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R语言可视化——直方图及其美化技巧！

直方图的做法与我们之前做柱形图（条型图）所使用函数主题语法大致相同，不同仅仅在于添加的图层对象为geom_histogram() 由于直方图呈现数据分布趋势，所以仅需一个数值型变量进入即可。...当然如果在直方图参数中添加颜色映射，那么就可以做出堆积直方图。 ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram() ?...当颜色变量（因子变量）进入aes内的时候，默认直方图输出为堆积直方图。（大家是否想起了之前学过的柱形图，可以通过设置position参数对多序列柱形进行堆积、簇状转换）。...ggplot(diamonds, aes(carat))+geom_histogram(binwidth = 0.2) ? 当然也可以在直方图中直接添加fill填充为喜欢的颜色。...手动自定义颜色： ggplot(diamonds, aes(carat,fill="steelblue"))+geom_histogram(binwidth = 0.1)+theme_few()+scale_fill_manual

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R绘图-ggplot2(1)

再比如我想将钻石的颜色（color）映射颜色属性： p <- ggplot(data=small, mapping=aes(x=carat, y=price, shape=cut, colour=color...#不同的几何对象，要求的属性会有些不同，这些属性也可以在几何对象映射时提供，比如上一图，也可以用以下语法来画： p <- ggplot(small) p+geom_point(aes(x=carat,...y=price, shape=cut, colour=color)) ###重要：ggplot2支持图层，我通常把不同的图层中共用的映射提供给ggplot函数，而某一几何对象才需要的映射参数提供给geom_xxx...ggplot(small)+geom_histogram(aes(x=price)) #同样可以根据另外的变量给它填充颜色，比如按不同的切工： ggplot(small)+geom_histogram(...密度函数图 #说到直方图，就不得不说密度函数图，数据和映射和直方图是一样的，唯一不同的是几何对象，geom_histogram告诉ggplot要画直方图，而geom_density则说我们要画密度函数图

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R语言ggplot2频率分布直方图小例子

image.png df是你读入的数据 price是你数据中的变量名 binwidth设置的是柱子的宽窄，根据需要调大或者调小以下是binwidth设置不同的参数的区别 p1<-ggplot(data...image.png fill设置的是柱子内部的填充颜色 color设置的是柱子边框的颜色 alpha设置的是柱子填充颜色的透明度，范围是0~1....分别设置不同的参数感受一下区别 p1<-ggplot(data=df,aes(x=price)) + geom_histogram(binwidth=10,fill="blue",...image.png labs()函数里的x和y参数分别设置的是x坐标轴和y坐标轴的标签感受一下设置为不同值的区别 p1<-ggplot(data=df,aes(x=price)) + geom_histogram...image.png title参数是用来个图的左上角添加标题的 p1<-ggplot(data=df,aes(x=price)) + geom_histogram(binwidth=10,fill=

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ggplot2画密度分布图按取值范围填充不同的颜色

之前发过一篇推文 ggplot2画散点图拼接密度图模仿下面这幅图片。但是遇到一个问题是如何给密度图某一个部分填充不同的颜色，就像下面的图片被红色方框圈住的部分。 ?...- STHDA 首先是最基本的密度分布图第一步是构造数据 x<-rnorm(500,0,1) df<-data.frame(x) df 基本的密度分布图 ggplot(df,aes(x))+ geom_density...image.png 填充颜色用fill参数，更改线条颜色用color参数 ggplot(df,aes(x))+ geom_density(fill="#e72a8a",...image.png 这里需要注意的一个问题是默认的Y轴是小数，应该是某个值占所有的数据的比例，如果要把它改成频数可以加stat="bin"参数 ggplot(df,aes(x))+ geom_density...image.png 上面的图如果想要给x小于-2和大于2的填充另外一种颜色改如何实现呢？

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R语言基础绘图教程——第5章:直方图和柱状图

为不同的组设置不同的颜色 barplot(data[,2],names.arg = data[,1],main="条形图",xlab="分组",ylab="统计量",col=c("grey","red"...修改柱子颜色，正负值用不同的颜色 #positive and negative values with different color csub$positive <- csub$Anomaly10y...ggplot(data, aes(waiting)) + geom_histogram() #set binwidth 5 ggplot(data, aes(waiting)) + geom_histogram...binsize <- diff(range(data$waiting))/15 ggplot(data, aes(waiting)) + geom_histogram(binwidth=binsize...= factor(data$smoke) ggplot(data, aes(bwt, fill=smoke)) + geom_histogram(position="identity", alpha

