在R中散点图的时候会经常出现,点重合比较严重的现象,这对我们寻找数据规律或者观察数据有很大的干扰. 所幸的是R中,可以用geom_jitter()函数来调整,消除点的重合. geom_jitter(mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", position = "jitter", ..., width = NULL, height = NULL, na.rm = FALSE, show.legend = NA,

在作图过程中,需要绘制多个变量,但是每个变量的数量级不同,在一个坐标轴下作图导致曲线变化很难观察,这时就用到多个坐标轴.本文除了涉及多个坐标轴还包括Axisartist相关作图指令.做图中label为公式的表达方式.matplotlib中常用指令. 一.放一个官方例子先 from mpl_toolkits.axisartist.parasite_axes import HostAxes, ParasiteAxes import matplotlib.pyplot as plt import nu

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

R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? 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ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2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

ggplot2 R的作图工具包,可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果. 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 <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ] #对diamonds数据集进行抽样 #1. 按color,size,shape的基本分类可视化      #1.1 简单的散点图(利用co

1. 目前有四种主题 theme_gray(), theme_bw() , theme_minimal(),theme_classic() 2. X轴设置刻度 scale_x_continuous(limits=c(1950,2000),breaks=seq(1950,2000,5)) 3. Bar & Line ggplot2()+geom_bar(aes(y=x,fill=factor(Group.2)),stat="identity",position='dodge')+

关于ggplot包(二) 关于ggplot包(二) 标尺(Scale) 从前面可以看到,画图其实就是在做映射,不管是映射到不同的几何对象上,还是映射各种图形属性.在对图形属性进行映射之后,使用标尺可以控制这些属性的显示方式,如坐标刻度,如颜色属性. > ggplot(small)+geom_point(aes(x=carat,y=price,shape=cut,colour=color))+scale_y_log10()+scale_colour_manual(values=rainbow(7)

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

在ggplot的主题射中有一部分图需要对图中的部分线条进行设置 element_line(colour = NULL, size = NULL, linetype = NULL, lineend = NULL) 参数基本属于正常的线条设置的形式. 下面来看个例子 library(ggplot2) p<-ggplot(mtcars,aes(mpg,hp,colour=factor(cyl)))+geom_point() p p+theme(axis.line.x=element_line(line

在geom设置和scale设置之后,要想把图画的漂亮,theme设置是比不可少的 在theme 设置中element_text()是一项很重要的内容 element_text(family = NULL, face = NULL, colour = NULL, size = NULL, hjust = NULL, vjust = NULL, angle = NULL, lineheight = NULL) 参数family  表示字体样式 参数face    表示字体格式,可取值("plain&

ggplot2 scale相关设置-坐标转换 在R中坐标轴转换有多种形式,包括对数转换,平方根转换以及坐标刻度前后进行调换 用到的函数分别有: scale_x_log10(...) scale_y_log10(...) scale_x_sqrt(...) scale_y_sqrt(...) scale_x_reverse(...) scale_y_reverse(...)   以上几个函数其实基于 scale_x_continuous(name = waiver(), breaks = waiv

在scale设置中,常用的日期方面的设置函数包括: scale_x_date(),scale_y_date(),scale_x_datetime(),scale_y_datetime()   接下来,我了解下函数的参数部分: 以scale_x_date()为例   scale_x_date(name = waiver(), breaks = waiver(), date_breaks = waiver(), labels = waiver(), date_labels = waiver(), m

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

ggplot2 作图 ggplot2是著名的R语言作图工具包,gg为Grammar of Graphics的缩写,体现了结构化作图的思想.ggplot2根据图层来作图是非常优秀的思想,官方文档在这里 1.数据(data) ggplot2要求数据集格式是data.frame,指定数据集之后就可以直接查找需要的列 例 library(ggplot2) # 选择mtcars数据集 ggplot(data = mtcars, mapping = aes(mpg, wt, color = cyl)) +

1.Why use ggplot2 ggplot2是我见过最human friendly的画图软件,这得益于Leland Wilkinson在他的著作<The Grammar of Graphics>中提出了一套图形语法,把图形元素抽象成可以自由组合的成分,Hadley Wickham把这套想法在R中实现. 为什么要学习ggplot2,可以参考ggplot2: 数据分析与图形艺术的序言(btw: 在序言的最后,我被致谢了). Hadley Wickham也给出一堆理由让我们说服自己,我想再补充

R语言里面一个比较重要的绘图包——ggplot2,是由Hadley Wickham于2005年创建,于2012年四月进行了重大更新,作者目前的工作是重写代码,简化语法,方便用户开发和使用.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,是按图层作图,有利于结构化思维,同时它保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性,绘制出来的图形美观,同时避免繁琐细节.ggplot2可以通过底层组件构造前所未有的图形,你所受到的限制只是你的想象力. 它大概可以分为三个部分: (1)

凡是和数据无关的图形设置内容理论上都可以归为主题类,但考虑到一些内容(如坐标轴)的特殊性,可以允许例外的情况.主题的设置相当繁琐,很容易就占用了 大量的作图时间,应尽量把这些东西简化,把注意力主要放在数据分析上.基于这种考虑,ggplot2主题设置的内容虽然相当多,本文仅在总体上作一简单介 绍. 1 theme函数及其参数 让使用者在数据分析阶段能专注于数据而不是图形细节,这是数据可视化分析工具是否合格的标准之一.某些作图软件(或自以为有作图能力的软件)给出的初始图 形简直惨不忍睹,不花时间修改

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

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 abline().hline()与vline() 在R的基础绘图系统中我们可以在已绘制的图床上通过abline来添加线条,在ggplot2中当然也有类似的方法: geom_abline(): 我们主要使用两个参数控制线条的位置,slope控制斜率,intercept控制截距,下面是一个简单的例子,

一.简介 ggplot2是R语言中四大著名绘图框架之一,且因为其极高的参数设置自由度和图像的美学感,即使其绘图速度不是很快,但丝毫不影响其成为R中最受欢迎的绘图框架:ggplot2的作者是现任Rstudio首席科学家的Hadley Wickham,ggplot2基于Leland Wilkinson在Grammar of Graphics(图形的语法)中提出的理论,取首字母缩写再加上plot,于是得名ggplot,末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不