绘制散点图(scatterplots)使用geom_point()函数,气泡图(bubblechart)也是一个散点图,只不过点的大小由一个变量(size)来控制.散点图潜在的最大问题是过度绘图:当一个位置或相邻的位置上出现有多个点,就可能把点绘制在彼此之上, 这会严重扭曲散点图的视觉外观,你可以通过使点变得透明(geom_point(alpha = 0.05))或者设置点的形状(geom_point(shape = "."))来帮助解决该问题. geom_point(mapping

线图是由折线构成的图形,线图是把散点从左向右用直线连接起来而构成的图形,在以时间序列为x轴的线图中,可以看到数据增长的趋势. geom_line(mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", position = "identity", na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE, ...) 线图中的常用参数: group:线的分组 alpha:线的透明度

最近我一直尝试利用R绘制地图,我从网上找到了上百种不同的实现方法,然而其中却没有适用于我的数据的方法.最终,我从以下几个博客[1]中找到了灵感.我在整合这些资源的基础上,通过不断的试验和修正得到了一个较好地解决方案.这个方案就是本篇博文的主要内容. 本篇博文中展示了如何利用 ggplot2 来绘制分级统计地图,同时还介绍了如何更改图例.颜色等参数指标,以及如何导出图像文件. 数据预处理 绘制分级统计地图需要一些软件包,你最好确认你的电脑中已经安装并加载了它们.我们利用 maptools 库中的

使用ggplot2包绘制ROC曲线 rocplot<- function(pred, truth, ...){ predob<- prediction(pred, truth) #打印AUc perf.auc<- performance(predob, measure = 'auc', x.measure = 'cutoff') # perf<- performance(predob, 'tpr','fpr') df<- data.frame(x = attributes(p

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

应用与: http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5232353.html 由于python中matplotlib包的画图功能比较基本,不怎么炫酷,所以想用R中的ggplot2来作图.用mysql作为数据中介,可以让python和R共享数据,这样数据处理起来能发挥各自优势,同时保持数据一致,而用R来做图也就方便很多了. 原来在做数据可视化的时候用过ggplot2,不过没有系统学过,现在再学一遍.<ggplot2:数据分析与图形艺术>是一本全面的书,可以作为工具书.

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

    大家大概都对如下信息图并不陌生,该图用100%堆积面积图的方式来表现不同时期不同国家人数所占的比例.这是一种很有意思的表达方式,而面积图也是很常用的数据图表,现在让我们一起来看看如何在R里用ggplot2和plot.area来制作一个面积图.                   在制作图表之前,首先我们先创建一些随机示例数据.R代码如下:   # 创建随机数 set.seed(3) # 创建时间序列(0-20的time step) t.step<-seq(0,20) # 创建十组变量名(

1.1 简介 ggplot2是一个用来绘制统计图形(数据图形)的R软件包,与其他大多数的图形软件包不同,ggplot2是由其背后的一套图形语法所支持的.ggplot2可以绘制出很多美观度的图形,同时能避免诸多繁琐的细节.用ggplot2绘图时,图形的每个部分可以一次进行构建,之后还可以进行编辑.ggplot2采用了图层的设计方式. 1.2 图形的语法 一张统计图形就是从数据到几何对象(点.线.条形等)的图形属性(颜色.形状.大小等)的一个映射.此外,图形中还可能包含数据的统计变换,最后绘制在某个

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,图层之间的叠加是靠"+"号实现的,越后面其

https://www.cnblogs.com/nxld/p/6059603.html 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

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.

使用ggplot2包绘制直方图 ######*****绘制直方图代码*****####### data1 <- data0[(data0[, 2] <= 500) & (data0[, 4] <= 150000), ] #提取面积500以下且单价十五万以下的观测 ggplot(data1, aes(x = price)) + #选取单价作为横轴 geom_histogram(bins = 30, fill = "grey60") + #画直方图 labs(x

今天来讲讲如何使用Python 绘图工具,Plotly来绘制气泡图. 气泡图的实现方法类似散点图的实现.修改散点图中点的大小,就变成气泡图. 实现代码如下: import plotly as py import plotly.graph_objs as go pyplt = py.offline.plot trace0 = go.Scatter( x=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], y=[8, 10, 12, 14, 16, 18, 20], mode='markers', mar

使用geom_bar()函数绘制条形图,条形图的高度通常表示两种情况之一:每组中的数据的个数,或数据框中列的值,高度表示的含义是由geom_bar()函数的参数stat决定的,stat在geom_bar()函数中有两个有效值:count和identity.默认情况下,stat="count",这意味着每个条的高度等于每组中的数据的个数,并且,它与映射到y的图形属性不相容,所以,当设置stat="count"时,不能设置映射函数aes()中的y参数.如果设置stat=

geom_bar()函数不仅可以绘制条形图,还能绘制饼图,跟绘制条形图的区别是坐标系不同,绘制饼图使用的坐标系polar,并且设置theta="y": coord_polar(theta = , direction = , clip = "on") 条形图的高度通常表示两种情况之一:每组中的数据的个数,或数据框中列的值,高度表示的含义是由geom_bar()函数的参数stat决定的,stat在geom_bar()函数中有两个有效值:count和identity.默认

ggplot2包中绘制点图的函数有两个:geom_point和 geom_dotplot,当使用geom_dotplot绘图时,point的形状是dot,不能改变点的形状,因此,geom_dotplot 叫做散点图(Scatter Plot),通过绘制点来呈现数据的分布,对点分箱的方法有两种:点密度(dot-density )和直方点(histodot).当使用点密度分箱(bin)方式时,分箱的位置是由数据和binwidth决定的,会根据数据进行变化,但不会大于binwidth指定的宽度:当使用

出处:https://brucezhaor.github.io/blog/2016/06/13/excel2ggplot/#%E5%89%8D%E8%A8%80 目录 前言 1.用到的包 2.数据准备 3.数据转换 柱形图 1.簇状柱形图 2.堆积柱形图 3.百分比堆积柱形图 4.三维簇状柱形图 5. 三维堆积柱形图 6.三维百分比堆积柱形图 7.三维柱形图——用分面替代 折线图 1.折线图 2.堆积折线图 3.百分比堆积折线图 4.带标记的折线图 5.带标记的堆积折线图 6.带标记的百分比堆积

使用ggplot2包绘制时,为了更直观地向用户显示报表的内容和外观,需要使用geom_text()函数添加文本说明,使用annotate()添加注释,并通过theme()来调整非数据的外观. 一,文本图层 向图中增加文本内容,可以使用标度来实现,特殊的标度函数是:labs().xlab().ylab().ggtitle(),分别修改标签(title.x标签.y标签).x标签.y标签和标题,也可以使用geom_text() 和 geom_label() 来实现,前者仅仅是绘制文本,后者会在文本的后