它本质上修改了ggplot2的主题功能中的某些参数。例如，第一个参数是设置绘图标题元素的字体，大小，字体和颜色。...通常，您不需要更改主题的默认边距，但是如果这样做，则语法为theme（ELEMENT = element_text（margin = margin（0，5，10，0）））。...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。...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。...为了正确排序这些参数，需要在绘制图表之前设置数据的因子水平，在levels参数中指定要绘制类别的顺序： dataset$column <- factor(dataset$column, levels =
而ggpubr软件包提供了一些易于使用的功能，基于ggplot2编写，语法十分简单的的图标。对于一些刚了解R语言，而想用R做可发表的图表的人来说，这真的太好用了！...条形图 数据集 这里用mtcars数据集中进行绘制。...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...如果按照组内排序的话(sort.by.groups = TRUE) ，就是下面这样。...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"）。
如果你正在为如何画出各种好看的可视化图而苦恼，难道你不应该学习一点R语言么？...对了，如果你以为R语言的创造者肉丝儿和萝卜特是一对情侣（这里真的没有鱼香什么事），那你错了，因为他俩长这样！...比如画多个分组变量(SNV和INDEL的het,hom)的条形图，并且标记每个变量的数值，还有修改图例，重新排序！...，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）。...关于ggplot2，下面的内容很重要！ 首先必须练习几个基本图形来了解它映射的思想。 散点图、直方图、条形图、密度图、箱线图。
直接在图表上贴标签 如果没有适当的标签，无论你的图表有多好，它都不会有意义。 直接在图表上贴标签对所有浏览者都有很大帮助。 而对照图例需要把数值和相应的区域一一对应上，会耗费浏览者更多时间和精力。...对饼图的区块按大小进行排序以增强可读性 在使用饼图时，有几种常用的方式： 把最大的一个区块放在12点的位置，然后把其余的区块按顺时针方向降序排列。...避免随机性 同样的建议也适用于许多其他类型的图表，不要默认按字母顺序排序。...左边水平条形图顺序随机，右边从最大值到最小值排序 13. 细细的圈状图表缺乏可读性 一般来说，饼状图不是可读性最好的图表，因为很难直观对比相似的数值。...选择的颜色应该是独特的，以确保区分度。 b.顺序性配色方案 最适用于需要按特定顺序排列的数字变量。 使用色相或明度或两者的组合，你可以创建一个连续的颜色集。
你可以把多出来的几个最小的区块统一归入“其他”区块里 两个饼图，一个由许多区块组成，另一个将小片区块都归入“其他”类别中 09 直接在图表上贴标签 如果没有适当的标签，无论你的图表有多好，它都不会有意义...12 避免随机性 同样的建议也适用于许多其他类型的图表，不要默认按字母顺序排序。...左边水平条形图顺序随机，右边从最大值到最小值排序 13 细细的圈状图表缺乏可读性 一般来说，饼状图不是可读性最好的图表，因为很难直观对比相似的数值。...选择的颜色应该是独特的，以确保区分度。 b.顺序性配色方案 最适用于需要按特定顺序排列的数字变量。 使用色相或明度或两者的组合，你可以创建一个连续的颜色集。...选择可读的字体，避免使用衬线字体和高度装饰性的字体 避免使用斜体、粗体和大写字母 确保文字颜色与背景色的高度对比 不要旋转文字 错误的排版实例 18 使用水平条形图而不是旋转的标签 这个简单的技巧将确保用户能够更方便地查看图表
