 geom_area 面积图（即连续的条形图） geom_bar 条形图 geom_bin2d 二维封箱的热图 geom_blank 空的几何对象，什么也不画 geom_boxplot...定位函数 描述 position_dodge 并列 position_fill 填充 position_identity 不对位置进行处理 position_jitter 扰动处理 position_stack...堆叠处理 4. ggplot2的应用语法 ggplot(data =, aes(x = , y = )) + geom_XXX(...)+ ... + stat_XXX(...) + ... + annotate
使用qplot()对变量carat画出更美观的直方图: > qplot(carat,data=diamonds,geom="histogram",binwidth=.1,xlim=c(0,3),fill...:position用于这一层图形的位置调整，常用于条形图(bar)和直方图，取值为“identity”时表示直接显示，" dodge”为按分类变量并列放置，" stack”为堆叠放置，"fill”显示相对比例...进行数据映射时，函数aes()可用于设置图形样式，通过参数color,shape和size分别设置点的颜色、形状和大小按哪些向量分类，通过这些参数，即使一个简单的散点图也可以传递大量信息。...轴作log10变换;第四图层添加平滑的统计变换 (5)分面 当我们想要观察某一分类变量对数据的影响情况时，仅通过shape, color区分是不够的，需要根据变量的不同取值进行分组、分别绘图。...这时就要用到facet数，它控制数据分组的方法和排列形式，进行条件绘图。 常用的函数是facet_wrap(~x, ncol)，其中x表示分组变量，ncol表示图形的排列方式，即分成几列。
一、前言二、初阶图形2.1 基本条形图2.2 水平柱状图2.3 带图例的堆叠柱状图2.4 带图例的分组柱状图2.5 ggplot作图2.6 plotly作图三、进阶图形3.1 水平柱状图3.2 显著性柱状图...3.3 堆积百分比柱状图3.4 分组柱状图四、讨论一、前言柱状图又称条形图，在统计分析中的使用频率最高，也是众多小白入门R最早绘制的可视化图形。...") #可自行更换颜色图片2.2 水平柱状图barplot(values,horiz = TRUE) #翻转图片2.3 带图例的堆叠柱状图#构建数据data <- as.matrix(data.frame...) #读取文件rt = read.table(inputFile, header=T, sep="\t", check.names=F) #按FDR排序labels=rt[order(rt$FDR,decreasing...right", #图例位置 sort.val = "asc", #倒序，顺序改为desc sort.by.groups=TRUE)+ #按组排序
： qplot(carat, data=data, geom='density', colour=color) 传入fill来控制每个曲线下的填充颜色： 2.2.6 条形图...，下面我们就对ggplot2的语法规则进行探索： 3.1 ggplot2的绘图过程 我们先来看一下ggplot2的绘图过程： 仅根据上面的图，你心中一定很是疑惑，没关系，请你先短暂浏览上面这个过程...，当传入的属性值非正常输入时，譬如colour中输入的是data中某列类别型变量时，整个绘图过程不会有异常，因为ggplot2内部非常“宽容”地对类别型变量进行了标度转换，如下例： qplot(displ...，并多次使用过，它控制生成的图像类型； 3.2.5 位置调整 位置调整指的是对该层中的元素位置进行微调，ggplot2中所有可用的位置调整参数如下： 名称 描述 dodge 禁止重叠，并排放置 fill...堆叠元素并将高度放缩为1 identity 不做任何调整（就像神经网络里的identity激活函数一样） jitter 给点添加扰动避免重合 stack 将图形元素堆叠起来 而上述这些位置参数通常是应用在条形图中
