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

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:

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

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. 用R绘制地图比较简单.比如画一下全国范围的区域,可以用如下代码: library(maptools) mydat = readShapePoly("china-province-border-data.tar/china/bou2_4p.shp") #地图包位置,根据自己的角标位置设置

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) library(readr) library(network) library(dplyr) library(plyr) library(sna) library(GGally) library(ggnetwork) library(tidygraph)# tidy graph analysis

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 目前众多站点制作饼图大多使用flash,或者后台语言生成,如PHP,Python只要安装相应的基础库就能实现画图.但很少有站点这么干,因为耗费服务器资源. cnzz里使用的就是flash PHP生成的 HTML5与CSS3也能画出饼图 不得不说,HTML5与CSS3的推出,将推翻老一代的网页制作者.特别在当今浏览

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://cos.name/author/yixuanq/) library(maptools) axx<-readShapePoly("bou2_4p.shp", proj4string=CRS("+proj=longlat +ellps=clrk66")) x=axx #p

问题描述: 存在这么一个场景,当需要动态选择列作为dplyr或ggplot2的输入时,列名的指定会出现问题. 以iris举例: # 以iris dataset为例 colnames <- c("Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length","Petal.Width","Species") for (col in colnames) { ggplot(data

1.饼图 > browsers<-read.table("browsers.txt",header=TRUE) > browsers<-browsers[order(browsers[,2]),] #按第2列排序 > pielabels <- sprintf("%s = %3.1f%s", #增加标注+ browsers[,1], #%s为第一列 + 100*browsers[,2]/sum(browsers[,2]), #%3.

import matplotlib.pyplot as pltx = [4, 9, 21, 55, 30, 18]labels = ['math', 'history', 'chemistry', 'physics', 'biology','Enrlish']explode = [0, 0.01, 0.01, 0.02, 0.03, 0]plt.pie(x, labels=labels, explode=explode,shadow=True,autopct='%1.1f%%',startang

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,labels=...,explode=...) 代码如下: import numpy as np import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt matplotlib.rcParams['font.sans-serif']='Microsoft

#导入R包 library(grid)library(futile.logger)library(VennDiagram) #建立测试数据集 A = 1:150B = c(121:170,300:320)C = c(20:40,141:200)Length_A<-length(A)Length_B<-length(B)Length_C<-length(C)Length_AB<-length(intersect(A,B))Length_BC<-length(intersect(

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:    数据部分, 我们采用Json来表达: var jsonData = { "title": "2014 各分公司成本比例", "data": [{ "title": "广州", "persent&quo

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

<style> body {    background: black;    text-align: center; } #cans {    background: white; } </style> <script> function disToRad(n){//将度数表示弧度计算的方法 return n*Math.PI/180;//π用PI表示,π=180°,所以1°=PI/180 } window.onload=function(){     let cans

#import "PieView.h" @implementation PieView - (void)drawRect:(CGRect)rect { // Drawing code NSArray *dataArray = @[@,@,@]; CGPoint center = CGPointMake(self.bounds.size.width * 0.5, self.bounds.size.height * 0.5); CGFloat radius = self.bounds.si

CSS3 Gradient介绍参考地址: http://www.cnblogs.com/lhb25/archive/2013/01/30/css3-linear-gradient.html http://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=3639 效果图: html: <div class="colorWheel"> <div class="piece"></div> </div> css

近期在网上找了几种画中国地图方法,终于认为这种方法还是最适用的 1.用googlevis包.因为中国国情如今已经不能訪问google地图了.所以大多中国用户来说仅仅能望洋兴叹了. 2.用ggplot包,尽管也不错是,但试了后还是些限制的,要用到的gpclib包,在windows和redhat linux系统上是不被支持的,仅仅有ubuntu系统上支持,所以对于想在win和redhad linux绘图不太easy.并且画出来的地图easy变形,不好调整. 3.最后还是plot工具画的,看上还不错.

id percent  k1_B04_WL-1.fs_1   0.021 k31_B04_WL-1.fs_1   0.624 k21_B04_WL-1.fs_1   0.355 k1 K=3  数据输入如上面所示: library(ggplot2) ggplot(b,aes(id,percent,fill=k))+geom_bar(stat="identity",width=1)+xlab("")+ theme_bw()+ theme(panel.grid =ele

统计某一天某类物体的百分比 新知识点:aggregate https://blog.csdn.net/congcong68/article/details/51619882 主要的 $group $match $sort $limit pipeline = [ {}}}, # count 是聚合之后新增的一个字段. {}}, # {} 这里的limit 会直接影响后面饼图的样式,如果limit(),则只有5份. ] l = [] for i in col.aggregate(pipeline):

ggplot(data=df, aes(x=n, y=rt, group=kernel, shape=kernel, colour=kernel)) + geom_point(fill="white", size=3) + geom_line() + xlab("n") + ylab("Runtime (s)") + opts(title=title,plot.title=theme_text(size=font.size)) + scale_c