回归正题，今天就给大家介绍下直方图（histogram）的“好兄弟”——条形图（bar chart）。 假设小仙同学现在要帮一家书店用图形展示2018年最受大家欢迎的书目,数据如下图。 ?...用ggplot画出的条形图还挺好看，可是跟小仙想象中的可不一样。明明我的数据是按照销量从高到低排列的，为什么画出来却是按照字母顺序排列的呢？ ?...在网上搜了半天教程，也没有找到简单的方法进行对因子降序排序，于是小仙同学就大胆的在排序向量参数前面加了个减号，竟然没有报错成功了，意外的惊喜（有时候大胆尝试也会有惊喜哦，网上找教程还要先看懂别人的代码，...有时候发现看半天看懂了对自己并没有帮助）。...Step2.绘图数据的读取 data<-read.csv(“yourfile path”, header = T) Step3.绘图所需package的调用 library(ggplot2) data$
R有几种不同的系统用来产生图形，但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法，一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2，我们能够快速学习，多处应用。...Salaries by phd.png 最后，我们可以用一个分组的条形图按学术等级和性别来可视化教授的人数（三种条形图方式）： ? Number by Rank1.png ?...Number by Rank3.png 值得注意的是，第三个图形中y轴的标签是错误的，它应该是比例而不是数量。我们可以通过添加y="proportion"参数到labs()函数来解决。...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。 分面 如果组在图中并排出现而不是重叠为单一的图形，关系就是清晰的。...，labels=指定这些水平的标签，limits=表示哪些水平应该展示 coord_filp() 颠倒x轴和y轴 我们将这些函数应用一个分组箱线图中，其中包含按学术等级和性别分组的薪资水平，代码如下：
不知道大家用ggplot2绘制饼图的时候有没有遇到过饼图上展示的顺序和图注上展示的顺序不一致的情况。今天小编就来跟大家一起来探讨一下这个问题。...首先我们来构建这样一个数据框，里面包含7种水果和相应的数目。...问题其实出在name的levels上，饼图默认会根据name的levels来按逆时针绘制。我们从堆积柱形图上可以发现，程序会默认按字母顺序来对name进行排序，这也是因子levels的默认排序方法。...所以这样得到的饼图的顺序实际上是apple，banana，cherry......而图注的顺序跟name本身的顺序一致为apple，pear，orange.........按所占百分比排序之后再绘制饼图的代码如下
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。...p2 <- ggplot(data = df, # 要求x轴的省份按GDP的大小降序排序 mapping = aes(x = reorder(Province,...在实际应用中，对于单离散变量和单数值变量的条形图，右图会更加受欢迎，因为它更加直观（借助于排序可以迅速地发现柱子的最高、最低及差异；借助于数值标签可以明确地得知各离散水平下的具体值；借助于参考线可以比较哪些水平值高于平均水平...然而，在实际的企业环境中，这样的图形出现的频次并不是很高，因为绝对数量的堆叠条形图并不能够达到刺激效果。读者不妨使用下面介绍的百分比堆叠条形图。
不过偏偏有人喜欢把它搞得很复杂。 饼图的设计应该直观而清晰，理论上，一个饼图不应该分割超过5块。下面就是两种可以让读者的注意力瞬间集中到你要表述的重点的方法。...错误3：数据排序混乱 你的内容应该以一种合乎逻辑的和直观的方式来引导读者了解数据。所以，记得将数据类别按字母顺序,大小顺序,或价值进行排序。 ? 错误4：数据模糊不清 确保没有数据丢失或被设计。...例如,气泡图大小应该根据区域扩展,而不是直径。 ? 错误7：在一张热力图上使用不同的颜色 颜色用得太花，会给数据增加不可承受之重，相反，设计师应该采用同一色系，或者类比色。 ?...条形图之间的间隔应该是1/2栏宽度。 ? 错误9：很难比较数据 比较是展示数据差异的好法子，但是如果你的读者不容易看出差别的话，那么你的比较就毫无意义。...怎么样，上述10条，你中枪了没有？
