分面设置在ggplot2应该也是要经常用到的一项画图内容,在数据对比以及分类显示上有着极为重要的作用, 下面是两个经常要用到的分面函数. facet_wrap(facets, nrow = NULL, ncol = NULL, scales = "fixed", shrink = TRUE, as.table = TRUE, drop = TRUE) facet_grid(facets, margins = FALSE, scales = "fixed", spac

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.

1.What is ggplot2 ggplot2基本要素 数据(Data)和映射(Mapping) 几何对象(Geometric) 标尺(Scale) 统计变换(Statistics) 坐标系统(Coordinante) 图层(Layer) 分面(Facet) 这里将从这些基本要素对ggplot2进行介绍. 2.数据(Data)和映射(Mapping) 以R自带的钻石的数据为例,由于样本量十分巨大,我们随机取一个子集来画图.参考:https://www.plob.org/article/726

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

参考:Add P-values and Significance Levels toggplots 多组比较,挑选感兴趣的显示显著性. data("ToothGrowth") head(ToothGrowth) library(ggpubr) my_comparisons <- list( c("0.5", "1"), c("1", "2"), c("0.5", "2&q

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

ggplot2绘图系统--图形分面 ggplot2的分面faceting,主要有三个函数: facet_grid facet_wrap facet_null (不分面) 1. facet_grid函数 facet_grid函数及参数: facet_grid(facets, #x~y, x+y~z margins = F, #仅展示组合数据 scales = 'fixed', #是否通用坐标轴,free_x/free_y/free space = 'fixed', #是否保持相同面积 shrink

开本系列,谈谈一些有趣的 CSS 题目,题目类型天马行空,想到什么说什么,不仅为了拓宽一下解决问题的思路,更涉及一些容易忽视的 CSS 细节. 解题不考虑兼容性,题目天马行空,想到什么说什么,如果解题中有你感觉到生僻的 CSS 属性,赶紧去补习一下吧. 不断更新,不断更新,不断更新,重要的事情说三遍. 谈谈一些有趣的CSS题目(一)-- 左边竖条的实现方法 谈谈一些有趣的CSS题目(二)-- 从条纹边框的实现谈盒子模型 谈谈一些有趣的CSS题目(三)-- 层叠顺序与堆栈上下文知多少 谈谈一些有趣

最近无论是工作还是自我学习提升都很忙,面对长篇大论的博文总是心有余而力不足,但又不断的接触学习到零碎的但是很有意义的知识点,很想分享给大家,所以本篇可能会很短. 本篇接我另一篇讲述 CSS 伪元素的文章: [CSS进阶]伪元素的妙用–单标签之美,看完本文觉得有意思的可以再去看看上一篇,分享了一些伪元素的妙用. 正文从这里开始: 哪些标签不支持伪元素? 我也是才知道这个姿势.为了不误导读者,就赶紧补充一下. 伪元素虽然强大,但是还是有一些特定的标签是不支持伪元素 before 和 after 的.

不均匀的Windows处理器编组 之前写过一篇文章,关于SQLSERVER能识别多少个逻辑CPU的,前些天在论坛里有人问Windows处理器编组是如何划分的?? SQLSERVER到底能识别多少个逻辑CPU? 在帖子给出了两篇文章,我们现在来看一下 http://social.technet.microsoft.com/Forums/zh-CN/17f34500-08d5-4302-a484-3ce487899a83/windows-2008-r2sql-server-2005cpu?forum

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,

直接上代码,多的不再说了. %------------------非均匀B样条拟合MATLAB程序----------------- clear k=; x=load('data.txt'); [n,m]=size(x); %-----------弦长参数化-------------------------------------- u(k+n)=; :n- u(k+i+)=u(k+i)+sqrt((x(i+,)-x(i,))^+(x(i+,)-x(i,))^); end; L=u(n+k);

