ggplot2是一个绘制可视化图形的R包,汲取了R语言基础绘图系统(graphics) 和l attice包的优点,摒弃了相关的缺点,创造出来的一套独立的绘图系统: ggplot2 有以下几个特点: 1) 图形映射, 自动化的将数据映射到图形上: 2) 图层叠加, 将不同形状的图表视为图层(layer),  可以方便的进行叠加 3)提供了范围控制(scale), 坐标系转换(coord), 分面(facet)等特性: 先看一个最简单的例子,用ggplot2 绘制一副散点图: 代码示例: libr

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

本文版权归http://www.cnblogs.com/weibaar 本文旨在介绍R语言中ggplot2包的一些精细化操作,主要适用于对R画图有一定了解,需要更精细化作图的人,尤其是那些刚从excel转ggplot2的各位,有比较频繁的作图需求的人.不讨论那些样式非常酷炫的图表,以实用的商业化图表为主.包括以下结构: 1.画图前的准备:自定义ggplot2格式刷 2.画图前的准备:数据塑形利器dplyr / tidyr介绍 3.常用的商业用图: 1)简单柱形图+文本(单一变量) 2)分面柱形图

和R自带的绘图系统不同,ggplot2不能直接通过par(mfrow) 或者 layout()来排版多张图片.终于发现,其实可以通过一个『gridExtra』包来搞定: require(gridExtra) plot1 <- Make_Smoking_Plot_TCGA("CLDN18", type = "Normal") plot2 <- Make_Smoking_Plot_TCGA("CLDN18", type = "T

title: "ggplot2 上篇" author: "li_volleyball" date: "2016年4月16日" output: word_document --- 单变量 连续 library(ggplot2) a<-ggplot(mpg,aes(hwy)) a+geom_area(stat = 'bin') a+geom_area(stat = 'bin',binwidth=20) a+geom_area(stat = 'b

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

一页多图 介绍 ggplot2.multiplot是一个易于使用的功能,将多个图形在同一页面上使用R统计软件和GGPLOT2绘图方法.这个功能是从easyGgplot2包. 安装并加载easyGgplot2包 easyGgplot2 ř软件包可以安装如下: install.packages("devtools") library(devtools) install_github("easyGgplot2", "kassambara") 使用装载该

ggplot2中的legend包括四个部分: legend.tittle, legend.text, legend.key, legend.backgroud.针对每一部分有四种处理方式: element_text()绘制标签和标题,可控制字体的family, face, colour, size, hjust, vjust, angle, lineheight,当改变角度时,序将hjust调整至0或1.element_rect()绘制主要供背景使用的矩形,你可以控制颜色的填充(fill)和边界

library(ggplot2) ############################################# # summarySE ############################################# ## Summarizes data. ## Gives count, mean, standard deviation, standard error of the mean, and confidence interval (default 95%).

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')+

title <- rep("A Really Rather Long Text Label", 25)value <- runif(25, 1,10)spacing <- seq(1:25)df <- data.frame(title, value, spacing, stringsAsFactors = FALSE) myplot <- ggplot(data=df, aes(x=spacing, y=value, label = title)) +  

假如数据格式是这样: day    邓文迪    微博    城管0    0.0    9.262970888519191E-4    0.01    0.0    0.0014477585501346314    0.02    0.0    0.0010537133405673631    0.03    0.0    0.001019433865726601    1.640094753065665E-44    0.0    0.0011060571441833288    0.05 

前言 ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据到图

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)

关于ggplot2包(一) 关于ggplot2包(一) 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(Coordinate) 图层(Layer) 分面(Facet) 主题(Theme) 数据(Data)和映射(Mapping) 下面用diamonds的数据为例,由于数据很大,随机选取一个子集进行画图 > library(ggplot2)> data(diamonds)> s

在ggplot中,未来更好的数据可视化效果,我们有时候可能要用到一些坐标转换的操作,比如要画横向条形图或者蜘蛛图等. coord_cartesian(xlim = NULL, ylim = NULL) 笛卡尔坐标:从来看coord_cartesian的参数相对比较简单,x和y的数据限定范围 coord_flip(...) 横向转换坐标:把x轴和y轴互换,没有特殊参数 coord_trans(x = "identity", y = "identity", limx =

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

在主题设置中,rect设置主要用于设置图例和面板 element_rect(fill = NULL, colour = NULL, size = NULL, linetype = NULL, color = NULL) 参数也相对简单,基本上是常用的参数,从设置来看,灵活性还是很高的. 下面看些例子: library(ggplot2) p<-ggplot(mtcars,aes(mpg,hp,colour=factor(cyl)))+geom_point()p p+theme(legend.mar

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&

分布在R中应该算是个比较重要的内容,而通过画图来展示数据的分布,可以更直观的让我们了解数据的分布情况 直方图 geom_histogram(mapping = NULL, data = NULL, stat = "bin", position = "stack", ..., binwidth = NULL, bins = NULL, na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE) 密度图 geom_densi