原始图样:

library(ggplot2) dt = data.frame(A = c(2, 7, 4, 10, 1), B = c('B','A','C','D','E')) p = ggplot(dt, aes(x = "", y = A, fill = B)) +  geom_bar(stat = "identity") +  coord_polar(theta = "y") ## 把柱状图折叠成饼图(极坐标) p

如何去除饼图中心的杂点:

library(ggplot2) dt = data.frame(A = c(2, 7, 4, 10, 1), B = c('B','A','C','D','E')) p = ggplot(dt, aes(x = "", y = A, fill = B)) +  geom_bar(stat = "identity", width = 1) + ## width >= 1 时中心的杂点将消失 coord_polar(theta = "y")  p

如何去除饼图旁边的标签:

library(ggplot2) dt = data.frame(A = c(2, 7, 4, 10, 1), B = c('B','A','C','D','E')) p = ggplot(dt, aes(x = "", y = A, fill = B)) +  geom_bar(stat = "identity", width = 1) +  coord_polar(theta = "y") +  labs(x = "", y = "", title = "") ## 将标签设为空 p

如何去掉左上角多出来的一横线:

library(ggplot2) dt = data.frame(A = c(2, 7, 4, 10, 1), B = c('B','A','C','D','E')) p = ggplot(dt, aes(x = "", y = A, fill = B)) +  geom_bar(stat = "identity", width = 1) +  coord_polar(theta = "y") +  labs(x = "", y = "", title = "") +  theme(axis.ticks = element_blank()) ## 把左上角多出来的“小胡子”去掉 p

如何去掉图例的标题,并将图例放到上面:

library(ggplot2) dt = data.frame(A = c(2, 7, 4, 10, 1), B = c('B','A','C','D','E')) p = ggplot(dt, aes(x = "", y = A, fill = B)) +  geom_bar(stat = "identity", width = 1) +  coord_polar(theta = "y") +  labs(x = "", y = "", title = "") +  theme(axis.ticks = element_blank()) +  theme(legend.title = element_blank(), legend.position = "top") ## 将图例标题设为空,并把土方放在上方 p

如何对图例的标签加上百分比:

library(ggplot2) dt = data.frame(A = c(2, 7, 4, 10, 1), B = c('B','A','C','D','E'))  myLabel = as.vector(dt$B) ## 转成向量,否则图例的标签可能与实际顺序不一致 myLabel = paste(myLabel, "(", round(dt$A / sum(dt$A) * 100, 2), "%) ", sep = "") ## 用 round() 对结果保留两位小数  p = ggplot(dt, aes(x = "", y = A, fill = B)) +  geom_bar(stat = "identity", width = 1) +  coord_polar(theta = "y") +  labs(x = "", y = "", title = "") +  theme(axis.ticks = element_blank()) +  theme(legend.title = element_blank(), legend.position = "top") +  scale_fill_discrete(breaks = dt$B, labels = myLabel) ## 将原来的图例标签换成现在的myLabel p

如何让饼图的小块按顺时针从大到小的顺序显示:

library(ggplot2) dt = data.frame(A = c(2, 7, 4, 10, 1), B = c('B','A','C','D','E'))  dt = dt[order(dt$A, decreasing = TRUE),] ## 用 order() 让数据框的数据按 A 列数据从大到小排序 myLabel = as.vector(dt$B)  myLabel = paste(myLabel, "(", round(dt$A / sum(dt$A) * 100, 2), "%) ", sep = "")   p = ggplot(dt, aes(x = "", y = A, fill = B)) +  geom_bar(stat = "identity", width = 1) +  coord_polar(theta = "y") +  labs(x = "", y = "", title = "") +  theme(axis.ticks = element_blank()) +  theme(legend.title = element_blank(), legend.position = "top") +  scale_fill_discrete(breaks = dt$B, labels = myLabel)  p

如何去掉白色外框上的数字:

library(ggplot2) dt = data.frame(A = c(2, 7, 4, 10, 1), B = c('B','A','C','D','E'))  dt = dt[order(dt$A, decreasing = TRUE),] ## 用 order() 让数据框的数据按 A 列数据从大到小排序 myLabel = as.vector(dt$B)  myLabel = paste(myLabel, "(", round(dt$A / sum(dt$A) * 100, 2), "%) ", sep = "")   p = ggplot(dt, aes(x = "", y = A, fill = B)) +  geom_bar(stat = "identity", width = 1) +  coord_polar(theta = "y") +  labs(x = "", y = "", title = "") +  theme(axis.ticks = element_blank()) +  theme(legend.title = element_blank(), legend.position = "top") +  scale_fill_discrete(breaks = dt$B, labels = myLabel) +  theme(axis.text.x = element_blank()) ## 白色的外框即是原柱状图的X轴,把X轴的刻度文字去掉即可 p

如何在图中加百分比:

library(ggplot2) dt = data.frame(A = c(2, 7, 4, 10, 1), B = c('B','A','C','D','E'))  dt = dt[order(dt$A, decreasing = TRUE),] myLabel = as.vector(dt$B)  myLabel = paste(myLabel, "(", round(dt$A / sum(dt$A) * 100, 2), "%)", sep = "")   p = ggplot(dt, aes(x = "", y = A, fill = B)) + geom_bar(stat = "identity", width = 1) +  coord_polar(theta = "y") +  labs(x = "", y = "", title = "") +  theme(axis.ticks = element_blank()) +  theme(legend.title = element_blank(), legend.position = "top") +  scale_fill_discrete(breaks = dt$B, labels = myLabel) +  theme(axis.text.x = element_blank()) +  geom_text(aes(y = A/2 + c(0, cumsum(A)[-length(A)]), x = sum(A)/20, label = myLabel), size = 5) ## 在图中加上百分比:x 调节标签到圆心的距离, y 调节标签的左右位置 p