不过偏偏有人喜欢把它搞得很复杂。 饼图的设计应该直观而清晰，理论上，一个饼图不应该分割超过5块。下面就是两种可以让读者的注意力瞬间集中到你要表述的重点的方法。...3 数据排序混乱 你的内容应该以一种合乎逻辑的和直观的方式来引导读者了解数据。所以，记得将数据类别按字母顺序,大小顺序,或价值进行排序。 ? 4 数据模糊不清 确保没有数据丢失或被设计。...5 让读者自己解读 设计师应该使图表尽可能轻松地帮助读者理解数据。例如,在散点图中添加趋势线来强调的趋势。 ? 6 扭曲数据 错误确保所有可视化方式是准确的。...例如,气泡图大小应该根据区域扩展,而不是直径。 ? 7 热力图上使用不同颜色 颜色用得太花，会给数据增加不可承受之重，相反，设计师应该采用同一色系，或者类比色。 ?...条形图之间的间隔应该是1/2栏宽度. ? 9 很难比较数据 比较是展示数据差异的好法子，但是如果你的读者不容易看出差别的话，那么你的比较就毫无意义。
这可以是从条形图到散点图或任何其他现有绘图类型的任何内容。 前三个部分是强制性的。没有数据，就没有什么可以绘制的。如果没有轴的定义，也没有什么可以绘制的。最后，不定义几何对象，你只会看到一个空坐标系。...如果您曾经使用过ggplot2，那么您应该熟悉语法中的“+”，它表示上面描述的相同的思想。...plotnine plotnine是一个Python包，允许您使用类似ggplot2的代码来实现图形语法。通过这样做，就像在ggplot2中一样，您可以将数据映射到构成可视化的可视对象。...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。...我们还将几何对象切换到geom_point（），这将为我们提供一个散点图，而不是条形图。让我们来看看会是什么样子： ? 结论 如您所见，plotnine为您提供了利用Python中图形语法的能力。
不过偏偏有人喜欢把它搞得很复杂。 饼图的设计应该直观而清晰，理论上，一个饼图不应该分割超过5块。下面就是两种可以让读者的注意力瞬间集中到你要表述的重点的方法。...错误3.数据排序混乱 你的内容应该以一种合乎逻辑的和直观的方式来引导读者了解数据。所以，记得将数据类别按字母顺序,大小顺序,或价值进行排序。 ? 错误4.数据模糊不清 确保没有数据丢失或被设计。...例如,气泡图大小应该根据区域扩展,而不是直径。 ? 错误7.在一张热力图上使用不同的颜色 颜色用得太花，会给数据增加不可承受之重，相反，设计师应该采用同一色系，或者类比色。 ?...条形图之间的间隔应该是1/2栏宽度. ? 错误9.很难比较数据 比较是展示数据差异的好法子，但是如果你的读者不容易看出差别的话，那么你的比较就毫无意义。...怎么样，上述10条，你中枪了没有？
通常来说，用ggplot2绘图时，默认X轴类别按照字母顺序排列，比如图1 X轴顺序，按照城市首字母进行排序。...这主要是因为ggplot2是根据因子向量的水平按顺序展示的，而不是根据X轴的因子向量顺序排列，因子向量叫做factor，水平向量为level。...⚠️要实现X轴变量的降序，需要改变因子向量的水平顺序，一定要对表格或者因子向量排序后，再改变其水平顺序，才能使得X轴的类别顺序能够匹配Y轴变量的降序呈现。...mydata1$City<-factor(mydata1$City,levels=mydata1$City[order$ix]) #根据“Age”的排序结果设定因子向量的水平顺序。...mydata1$City<-factor(mydata1$City,levels=mydata$City[order$ix]) #根据“Age”的排序结果设定因子向量的水平顺序 ggplot(data
