为什么ggplot2条形图中的条形图和轴之间会有一个空格，我如何摆脱它？ - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

「R」ggplot2数据可视化

几何对象是用以呈现数据的几何图形对象，如条形、线条和点。图形属性是几何对象的视觉属性，如x坐标和y坐标、线条颜色、点的形状等。数值的值和图形属性之间存在着某类映射。...最常见的元素是坐标轴上的刻度线和标签（还有图例）。接下来以三个数据集解释ggplot2的使用。第一个是lattice包中的singer数据集，它包括纽约合唱团歌手的高度和语音变量。...绘制诸如条形图和点等对象的位置。...Salaries by phd.png 最后，我们可以用一个分组的条形图按学术等级和性别来可视化教授的人数（三种条形图方式）： ? Number by Rank1.png ?...=指定这些水平的标签，limits=表示哪些水平应该展示 coord_filp() 颠倒x轴和y轴我们将这些函数应用一个分组箱线图中，其中包含按学术等级和性别分组的薪资水平，代码如下： data(Salaries

10.6K1 0

这些条形图的用法您都知道吗？

前言 ---- 条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现，其通过柱子的高低，直观地比较离散变量各水平之间的差异，它被广泛地应用于工业界和学术界。...在R语言的ggplot2包中，读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢？又见过哪些种类的条形图呢？在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。...：用于设置条形图的其他属性信息，如统一的边框色、填充色、透明度等； width：用于设置条形图的宽度，默认为0.9的比例； binwidth：该参数在条形图中已不再使用，但可以使用在绘制直方图的geom_histogram...在实际应用中，对于单离散变量和单数值变量的条形图，右图会更加受欢迎，因为它更加直观（借助于排序可以迅速地发现柱子的最高、最低及差异；借助于数值标签可以明确地得知各离散水平下的具体值；借助于参考线可以比较哪些水平值高于平均水平...对于数值型变量有两个，离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢（如常见的环比、同比问题），这里提供一个解决思路，那就是使用对比条形图。

7.7K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

如何通过R语言制作BBC风格的精美图片

以下代码显示了在标准图表制作工作流程中应如何使用bbc_style（）。这是一个非常简单的折线图的示例，使用了来自gapminder包的数据。...它本质上修改了ggplot2的主题功能中的某些参数。例如，第一个参数是设置绘图标题元素的字体，大小，字体和颜色。...默认的ggplot图例在各个图例项目之间几乎没有空格。...假设我们要在条形图中添加数据标签： labelled.bars <- bars + geom_label(aes(x = country, y = lifeExp, label = round(lifeExp...例如，如果要创建带有很多条形图的条形图，并要确保每个条形图和标签之间有一定的呼吸空间，则可能是这种情况。如果您确实保留了较大高度图的边距，那么轴和标签之间的间隙可能会更大。

16K1 0

R基础知识及快速检阅你的数据

这是因为其提供了一个统一的接口和若干选项来代替基础绘图系统中对图的缝缝补补。本章主要帮助我们从基础绘图过度到ggplot2之中。 2.1绘制散点图 Q: 如何绘制散点图？...Q: 如何绘制条形图？...A: 1.使用barplot()，并传递两个参数，其中第一个用来设定条形图的高度。...，这种条形图和频数图很类似，不过x轴为离散的取值，此时可以使用table函数 table(mtcars$cyl) 4 6 8 11 7 14 barplot(table(mtcars$cyl)...，我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化，以及基于Linux的NGS数据处理：《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》把R的知识点路线图搞定

5.1K1 0

如何在Python里用ggplot2绘图

图形语法的主要组成部分可以看到，从数据开始，有几个组件组成了图形语法。在确定要可视化的数据之后，必须指定感兴趣的变量。例如，您可能希望在x轴上显示一个变量，在y轴上显示另一个变量。...如果您曾经使用过ggplot2，那么您应该熟悉语法中的“+”，它表示上面描述的相同的思想。...接下来，我们定义变量“class”将显示在x轴上。最后，我们说我们要使用一个条形图，其中的条形图大小为20，以可视化我们的数据。...如果你想可视化三个变量之间的关系，您可以将美学添加到另一个二维图中： 1(ggplot(mpg) 2 + aes(x='displ', y='hwy', color='class') 3 + geom_point...我们还将几何对象切换到geom_point（），这将为我们提供一个散点图，而不是条形图。让我们来看看会是什么样子： ? 结论如您所见，plotnine为您提供了利用Python中图形语法的能力。