在连续随机变量这部分,有一种特殊的随机变量X,对于X所有可能取值,P(X)都相等,我们称其为均匀随机变量. 基于均匀随机变量的定义,我们容易看到,其密度函数f(x)必然是一条平行于x轴的直线,因为这样才能够保证如下等式成立. 对于X∈[a,b]的随机变量,我们能够直接得到其密度函数是f(x)=1/(b-a),x∈[a,b]. 下面我们来看一个均匀随机变量的例子. Q:向一个圆当中随机取一条弦,这条弦比该圆内接正三角形的边长要长的概率是多少? 分析:这其实是1889年法国数学家贝特朗提出的贝特朗悖

网络不稳定,会导致某些核的软中断很高么?那么,下面我们来分析下这个论断的准确性. 环境描述: 网卡软中断进行了绑核.设备具备80个核,960个网卡中断,没开启bbr,全部是tcp呼叫. # cat /proc/cpuinfo |grep processor|wc -l # cat /proc/interrupts |grep eth |wc -l # /smp_affinity ,,,,,, 每个网卡中断指定在一个cpu核上. 问题描述:发现有的核上软中断比其他核高很多,因为当时看到有大概2个点

ggplot2简介: 在2005年开始出现,吸取了基础绘图系统和lattice绘图系统的优点,并利用一个强大的模型来对其进行改进,这一模型基于之前所述的一系列准则, 能够创建任意类型的统计图形 1.导入包 library(maps) library(maptools) library(rgdal) library(plyr) library(MASS) library(dplyr) library(ggplot2) 案例1:钻石数据集 采用ggplot2自带的钻石数据集. 数据集变量简介 ##

当字符串的长度不是份数的整数倍时如何均匀地分割,例如:长度为11的字符串要分割成4份,有很多种分法,比如3, 3, 3, 2(前3个字符一份,中间3个一份,再中间3个一份,最后2个一份)这种是比较均匀的分法,即字符串的长度的方差最小. 思路:要把14个字符,分成3组,则可先得到三组列表,每组4个字符,14/3余数2,则将余数2分别均匀的添加到两组列表中,则得4,5,5 实例: s = "abcdefghijklmn"n = 5 方法一: def avsplit1(s, n):    f

本文选自StackOverflow(简称:SOF)精选问答汇总系列文章之一,本系列文章将为读者分享国外最优质的精彩问与答,供读者学习和了解国外最新技术.本文主要解决columns难以均匀拉伸的问题,不同网友给出了不同的解决方案. Drahcir: 我的Android应用程序上显示出一系列表值,我想均匀拉伸columns,而不是按内容大小归为不同的类别.虽然使用了stretchColumns,但不能正确进行组合,是什么原因? Sponge:(最佳方案) 我也遇到过相同的问题,通常我是输入 andr

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

目录: 原始图样 如何去除饼图中心的杂点 如何去除饼图旁边的标签 如何去掉左上角多出来的一横线 如何去掉图例的标题,并将图例放到上面 如何对图例的标签加上百分比 如何让饼图的小块按顺时针从大到小的顺序显示 如何去掉白色外框上的数字 如何在图中加百分比 如何生成饼环 (更多内容请见:R.ggplot2.shiny 汇总) 原始图样: library(ggplot2) dt = data.frame(A = c(2, 7, 4, 10, 1), B = c('B','A','C','D','E'))

我们说Excel有难度的图表,可以考虑ggplot2是否更方便,本帖的例子就是用ggplot做玫瑰图. Excel做玫瑰图有一定难度,可以使用雷达图或圆环图来构建,我的博客上曾有多个帖子讨论这个,见 1.已被sohu隐藏 2.已被sohu隐藏 3.圆环图做南丁格尔玫瑰图:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6bc5205e0101jk0r.html 但在ggplot2中做这个图表类型却是非常的简单方便. #读入你的数据.还是使用以前例子的数据,如下图: rose <-

ggplot {ggplot2} R Documentation Create a new ggplot Description ggplot() initializes a ggplot object. It can be used to declare the input data frame for a graphic and to specify the set of plot aesthetics intended to be common throughout all subsequ