设计师要做的，不仅仅是选择合适的图表类型，更要以一种容易理解的方式来呈现信息，设计出更直观的导航系统,让观众做尽可能减少理解方面的麻烦，做到一目了然。...不过偏偏有人喜欢把它搞得很复杂。 饼图的设计应该直观而清晰，理论上，一个饼图不应该分割超过5块。下面就是两种可以让读者的注意力瞬间集中到你要表述的重点的方法。...错误3.数据排序混乱 你的内容应该以一种合乎逻辑的和直观的方式来引导读者了解数据。所以，记得将数据类别按字母顺序,大小顺序,或价值进行排序。 ? 错误4.数据模糊不清 确保没有数据丢失或被设计。...例如,气泡图大小应该根据区域扩展,而不是直径。 ? 错误7.在一张热力图上使用不同的颜色 颜色用得太花，会给数据增加不可承受之重，相反，设计师应该采用同一色系，或者类比色。 ?...条形图之间的间隔应该是1/2栏宽度. ? 错误9.很难比较数据 比较是展示数据差异的好法子，但是如果你的读者不容易看出差别的话，那么你的比较就毫无意义。
图3 球队是按字母顺序排列的，稍后在绘制图表之前会进行整理，可以看到他们的得分、进球差和得球数。 筛选是周数，因此通过更改它，数据透视表将显示季节中该周的数据。...在这个阶段，表仍然是按俱乐部名称的字母顺序排列的。 图4 然后使用SORT函数，可以根据第三列（得分+球差+得球）得到一个正确排序的表格。...因此，数据透视表中的数据流入计算表，计算表依次输入排序表。该图表绘制了排序表中的数据。 当然，排序表中团队的顺序与图表中显示的顺序相同。...但应用于条形的格式仍保留在该条形上，它不会仅仅因为球队的位置改变而改变。 使用排序表，代码知道该表中最顶层的球队是图表中的顶层球队。表中第二队在图表中排名第二，等等。...通过从上到下依次检查每个条形，并使用排序表中的球队顺序，可以为每个条形应用正确的颜色和徽章。 联盟中有20支球队，所以代码使用一个从1到20的变量计数器对每支球队进行计算。
总结：order对萝卜进行排序，但返回的是坑的位置；sort是将萝卜拔出来重新排，直接了当；rank是按现有顺序挨个比萝卜大小，返回它该种的坑的位置。 这里说的都是数字，那么其他类型的向量呢？ 2....，只不过字符串会按照字母或者汉字拼音首字母进行排序，三个函数返回的值就不需要再赘述了。...这里需要强调一点，如果一个数字向量，排序的时候会按数字大小排序，但是当数字和字母在一起组成一起，就不一定会按照数字大小排序了。...，是有优先级的，不同染色体的名称，chr2后面不管有没有其他东西，有多少，它一定是在chr3前面的。...我们用坑的位置可以做很多事情，因为我们经常操作的数据框中，每一列都是一个向量，每一列都有一样顺序的坑，有了坑的位置我们就可以按行来提取数据框了，就可以按照某一列萝卜的顺序对行进行排序，类似于Excel中按列排序或者筛选扩展到其他列
无衬线字体即是那些文字边缘没有小脚的字体。 3、条状图宽度适度 条形图之间的间隔最好是1/2栏的宽度。 4、使用2D图形 虽然他们看起来很酷，但是3d形状可以扭曲感知，但是看上去会扭曲数据。...2、使用同一色系 颜色用得太花，会给数据增加不可承受之重，相反，设计师应该采用同一色系，或者类比色。...3、标题 如果我们要将数据呈现给第三方，另一个基本但关键的要点是使用标题，它和之前的轴标记非常相似。 4、重点元素做注释 通常情况下，仅仅在图表的左右两侧使用刻度本身并不是很清楚。...四、优秀的可视化图表，遵守的6条原则 1、数据排序有序 数据类别按字母顺序,大小顺序,或价值进行排序，以一种合乎逻辑的和直观的方式来引导读者了解数据。...例如,气泡图大小应该根据区域扩展，而不是直径。 4、展示数据 让读者看到数据，这是可视化的重点。确保没有数据丢失或被设计。例如,使用标准的面积图时，可以添加透明度,确保读者可以看到所有数据。
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