在作图过程中,有时我们可能需要通过添加一些线条,使得图形的可视化变得更好,比如一些趋势线等等. 下面我们来看下,一些线条的添加方式. geom_abline(mapping = NULL, data = NULL, ..., slope, intercept, na.rm = FALSE, show.legend = NA) geom_hline(mapping = NULL, data = NULL, ..., yintercept, na.rm = FALSE, show.legend = 

安装:install.packages("ggplot2") 加载:library(ggplot2) Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象) 其中: data: 数据集,主要是data frame: Aesthetics: 美学映射,比如将变量映射给x,y坐标轴,或者映射给颜色.大小.形状等图形属性: Geometry: 几何对象,比如柱形图.直方图.散点图.线图.密度图等. 在ggplot2中有两个主要绘图函数:qpl

1.ggplot2发展历程 ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品,也是他博士论文的主题之一,实际上ggplot2还有个前身ggplot,但后来废弃了,某种程度上这也是Hadley写软件的特 征,熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了(还有reshape2).带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动,基本上不兼容.尽管如此,他的R代码风格在R社区可谓独树一帜,尤其是他的代码结构很好,可读性很高,ggplot2是R代码抽象的一个杰作.读者若感兴趣,可以在GitHub网站

折线图简介 折线图通常用来对两个连续变量的依存关系进行可视化,其中横轴很多时候是时间轴. 但横轴也不一定是连续型变量,可以是有序的离散型变量. 绘制基本折线图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_line()便可绘制出基本折线图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(BOD, aes(x = Time, y = demand)) + # 折线图函数 geom_line()     运行结果:

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(续) rugarch 包的使用 简单实验 rugarch 参数估计的行为 极端大样本 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(续) 本文承接<在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题> 链接:https://www.cnblogs.com/xuruilong100/p/9986088.html 在之前的博客<在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题>中,Curtis Miller 讨论了 fGarch 包和 tseri

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 GARCH 模型基础 估计 GARCH 参数 fGarch 参数估计的行为 结论 译后记 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 本文翻译自<Problems In Estimating GARCH Parameters in R > 原文链接:https://ntguardian.wordpress.com/2017/11/02/problems-estimating-garch-parameters-r/ 更新(11/2/17 3:00

简介 ggplot2包是基于Wilkinson在<Grammar of Graphics>一书中所提出的图形语法的具体实现, 这套图形语法把绘图过程归纳为data, transformation, scale, coordinates, elements, guides, display等一系列独立的步骤, 通过将这些步骤搭配组合, 来实现个性化的统计绘图.于是, 得益于该图形语法, Hadley Wickham所开发的ggplot2是如此人性化, 不同于R基础绘图和先前的lattice那样参

1 安装 # 获取ggplot2 最容易的就是下载整个tidyverse: install.packages("tidyverse") # 也可以选择只下载ggplot2: install.packages("ggplot2") # 或者下载GitHub上的开发者版本 # install.packages("devtools") devtools::install_github("tidyverse/ggplot2") 2 快

本文首发于微信公众号 *“ 生信补给站 ” ,期待您的关注!!!* 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNDI1MzgzOQ==&mid=2650394184&idx=1&sn=11f28193202b0714aadef44f5304eb9d&chksm=f01caca8c76b25be779b1b668e44305dd0ff4447f7afcce7a9eedc340ded29a0af86c6b31e35&token=

出处:http://www.cellyse.com/how_to_use_gggplot2_part1/ ggplot2包是基于Wilkinson在<Grammar of Graphics>一书中所提出的图形语法的具体实现, 这套图形语法把绘图过程归纳为data, transformation, scale, coordinates, elements, guides, display等一系列独立的步骤, 通过将这些步骤搭配组合, 来实现个性化的统计绘图.于是, 得益于该图形语法, Hadle

概述 aggregate函数应该是数据处理中常用到的函数,简单说有点类似sql语言中的group by,可以按照要求把数据打组聚合,然后对聚合以后的数据进行加和.求平均等各种操作. x=data.frame(name=c("张三","李四","王五","赵六"),sex=c("M","M","F","F"),age=c(20,40,22,30),h