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ggplot2|从0开始绘制直方图

本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制各式各样的直方图。...(df, aes(x=weight)) + geom_histogram(binwidth=1,color="black",fill="white")# 改变 bins 和颜色 ?...="dashed")+ #设置框线类型，颜色和fill的颜色 geom_vline(aes(xintercept=mean(weight)), color="blue", linetype="dashed...二分组设置颜色线型等 2.1 分组更改线型颜色 ggplot(df, aes(x=weight, color=sex)) + geom_histogram(fill="white", alpha=0.5...四参考资料 ggplot2：数据分析与图形艺术 http://www.sthda.com/english/wiki/ggplot2-essentials OK，输出基本图形后，根据自己的喜好进行细节的调整即可

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【学习】ggplot2绘图入门系列之二：图层控制与直方图

library(ggplot2) p <- ggplot(data = mpg,aes(x = hwy)) p <- p + geom_histogram() summary(p) data: manufacturer...），geom表示几何对象，它是ggplot中重要的图层控制对象，因为它负责图形渲染的类型。...而且每个geom还默认搭配某种统计变换（stat），geom_histogram的默认统计变换是stat_bin。它负责对数据进行分组计数。...下面我们尝试两种更为复杂的直方图，首先将数据按照year这个变量划分为两组，用不同的颜色绘制直方图，而且用频率而非计数来刻画Y轴，并添加密度曲线。...p <- ggplot(mpg,aes(hwy)) p + geom_histogram(position = 'identity', alpha=0.5, aes(y = ..density

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ggplot2

同时也是一个 R 包 ggplot2 的简介 pip 安装 ggplot2 是数据可视化的重要程序包，用于绘制各种高级统计图形。...ggplot2 命令的基本组成具体来讲，在 ggplot2 程序包中，每一副图都是由若干组件组成的，这些组件包括： data: 数据，必须为 data.frame。...geoms: 包括 geoms_开头的各种对象，用来绘制各种基本组件，包括点、线、面、多边形、柱状图、箱线图等。 aesthetics: 图形的美学特征，如颜色、形状、透明度、大小、分组等。...facets: 描述如何将图形按照某一个或者几个因子（factors）不同水平（levels）用多个图形分开展示。完整的 ggplot2 绘图命令，总是以 ggplot() 开始。...aes 可以直接访问 data 参数所输入数据框的各列，从而直接控制图形的横坐标、纵坐标、分组以及各组的颜色、大小、透明度等等。

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纯代码分享：Python plotnine数据可视化

接触过R中的ggplot绘图的伙伴应该被其优雅的绘图所吸引，那么现在大家基本都用python来进行数据处理，在python中也有许多绘图库，除了我们熟悉的matplotlib之外，今天给大家介绍一个拥有...ggplot一样绘图美学的python绘图库plotnine。...plotnine提供各种不同的可视化，易于适应定制输出。如果你之前接触过R中的ggplot，那么使用plotnine将毫不费力。...直方图中添加颜色 fig =( ggplot(data.dropna(subset = ['abv']))+ geom_histogram( aes(x ='abv')...对不同数据点设置不同颜色 data['ounces_str'] = data['ounces'] data['ounces_str'] = data['ounces_str'].apply(str) fig

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「R」数据可视化4 : 直方图条形图

ggplot2提供了绘制直方图和条形图的功能，分别为geom_bar()和geom_histogram()。...：钻石的颜色，从J（最差）到D（最好） clarity：钻石的净度，I1（最差）SI2, SI1, VS2, VS1, VVS2, VVS1, IF (最好) x：长度，单位mm y：宽度，单位mm z...#加载包 library(ggplot2) #作图 ggplot(diamonds, aes(carat)) + geom_histogram() 输入上述命令后我们会得到一条提示stat_bin(...ggplot(diamonds, aes(carat)) + geom_bar() ? 可以看到如果使用上述命令，每一个重量对应的都有一个柱子，显示了不同重量而非某个范围的重量所对应的钻石数量。...#加载包 library(ggplot2) #作图 ggplot(diamonds, aes(clarity)) + geom_bar() ? 从图中我们可以看到不同等级净度的钻石情况。