如何生成饼环:

library(ggplot2) dt = data.frame(A = c(2, 7, 4, 10, 1), B = c('B','A','C','D','E'))  dt = dt[order(dt$A, decreasing = TRUE),] myLabel = as.vector(dt$B)  myLabel = paste(myLabel, "(", round(dt$A / sum(dt$A) * 100, 2), "%)", sep = "")   p = ggplot(dt, aes(x = "", y = A, fill = B)) + geom_bar(stat = "identity", width = 0.3) + ## 当width < 1 时饼图将变成饼环  coord_polar(theta = "y") +  theme_bw() +  labs(x = "", y = "", title = "") +  theme(axis.ticks = element_blank()) +  theme(legend.position = "none") +  theme(axis.text.x = element_blank()) +  geom_text(aes(y = A/2 + c(0, cumsum(A)[-length(A)]), x = sum(A)/24, label = myLabel), size = 5)  p

r画饼图的更多相关文章

  1. 使用R画地图数据

    用R画地图数据 首先,从这里下载中国地图的GIS数据,这是一个压缩包,完全解压后包含三个文件(bou2_4p.dbf.bou2_4p.shp和bou2_4p.shx),将这三个文件解压到同一个目录下. ...

  2. (转)浅谈HTML5与css3画饼图!

    神马系饼图? 饼图,大家都应该熟知,在统计数据对比方面,几乎处处用到.如cnzz的统计饼图 从饼图中,很形象地展示了访问者地区的分布,以扇形为块的方式拼成一个大圆. 都使用什么方法实现 目前众多站点制 ...

  3. R画网络图

    R  画网络图 目的:用R做生信分析,画基因样本的网络图,从中观察样本的致病性情况. 一.所用到的包 library(tidyr) library(ggplot2) library(reshape2) ...

  4. 用 R 画中国分省市地图

    用 R 画中国分省市地图 (2010-11-18 16:25:34) 转载▼ 标签: 中国地图 营销 杂谈 分类: 数据分析 用R 也可以做出漂亮的依参数变化的中国地图. 主要参考(http://co ...

  5. R语言-饼图

    1.饼图 > browsers<-read.table("browsers.txt",header=TRUE) > browsers<-browsers[o ...

  6. 使用matplotlib画饼图

    import matplotlib.pyplot as pltx = [4, 9, 21, 55, 30, 18]labels = ['math', 'history', 'chemistry', ' ...

  7. Matplotlib学习---用matplotlib画饼图/面包圈图(pie chart, donut chart)

    我在网上随便找了一组数据,用它来学习画图.大家可以直接把下面的数据复制到excel里,然后用pandas的read_excel命令读取.或者直接在脚本里创建该数据. 饼图: ax.pie(x,labe ...

  8. 用R画韦恩图

    #导入R包 library(grid)library(futile.logger)library(VennDiagram) #建立测试数据集 A = 1:150B = c(121:170,300:32 ...

  9. 使用HTML5画饼图

    在进行数据的统计分析时, 饼图也是比较经常用到的一类统计图. 需求分析:   一个饼图一般包含以下几部分:   1.标题   2.扇形   3.份额(百分比)   4.标识器      设计:     ...

随机推荐

  1. Unix环境高级编程(六)进程控制

    本章介绍Unix的进程控制,包括进程创建,执行程序和进程终止,进程的属性,exec函数系列,system函数,进程会计机制. 1.进程标识符 每一个进程都有一个非负整数标识的唯一进程ID.ID为0表示 ...

  2. AjaxPro实现异步调用,解决浏览器假死及超时问题

    平时使用AjaxPro的时候基本上非常easy var msg = UseClass.Method(argument).value; 由于后台响应比較慢,所以加了个"loading" ...

  3. ICDAR2017 Competition on Reading Chinese Text in the Wild(RCTW-17) 介绍

    阅读文章:<ICDAR2017 Competition on Reading Chinese Text in the Wild(RCTW-17)> 这篇文章是对一项中文检测和识别比赛项目( ...

  4. 机器学习(3):支持向量机(SVM)

    1. 背景:      1.1 最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出      1.2 目前的版本(soft margi ...

  5. spine 2.1.27 Pro 叠加方式(Blending)

    将spine更新到2.1.27 Pro,发现有更多的叠加方式可用了,如图: 以前则只有Normal和Additive可选. 更多的叠加方式对于用spine做特效动画还是比较有用的.不过我还没试这些叠加 ...

  6. linux分享一:进程全攻略--守护进程(服务)

    概括: 进程是程序的运行实例.进程对应一个唯一的进程PID, 统一程序的多个实例可以同时运行,他们的pid互不相同. 进程一般分为交互进程.批处理进程和守护进程(daemons)三类 一:什么是守护进 ...

  7. mkdir命令的-p和-m

    mkdir命令是常用的命令,用来建立空目录,它还有2个常用参数: -m, --mode=模式 设定权限 (类似 chmod),而不是 rwxrwxrwx 减 umask -p, --parents 需 ...

  8. Artificial-Intelligence BOOKs与算法

    http://mindhacks.cn/2008/09/11/machine-learning-and-ai-resources/ https://www.amazon.com/Information ...

  9. error LNK2019: 无法解析的外部符号(编程解决方法)

    正在编译...1>Ipv4IPv6traceroutesrc.cpp1>d:\研究生\c++\study\test\test\ipv4ipv6traceroutesrc.cpp(461) ...

  10. ny788 又见Alice and Bob

    又见Alice and Bob 时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3   描述 集训生活如此乏味,于是Alice和Bob发明了一个新游戏.规则如下:首先,他们得到一个 ...