值得一提的是，柱状图一般需要排序：如果分类型变量是有序的，按照它本身的顺序排列即可；如果分类型变量无序，那么则根据数值型变量的大小进行排序，使柱状图的高度单调变化。...（排序的宗旨是直观的表达出想展示的规律） 条形图 ? 条形图 只不过把柱状图坐标旋转一下，竖着的变成横着的，这个可根据版面自由选择。上图示例就是串列的堆叠条形图。 南丁格尔玫瑰图 ?...它一般是把多个类别随时间的变化数据堆叠起来，表征随时间变化的趋势。 词云图 ? 词云图 词云图即是对词汇的频数进行可视化，一个词越大它出现的次数就越多，一般与文本挖掘配合使用。...想想看，如果要把一个月每天的数据都做一张图，难道要做30张图？以交互的方式，让用户自己选择哪一天，然后进行数据筛选、计算、重新画图，1张图就够了。 展现源数据。...对作图感兴趣的朋友可进入腾讯课堂：http://bioinfo.ke.qq.com，里面有关于如何用Adobe Illustrator对图形进行编辑、拼合、排版、简单模式图绘制的视频，可免费观看。
使用 ggplot2 可视化单个变量的分布&两个或多个变量之间的关系。...（variable）——可以度量的数量、质量或属性行：观测值（data point observation ）——在相似条件下进行的一组测量值，包含不同的变量的多个值表格数据：一组与相应变量和观测值相关联的值变量...)) + geom_bar()#根据条形的频率依据处理因子函数对条形重新排序 ggplot(penguins, aes(x = fct_infreq(species))) + geom_bar...fct_infreq() ：按每个级别的观测值数（最大在前）fct_inseq()：按级别的数值。数值变量数值变量可以是连续的，也可以是离散的。...)平滑曲线geom_smooth()三个或更多变量用不同的颜色和形状代表不同观测值将绘图拆分为不同的子图 按单个变量对绘图进行分面facet_wrap() 参数1：公式?
01 两个优秀的数据可视化案例 1. 按年龄段分布的美国人口百分比 ? 这个 GIF 动画，显示了随着时间推移的人口统计数量的变化。这是如何以令人信服的方式呈现一种单一的数据的好榜样。 2....例如：占据公司全部资金一半的两个渠道；某公司员工的男女比例等。...雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序。数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。 03 如何选用图标 在讲完了每种图表的优势和缺点，使用禁忌外，接下来就要为大家介绍： 1....按数据关系选择 根据可视化专家 Andrew Abela 对该数据关系分类方式的提炼，他提出将图表展示的数据关系分为四类：比较、分布、构成和联系。...所以在表示分类时，如项目数量较少，使用柱形图或条形图均可，如项目数量较多，则建议使用条形图。 Q: 柱形图和折线图都可以表示时间序列的趋势，如何选择？ A: 一般来说，建议使用折线图反映趋势变化。
两个优秀的数据可视化案例 ---- A. 按年龄段分布的美国人口百分比： ? 这个 GIF 动画，显示了随着时间推移的人口统计数量的变化。这是如何以令人信服的方式呈现一种单一的数据的好榜样。 B....例如：占据公司全部资金一半的两个渠道；某公司员工的男女比例等。...如何选用图标 ---- 在讲完了每种图表的优势和缺点，使用禁忌外，接下来就要为大家介绍： ① 按应用场景选择 虽然图表种类繁多，但是基于使用场景大致可以分为以下几种情况。 ?...② 按数据关系选择 根据可视化专家 Andrew Abela 对该数据关系分类方式的提炼，他提出将图表展示的数据关系分为四类：比较、分布、构成和联系。...所以在表示分类时，如项目数量较少，使用柱形图或条形图均可，如项目_数量较多_，则建议使用_条形图_。 Q: 柱形图和折线图都可以表示时间序列的趋势，如何选择？
本次内容介绍条形图的绘制，包括基本条形图、簇状条形图、频数条形图、堆积条形图、百分比条形图。 下次将介绍如何对条形图着色、调整条形图的宽度和间距、添加数据标签等内容。...有时候，我们想额外添加一个分类变量跟x轴上的分类变量一起对数据进行分组。 此时，可通过将该分类变量映射给fill参数来绘制簇状条形图，这里的fill参数用来指定条形的填充色。...ggplot(cabbage_exp,aes(x = Date,y = Weight,fill = Cultivar)) + geom_col() 输出图片 反转图例顺序 我们可以通过guides()函数对图例顺序进行调整...演示数据 以ggplot2包中的diamonds数据集为例。...y参数，geom_bar()函数在默认情况下将参数设定为stat = "bin"，该操作会自动计算每组（根据x轴上面的变量进行分组）变量对应的观测值。
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