4.3K3 0

生信技能树七天学习小组 Day4笔记——R语言基础

为x轴，燃油效率hwy为y轴画点图，研究引擎大小和燃油效率之间的关系由图可见，引擎大小与燃油效率之间呈负相关关系，也就是说，引擎大的汽车燃油效率低，更耗油。...geom_point向图中添加一个点层mapping参数定义如何将数据集中的变量映射为图形属性，mapping参数总是与aes()函数成对出现注意：geom_point是函数，而mapping是它的参数...如果有一个更大的数据集，你将如何权衡这两种方法的优劣？...1.6 几何对象1.6.1 几何对象的定义几何对象：图中用来表示数据的几何图形对象条形图：使用了条形几何对象折线图：使用了直线几何对象箱线图：使用了矩形和直线几何对象可以使用不同的几何对象来表示同样的数据...哪些参数可以控制它的行为？（5）在比例条形图中，我们需要设定group = 1，这是为什么呢？换句话说，以下两张图会有什么问题？

1.3K2 0

这50个ggplot2现成图表你居然没有从头到尾自己画一遍

一张统计图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。...✦ 标度（Scales）是将数据的取值映射到图形空间，例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值，展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。...✦ 坐标系（Coordinate system, coord）描述数据是如何映射到图形所在的平面，同时提供看图所需的坐标轴和网格线。...我在几年前《生信五周年》全国巡讲的活动重点推荐过《50个ggplot2现成图表》代码希望大家可以学习它！...ggplot2 Scatterplot 这个教程侧重于8个单元：展现单个连续变量：散点图，折线图，气泡图进阶条形图：区域图展现排序：棒棒糖图展现连续变量的统计分布：条形图，箱线图，小提琴图，峰峦图

2.1K1 0

R数据可视化之ggplot2 (一)

学完R语言的基本操作后,我们还可以继续学习R的几大著名而且使用强大的包,今天讲其中的一个,就是ggplot2,至于这个包的评价和地位,我就不多说了,感兴趣可以百度,它绝对是数据可视化的利器,好了,我们先来开始简单介绍一下这个包...先说说我们人手工作图的方式,1,先画一个坐标轴,2,然后根据数据在图上画图形3,在基础的图形上加一些注释,或加一些对比.基本上这就是我们作图的方式,那么ggplot2就跟这差不多了,1.先设定坐标轴和数据...在画基本图形之前,我先说一下qplot这个函数,这个函数是ggplot2包里面的一个函数,简单作图,他的用法可以看做是基本绘图与ggplot绘图的一个过渡....2.画条形图基础绘图系统:barplot(BOD$demand, names.arg=BOD$Time) #当变量为数值型,绘制条形图 barplot(table(mtcars$cyl...(stat="identity") #当为数据框时,一个变量表示分类,另一个表示其数值,我们需要在第二个图层也就是geom_bar内指定统计变换为""identity"即不做变化,若需要绘制计数条形图

2.4K12 0

数据视化的三大绘图系统概述：base、lattice和ggplot2

R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包，简单的图+修饰，例如：plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴...绘图系统 ggplot2初识更多下期详解引言不同类型变量常用的图表连续数值变量一个数值变量可以用：柱状图，点图，箱图两个数值变量可以用：散点图分类变量一个分类变量的可视化：频率表，条形图...两个分类变量的可视化：关联表，相对频率表，分段条形图一个分类变量一个数值变量：分类箱图、条形图 1 Lattice绘图系统特点：一次成图；适用于关系变量间的交互：在变量z的不同水平，变量y如何随变量...1.条件变量的用法~ x | A表示因子A各个水平下数值型变量x的分布情况；y ~ x | A * B表示因子A和B各个水平组合下数值型变量x和y之间的关系。...，在同一幅图中展示，只需要将条件变量放到绘图函数中的group声明中即可。