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数据可视化 | Pandas vs Plotnine

: Python版的ggplot2作图库但是两者对比的还没有，今天我们尝试分别用pandas和plotnine作直方图、散点图。...plotnine直方图 from plotnine import ggplot, aes, geom_histogram (ggplot(data=ecoli, #dataframe数据...mapping=aes(x='genome_size')) #需要统计的x轴 + geom_histogram(bins=15) #直方图分为15个区间 ) ?...#带标题、点的颜色、点的形状marker ecoli.plot.scatter(x='generation',y='genome_size', title='Scater...from plotnine import ggplot, aes, geom_point, labs, theme, element_text #除x、y轴，增加一个颜色维度 (ggplot(data

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R语言ggplot2一幅好看的频率分布直方图实例

https://github.com/BlakeRMills/MetBrewer 这个用到的都是博物馆里的油画的配色，挺有意思的，大家可以试试使用ggplot2作图这里频率分布直方图用到的是geom_histogram...()函数，这里的代码多了一个weight参数，暂时没有想明白这个参数起到什么作用还遇到一个新函数colorspace::lighten()操作颜色，看帮助文档是是颜色更亮。...做一个散点图试试效果 library(ggplot2) library(patchwork) p1<-ggplot()+ geom_point(aes(x=1,y=1),size=50,color...("darkgreen",0.9)) p1+p2 频率分布直方图 ggplot() + geom_histogram(data = filter(nets_with_weights, net_num...ggplot() + geom_histogram(data = filter(nets_with_weights, net_num == 1), bins

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ggplot2 核密度图和直方图

、大小和线的类型 fill：填充 alpha：透明度绘图 # 需要的包 library(ggplot2) theme_set( theme_classic() + theme(legend.position...# 根据颜色区分组 # 改变线的颜色 p3 <- p + geom_density(aes(color = sex)) + # 这个函数很熟悉吧 scale_color_manual(values...= c("#868686FF", "#EFC000FF")) # 更改线的颜色和填充颜色和垂直线 p4 <- p + geom_density(aes(fill = sex), alpha = 0.4...( aes(x = weight)) # 简单的直方图 # bins为一个柱子里放的数目 p + geom_histogram(bins = 30, color = "black", fill = "...# 用颜色表示分组 # 更改线段的颜色 p1 <- p + geom_histogram(aes(color = sex), fill = "white", position

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R数据科学|5.3内容介绍

5.3 变动变动是每次测量时数据值的变化趋势。例如：测量多个项目（如不同人的眼睛颜色）或进行多次测量（如电池在不同时刻的电量），所得到的值会发生一定的变化。...可以使用直方图来显示连续变量的分布： ggplot(data = diamonds) + geom_histogram(mapping = aes(x = carat), binwidth = 0.5...比如，通过设置binwidth参数的大小，看看是否能找到数据中的子组： ggplot(data = smaller, mapping = aes(x = carat)) + geom_histogram...例如，查看钻石数据集中 y 轴变量的分布，唯一能表示存在异常值的证据是，y 轴的取值范围出奇得宽： ggplot(diamonds) + geom_histogram(mapping = aes...为了更容易发现异常值，我们可以使用coord_cartesian()函数将 y 轴靠近 0 的部分放大： ggplot(diamonds) + geom_histogram(mapping =

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R语言绘图之ggplot2包「建议收藏」

如颜色，形状，大小）的一个映射。...第一种的点是黑色点，第二种和第三种都是按照性别这个变量分颜色，第三种比较好记忆，相当于先画好图，再加上带颜色的散点。...dp + geom_point() 前面的钻石数据集的第二幅图也可以用这两个语句搞定，这里有点区别在于前面的是先画好了ggplot，再加上不同映射的散点；而这里是先画好了带有不同映射的ggplot，再加上点就好...1.直方图 #直方图 ggplot(small.diamonds)+geom_histogram(aes(x=price)) 还可以按照不同的变量填充不同色，比如切工、钻石颜色 ggplot(small.diamonds...)+geom_histogram(aes(x=price,fill=cut)) ggplot(small.diamonds)+geom_histogram(aes(x=price,fill=color)