想做一个简单的分组折线图,并添加误差棒,类似下面这样的: 用ggplot似乎很简单就能实现:ggplot+geom_errorbar+geom_line+geom_point,重点在于计算误差棒. 还是看示例数据吧: Type是转录和蛋白两个组学,Region是某个组织的不同区域.想作如上图的样子,即不同区域在两个组学的折线图分布. 计算误差需要安装Rmisc包中的summarySE函数. # summarySE 计算标准差和标准误差以及95%的置信区间. library(Rmisc) tgc

今天,随着数据量的不断增加,数据可视化成为将数字变成可用的信息的一个重要方式.R语言提供了一系列的已有函数和可调用的库,通过建立可视化的方式进行数据的呈现.在使用技术的方式实现可视化之前,我们可以先和雷锋网一起看看如何选择正确的图表类型. 作者 Dikesh Jariwala是一个软件工程师,并且在Tatvic平台上编写了一些很酷很有趣的程序.他用API编写了第一版Price Discovery,雷锋网对他所写的这篇文章做了编译,未经许可不得转载. 如何选择正确的图表类型 四种可选择的基本类型:

qplot()函数 一年前就听说过ggplot,很多人都说ggplot强大,ggplot无所不能,从今天开始就让我们一起来见证一下这个神奇的R包. 首先要加载ggplot2: 1 if(!suppressWarnings(require('ggplot2'))){ 2 install.packages('ggplot2') 3 require('ggplot2') 4 } 先简单介绍一下diamonds数据集,diamonds数据集包含了约54000颗钻石的价格和质量信息.有 克拉重量(cara

上一篇说了qplot函数,现在说一下ggplot函数 本身不能实现,需要添加层才可以.ggplot2的核心函数 library(ggplot2) ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) + geom_point(col="steelblue",alpha=0.4,size=5) #做散点图,半透明蓝色大小为5.使用了两层. ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) + geom_point(aes(color=factor(Mont

ggplot2绘图系统--位置调整函数 可以参数position来调整,也有专门的函数position_*系列来设置. 位置函数汇总: 1.排列 并排排列 mean <- runif(12,1,3) lower <- mean-runif(12,0,2) upper <- mean+runif(12,0,2) mydata <- data.frame(group=rep(LETTERS[1:4],each=3), levels=rep(c('low','middle','high'

0.查看R的系统帮助文档 标度 scale breaks, labels, limits, labs dose <- c(20, 30, 40, 45,60) drugA <- c(16, 20, 27, 40, 60) drugB <- c(15, 18, 25, 31, 40) # 数据准备 opar <- par(no.readonly=T) # 保存画图环境 par(lwd=2, cex=1.5, font.lab=2) # 设置画图环境 plot(dose, drugA,

折线图-ggplot2  http://blog.163.com/yugao1986@126/blog/static/6922850820131161531421/http://blog.sina.com.cn/s/blog_7cffd1400101f50v.html <R Graphics Cookbook-By Winston Chang> #======================折线图library(ggplot2)  #作图library(gcookbook)  #案例数据lib

例一 Michaelis-Menten动力学方程 这个例子中采用出自文献中的一组有关于浮萍氮摄取的数据,共2两个变量8个观测值,其中底物浓度与浮萍的氮取速率之间可以通过M-M动力学方程来进行描述.在这个例子中首先通过nls()根据M-M动力学方程进行模型拟合,然后用预测值进行了ggplot2绘图,主要采用了R里面的数学表示方法plotmath在图中展示了公式,并通过ggplot2种的theme对图像进行了修饰.需要注意的在geom_text()并不能直接使用expression,需要开启pars

ggplot绘图之基本语法 2018年09月03日 22:29:56 一个人旅行*-* 阅读数 4332更多 分类专栏: R语言   1.ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离.按图层作图,保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性,并将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加是靠“+”号实现的,越后面其图层越高.

R 可视化学习笔记 记参数挺费劲的,还是用的时候查官方文档吧,现在记个大概就行吧~ 1.ggplot2分层次绘图 1.1 核心理念 把绘图与数据分离,把数据相关的绘图与数据无关的绘图分离,按图层作图.ggplot2可以把绘图拆分成多个图层,且能够按照顺序创建多重图形 使用ggplot2包创建图形时,每个图形都是由函数ggplot()创建的,提供绘图的数据和映射 数据(data):数据框对象 映射(mapping):由aes()函数来设置映射 1.2 ggplot2绘图组件 列几种常见的部件 几何