5.6K3 0

（数据科学学习手札37）ggplot2基本绘图语法介绍

，在刚开始上手的时候可能稍有难度（而且官网的帮助内容比较不友好），而本文也是我在日常使用和与别人交流中摸索和总结出来的，将对ggplot2的绘图语法和绘图部件进行介绍，并附以常用的一些图形示例；　　下面我们就来探索...，这是一种语法规则和参数设置介于常规plot与ggplot2之间的一种绘图函数；　　与plot相似，qplot()的基本参数是x、y，分别代表所要绘制图像的x轴与y轴，并且为了和数据框高度契合（我也十分鼓励将变量都放进数据框中规整起来...xlab,ylab：设置x轴与y轴的名称三、ggplot2的图形图层语法　　图形图层语法是ggplot2的语法基础，它使得图形的重复更新变得更简单灵活，在遇到新问题时也许只需要照搬之前堆砌成的一个优美图形全部代码再稍加修改即可直接使用...，它可以同时影响所有的位置变量，譬如说，条形图在笛卡尔坐标系中是规规矩矩的条形，但在极坐标系中，条形就变成了一个个扇形，据此可以构造南丁格尔玫瑰图，如下例：　　这是笛卡尔坐标系下的柱形图： qplot...堆叠元素并将高度放缩为1 identity 不做任何调整（就像神经网络里的identity激活函数一样） jitter 给点添加扰动避免重合 stack 将图形元素堆叠起来　　而上述这些位置参数通常是应用在条形图中

8.4K5 1

如何通过Google来使用ggplot2可视化

我就明白我已经学会ggplot2的可视化了，虽然那时候的我画一个完整完美的图仍旧是各种磕磕碰碰，但并不影响我已经掌握了它的精髓。...比如画多个分组变量(SNV和INDEL的het,hom)的条形图，并且标记每个变量的数值，还有修改图例，重新排序！...，它开创性的在R语言绘图中增加了图层的概念（如果你熟悉PS应该对图层不陌生）。...关于ggplot2，下面的内容很重要！首先必须练习几个基本图形来了解它映射的思想。散点图、直方图、条形图、密度图、箱线图。...=cut), position="fill") 直方图只需要一个数据，自动分组来得到X,Y轴变量，直方图把连续型的数据按照一个个等长的分区（bin）来切分，然后计数，画柱状图 3.条形图以上两个等价

2.5K8 0

【Python】5种基本但功能非常强大的可视化类型

我们将使用Altair库，它是Python的统计可视化库。如果你喜欢其中一个用于数据可视化任务的库的话，我以前曾用Seaborn和ggplot2写过类似的文章。...我建议你仔细检查一下，因为在同一个任务上比较不同的工具和框架会帮助你学得更好。让我们首先创建一个用于示例的示例数据帧。...数据帧由100行和5列组成。它包含datetime、categorical和numerical值。 1.折线图折线图显示了两个变量之间的关系。其中之一通常是时间。...4.箱线图箱线图提供了变量分布的概述。它显示了值是如何通过四分位数和离群值展开的。我们可以使用Altair的mark_boxplot函数创建一个箱线图，如下所示。...A中的值范围小于其他两个类别。框内的白线表示中值。 5.条形图条形图可用于可视化离散变量。每个类别都用一个大小与该类别的值成比例的条表示。

2.7K2 0

这配色方案让人费解啊

第一层次降维聚类分群后简单的统计了一下每个单细胞亚群的数量，绘制条形图如下所示：就很迷惑，8个单细胞亚群为什么就使用了4个颜色呢？...ggsci ggsci（ggplot2 scientific）包允许用户在ggplot2的绘图中使用科学期刊的颜色方案，如《Nature》、《Science》等。...它提供了一个简单的接口来访问这些颜色方案，使得科研论文和报告的图表颜色更加专业和一致。...以下是使用R语言和ggplot2包绘制一个简单的条形图的示例代码，并测试上面提到的四个R包（RColorBrewer、ggsci、randomcoloR 和 paletteer）的配色功能。...这些示例展示了如何轻松地在ggplot2中应用不同的颜色方案来增强数据可视化的视觉效果。