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策略模式：处理不同策略具有不同参数的情况

策略模式确实在处理不同策略需要不同参数的情况下会显得有些复杂。然而，这并不意味着策略模式不能在这种情况下使用。有几种可能的解决方案： 1....使用上下文来传递参数：你可以在上下文中存储需要的参数，并在需要的时候传递给策略对象。这通常需要在策略接口中添加一个接受上下文的方法。 2....将参数嵌入到策略中：如果某些参数是在策略创建时就已知的，你可以在创建策略对象时将这些参数嵌入到策略中。这通常需要在策略的构造函数中添加相应的参数。 5....这样，你可以为每个策略提供不同的参数。以上都是处理这个问题的可能方法，选择哪种方法取决于你的具体需求和应用场景。...注意，无论选择哪种方法，都需要确保你的设计保持了足够的灵活性和可扩展性，以便在未来可以方便地添加新的策略或修改现有的策略。

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R4DS-学习记录-ggplot2_2-CG

)教材加载R包library(tidyverse)library(palmerpenguins)library(ggthemes)1. categorical variable变量（variable）的值...明确的结果。...(penguins,aes(x=body_mass_g))++ geom_histogram()#`stat_bin()` using `bins = 30`....(penguins,aes(x = body_mass_g))+ geom_density()练习1.ggplot(penguins,aes(y = species))+ geom_bar()2.分析那种加颜色的方式比较有用...+ geom_bar(fill = "red")#红色填充3.What does the bins argument in geom_histogram() do?

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基于shinydashboard搭建你的仪表板（五）

tabItem(tabName = "Plot1", fluidPage( box("仅仅设置宽度为6"), box("在上图基础上加上对象框title的背景颜色为...width = 6))), tabItem(tabName = "Plot2", fluidPage( box("在上图基础上加上背景颜色为...(data, aes(x = price, fill = cut)) + geom_histogram(bins = 30) + ggtitle("geom_histogram")...tabBox对象框使用tabBox()函数创建具有选项卡的对象框，函数内使用tabPanel()创建不同的选项卡，tabPanel()内添加输出对象。 ?...总结到这里将shinydashborad的标题栏、侧边栏以及主体简单的介绍一下，可以开发出自己的shinyapp了。

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MATLAB画图使用不同的颜色

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1. 自动使用不同的颜色 plot(x1,y2,x2,y2,x3,y3,...); 此方法比较简单，能满足一般需要。...但默认只能在7种颜色之间循环，具体的颜色可通过以下命令查看 get(gca,'ColorOrder') 具体实例： x1 = linspace(1,10,100); y1 = sin(x1); y2...设置一个颜色rgb数组，通过循环使用不同颜色基本命令： plot(y,'color', [1 0 0]); 具体实例： close all; clear; clc; M = 10; N = 10...: M plot(data(i,:),'color',color(i,:)); pause(0.5); % 暂停0.5s end 对于上面的color，你也可以使用系统定义好的colormap...，基本命令： color = colormap(jet(M)); % M 是你要用的颜色数量具体实例： close all; clear; clc; M = 10; N = 10; data

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不经意间又发现了一个有趣又炫酷的包~

不过这个包依赖的ggplot2版本需要很高才能搭配使用（仔细了解了下，貌似要开发版的ggplot2）所以在开始本篇分享之前，你需要保证自己已经下载了开发版的ggplot2包 devtools curl...[4:7], ] ggplot(data,aes(carat,fill=color))+geom_histogram(bins=30)+ theme_tech(theme="airbnb") +...（鬼才知道呢，要一点儿一点儿写位置参数不断尝试~—~）除了Airbnb的主题之外，还有几个著名互联网公司的颜色风格主题： etsy风格： ggplot(data,aes(carat,fill=color...Google风格： ggplot(data,aes(carat,fill=color))+geom_histogram(bins=30)+ theme_tech(theme="google")...Twitter风格： ggplot(data,aes(carat,fill=color))+geom_histogram(bins=30)+ theme_tech(theme="twitter

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