移除图例 require(ggplot2) b = qplot(Sepal.Length,Petal.Length,data=iris,geom="point",colour = Species) #有图例 b #去除图例 b+theme(legend.position="none")#右图 2.图例位置摆放 b = qplot(Species,Sepal.Width,data=iris,geom="boxplot",fill = Species

ggplot2绘图系统--图例:guide函数.标度函数.overrides.aes参数 图例调整函数guide_legend也属于标度函数,但不能单独作为对象使用,即不能如p+guide_legend()使用. 1. guides及guides_legend函数 guide_legend函数参数: guide_legend(title = , #图例标题 title.position = ,#top/bottom/right/left title.theme = , #图例风格 title.h

前言 ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包,是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品,是R相比其他语言一个独领风骚的特点.包名中“gg”是grammar of graphics的简称,是一套优雅的绘图语法.Wickham Hadley将这套语法诠释如下: 一张统计图形就是从数据到几何对象(geometric object,缩写geom)的图形属性(aesthetic attribute,缩写aes)的一个映射.此外,图形中还可能包含数据的统计变换(statist

实际应用中,异常值的出现会毁掉一张热图.这通常不是我们想要的.为了更好的可视化效果,需要对数据做些预处理,主要有对数转换,Z-score转换,抹去异常值,非线性颜色等方式. 对数转换 为了方便描述,假设下面的数据是基因表达数据,4个基因 (a, b, c, d)和5个样品 (Grp_1, Grp_2, Grp_3, Grp_4),矩阵中的值代表基因表达FPKM值. data <- c(rnorm(5,mean=5), rnorm(5,mean=20), rnorm(5, mean=100), c

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

6.1 简介 标度控制着数据到图形属性的映射.标度将我们的数据转化为视觉上可以感知的东西:例如大小.颜色.位置和形状.标度也为我们提供了读图时所使用的工具:坐标轴和图例. 执行标度的过程分为三步:变换.训练和映射. 标度可以粗略地分为四类:位置标度.颜色标度.手动离散型标度以及同一型标度. 6.2 标度的工作原理 标度的定义域即数据空间,值域即图形属性空间.当输入变量是离散型时,标度的定义域是某些值组成的集合,它的值域是输入值对应的图形属性值组成的一个向量:当输入变量是连续型时,标度的定义域是一

图例: 1 theme(legend.title =element_blank()) 2 guides(fill = guide_legend(title = NULL)) # 去掉图例title 3 guides(fill = guide_legend(title = NULL,keywidth = 0.5,keyheight = 0.5)) #图例图标缩小 4 guides(fill=guide_legend(title = NULL,keywidth=0.6,keyheight=0.5,l

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.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

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 标度设置:主要用于在ggplot画图后的各个图层进行调整设置. 1.相关属性scale设置 包括scale_size().scale_alpha().scale_shape() 由上面的名称可以看出,这三个设置主要对ggplot的图层属性进行相关设置,包括尺寸.透明度和形状. 以下列出该设置的主要参数: scale_xxx(name = waiver(), breaks = waiver(), labels = waiver(), limits = NU

前言 R语言的强大之处在于统计和作图.其中统计部分的内容很多很强大,因此会在以后的实例中逐步介绍:而作图部分的套路相对来说是比较固定的,现在可以先对它做一个总体的认识. 在上一篇文章中,介绍了使用graphics库进行绘图的方法,而本文将引入一个更为强大的库 --- ggplot2,它能做出各式各样,非常酷炫的统计图(甚至地图,热图等). 本文将结合一个实际项目中的例子讲解如何使用ggplot2绘图. ggplot绘图总体步骤 1. 调用ggplot函数设置图形基本信息 --- 如:使用的数据集

ggplot2包实现了基于语法的.连贯一致的创建图形的系统,由于ggplot2是基于语法创建图形的,这意味着,它由多个小组件构成,通过底层组件可以构造前所未有的图形.ggplot2可以把绘图拆分成多个面板,且能够按照顺序创建多重图形,基本上,无所不能,是R开发人员必学必会的包. ggplot2图形系统的核心理念是: 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,有利于结构化思维: 具有命令式作图的调整函数,使绘图更具灵活性,绘制出来的图形美观,同时避免繁琐细节. 使用gg

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)) +

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

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=

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.

ggplot2 是一套独立的绘图系统,在一个完整的ggplot2的图表中,会有下面几个概念: 1) plot 2) panel 3) strip 4) legend 所有这些元素都会出现在图表中 代码示例: ggplot(mpg, aes(displ, cty, colour = cyl)) + geom_point() + facet_grid(. ~ cyl) + theme(plot.background = element_rect(fill = "green", colour

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