8231 0

10个数据可视化技巧,让你一看就懂！

所以，复制和粘贴一堆代码成了我时最常做的事情。 ? 对于我的项目来说，可交付结果总是一个模型。由于数小时的数据清洗和特征工程，很可能会有一个不错的分数。...我相信这可能是我在数据科学中的最大失败：没有充分考虑可解释性和可解释性的重要性。你可能是个天才，但如果你不能向第三方解释你是如何得到这些美妙的结论，以及为什么得到这些结论，那么你可能什么都不是。...现在，除了与业务相关的问题，甚至从法律的角度或者从你的业务只关心预测的结果来看——不管你如何得到它们，理解一个算法实际上是如何工作的对你会有帮助。...「patch」或条形图，直到「ha」参数获取条形图的位置、高度和宽度为止，以便将值注释放在正确的位置。...在条形图中设置轴的顺序最后是一个非常特殊的工具~如果你喜欢使用条形图，你可能会面临这样的问题：你的条形图没有按照你想要的顺序排列。

2.9K1 0

这里有8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

在我看过的所有材料中，它的一切都和 ggplot2 很像，但这个包的好处是它依赖于 Pandas Python 包。...9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题，以及为条形图添加颜色和边框。...我只创建了不带坐标标签的条形图，以及无法删掉线条的「散点图」。...表示不同 NBA 球队每分钟平均失误数的条形图。 ? 表示薪水和在 NBA 的打球时间之间关系的散点图总体来说，开箱即用的美化工具看起来很好，但我多次尝试逐字复制文档和修改坐标轴标签时却失败了。...但下面的图展示了 Plotly 的潜力，以及我为什么要在它身上花好几个小时： ?

2.8K3 0

8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

在我看过的所有材料中，它的一切都和 ggplot2 很像，但这个包的好处是它依赖于 Pandas Python 包。...9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题，以及为条形图添加颜色和边框。...我只创建了不带坐标标签的条形图，以及无法删掉线条的「散点图」。...▲表示不同 NBA 球队每分钟平均失误数的条形图 ? ▲表示薪水和在 NBA 的打球时间之间关系的散点图总体来说，开箱即用的美化工具看起来很好，但我多次尝试逐字复制文档和修改坐标轴标签时却失败了。...但下面的图展示了 Plotly 的潜力，以及我为什么要在它身上花好几个小时： ?

3.2K4 0

8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

2.7K2 0

8个好看又实用 Python可视化工具包，再也不怕做不出图表了!

5.6K0 0

这里有 8 个流行的 Python 可视化工具包，你喜欢哪个？

2.2K4 0

让老板和客户一看就懂，赞不绝口的10个数据可视化技巧

所以，复制和粘贴一堆代码成了我时最常做的事情。 ? 对于我的项目来说，可交付结果总是一个模型。由于数小时的数据清洗和特征工程，很可能会有一个不错的分数。...我 60 岁的父亲只要用 excel 就能作出一些图表。当然，每个人都能做到，这就是为什么我认为它并不神秘。我和我的朋友们都在从事数据科学和机器学习，但大多数人甚至不明白那是什么。...现在，除了与业务相关的问题，甚至从法律的角度或者从你的业务只关心预测的结果来看——不管你如何得到它们，理解一个算法实际上是如何工作的对你会有帮助。...「patch」或条形图，直到「ha」参数获取条形图的位置、高度和宽度为止，以便将值注释放在正确的位置。...10.在条形图中设置轴的顺序最后是一个非常特殊的工具~如果你喜欢使用条形图，你可能会面临这样的问题：你的条形图没有按照你想要的顺序排列。

2.4K2 0

点击加载更多

「R」ggplot2数据可视化

这些条形图的用法您都知道吗？

如何通过R语言制作BBC风格的精美图片

R基础知识及快速检阅你的数据

如何在Python里用ggplot2绘图

生信技能树七天学习小组 Day4笔记——R语言基础

这50个ggplot2现成图表你居然没有从头到尾自己画一遍

R数据可视化之ggplot2 (一)

数据视化的三大绘图系统概述：base、lattice和ggplot2

（数据科学学习手札37）ggplot2基本绘图语法介绍

如何通过Google来使用ggplot2可视化

【Python】5种基本但功能非常强大的可视化类型

这配色方案让人费解啊

10个数据可视化技巧,让你一看就懂！

这里有8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

8个好看又实用 Python可视化工具包，再也不怕做不出图表了!

这里有 8 个流行的 Python 可视化工具包，你喜欢哪个？

让老板和客户一看就懂，赞不绝口的10个数据可视化技巧

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