在作图过程中,有时我们可能需要通过添加一些线条,使得图形的可视化变得更好,比如一些趋势线等等. 下面我们来看下,一些线条的添加方式. geom_abline(mapping = NULL, data = NULL, ..., slope, intercept, na.rm = FALSE, show.legend = NA) geom_hline(mapping = NULL, data = NULL, ..., yintercept, na.rm = FALSE, show.legend = 

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

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

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

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=

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,

先写一些需要用到的知识点,比如包.函数 dplyr 很好用的包 经常与ggplot2连用 mutate:用于对数据框的列进行重新处理,或者用处理的结果添加新列 数据清洗: 1.na.omit()               #去除数组当中的空值 newdata<-na.omit(olddata) ggplot: 1.在ggplot的里面添加直线: geom_hline()添加水平线 geom_viline()添加垂直线        #geom_hline(yintercept=1.3,type

一起来学matlab-matlab学习笔记8 基本绘图命令_4 LineSpec线条设定 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 绘图函数接受线条设定作为参数并相应地修改生成的图形.您可以为线条指定以下三个要素: 线型 标记符号 颜色 使用点划线 (-.) 绘制 x-y 图,在数据点位置放置圆形标记 (o),并将线条和标记设置为红色 (r). x=0:0.05*pi:2*pi; %按步长赋值生成x数组 y1=sin(x); y2=cos(x); %生成正弦.余弦函数值数组y1.y

出处:http://www.cellyse.com/how_to_use_gggplot2_part2/ 更多实战 例一 Michaelis-Menten动力学方程 这个例子中采用出自文献中的一组有关于浮萍氮摄取的数据,共2两个变量8个观测值,其中底物浓度与浮萍的氮取速率之间可以通过M-M动力学方程来进行描述.在这个例子中首先通过nls()根据M-M动力学方程进行模型拟合,然后用预测值进行了ggplot2绘图,主要采用了R里面的数学表示方法plotmath在图中展示了公式,并通过ggplot2种

出处:http://www.cellyse.com/how_to_use_gggplot2_part1/ 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, Hadle

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

2.1 简介 qplot的意思是快速作图(quick plot). qplot是一种快捷方式,如果您已习惯于使用基础plot(),则可以使用它.它可以使用一致的调用模式快速创建许多不同类型的图. qplot(x, y, ..., data, facets = NULL, margins = FALSE, geom = "auto", xlim = c(NA, NA), ylim = c(NA, NA), log = "", main = NULL, xlab = N

4.1 简介 qplot()的局限性在于它只能使用一个数据集和一组图形属性映射,解决这个问题的办法就是使用图层.每个图层可以有自己的数据集和图形属性映射,附加的数据元素可通过图层添加到图形中. 一个图层由五个部分组成: 数据:必须是一个数据框: 一组图形属性映射,用来设定数据集中的变量如何映射到该图层的图形属性: 几何对象,用来指定在图层中用哪种几何对象来绘图: 统计变换,返回一个包含新变量的数据框: 位置调整,通过调整元素位置来避免图形重合. 4.2 创建绘图对象 当我们调用qplot()时,

5.1 简介 ggplot2的图层化架构鼓励我们以一种结构化的方式来设计和构建图形.本章旨在概述可用的几何对象和统计变换,在文中逐个详述.每一节都解决一个特定的作图问题. 5.2 图层叠加的总体策略 图层有三种用途: 用以展现数据本身: 用以展示数据的统计摘要.进一步理解数据,对模型做出评价: 用以添加额外的元数据.上下文信息和注解.展现数据背景或为原始数据赋予现实意义的注解. 5.3 基本图形类型 以下几何对象是ggplot2图形的基本组成部分.每种几何对象自身即可独立构建图形,同时也可以组合

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

ggplot2绘图系统--几何对象之线图 曲线:点连线.路径曲线.时间序列曲线.模型拟合曲线...... 直线:水平直线.垂直直线.斜线. 1.曲线 对象及其参数. #路径图 geom_path(mapping = , data = , stat = 'identity', position = 'identity', lineend = 'butt', #线段两端样式,round/square linejoin = 'round', #线段交叉样式,mitre/bevel linemitre

在上一篇文章中,我们初步实现了一些利用基本图形就能完成的线条动画: [Web动画]SVG 线条动画入门 当然,事物都是朝着熵增焓减的方向发展的,复杂线条也肯定比有序线条要多. 很多时候,我们无法人工去画出一些十分复杂动画的线条,这个时候,就要借助前端好帮手 PS 和 AI,而本文就是介绍如何导出复杂的 SVG 路径.: 好了,假定我们现在要制作下图 GIF 这样的一个 loading 图: 上面这个 SVG 线条动画的路径 path ,如果靠自己手工一个点一个点定位调试画出来的话,嘿嘿嘿你去试试