具有正值和负值的geom_bar ggplot2堆叠、分组条形图-金字塔图

是一种数据可视化技术，用于展示具有正负值的数据在不同类别或组之间的比较关系。

这种图表通常使用ggplot2包进行创建，其中geom_bar函数用于绘制条形图。堆叠条形图将正值和负值分别绘制在x轴的正负方向上，以显示它们之间的差异。分组条形图将正负值分别绘制在不同的组内，以便更清晰地比较它们。

金字塔图是一种特殊的分组条形图，其中正值和负值分别绘制在x轴的两侧，形成一个金字塔状的图形。这种图表常用于展示人口统计数据、收入分布等具有对称性的数据。

这种图表的优势在于能够直观地展示正负值之间的差异和比较关系，帮助用户更好地理解数据。它可以用于各种领域，如金融、经济、社会科学等，用于分析和展示具有正负值的数据。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，其中与数据可视化和分析相关的产品包括腾讯云数据洞察（DataInsight）和腾讯云大数据分析（Data Analysis）。这些产品提供了丰富的数据分析和可视化功能，可以帮助用户更好地理解和展示具有正负值的数据。

腾讯云数据洞察是一种全面的数据分析和可视化平台，提供了丰富的数据处理、分析和可视化工具。用户可以使用该平台创建堆叠条形图、分组条形图和金字塔图等多种图表类型，展示具有正负值的数据。了解更多关于腾讯云数据洞察的信息，请访问：腾讯云数据洞察产品介绍

腾讯云大数据分析是一种强大的大数据处理和分析平台，提供了丰富的数据处理和分析工具。用户可以使用该平台进行数据清洗、转换和分析，并通过可视化功能创建各种图表，包括具有正负值的堆叠条形图、分组条形图和金字塔图。了解更多关于腾讯云大数据分析的信息，请访问：腾讯云大数据分析产品介绍

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R语言基础绘图教程——第5章:直方图和柱状图

# 添加横纵坐标的名称和图片名称 barplot(data[,2],names.arg = data[,1],main="条形图",xlab="分组",ylab="统计量") ?...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"...多种分组的柱状图：堆积柱状图 #转换数据 data2 = t(data[,c(2,3)]) #绘制柱状图 barplot(as.matrix(data2)) ?...多种分组的柱状图：非堆积柱状图 #非堆积柱状图 barplot(as.matrix(data2), names.arg = data[,1],main="条形图",xlab="分组",ylab...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

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课后笔记：ggplot2优雅的显示WB结果

「ggplot2中柱状图基本绘制函数常用geom_bar()」参数介绍：「data和mapping是ggplot的基本参数，数据和映射。」..., ymax, xend, yend）指定数据分组和顺序的映射group和order，另一类是字符串映射。...「position：」位置调整，有效值是stack、dodge和fill，默认值是stack（堆叠），是指两个条形图堆叠摆放，dodge是指两个条形图并行摆放，fill是指按照比例来堆叠条形图，每个条形图的高度都相等...「width：」 条形图的宽度，是个比值，默认值是0.9 「color：」 条形图的线条颜色「fill：」 条形图的填充色基本演示读取ImagJ数据及转换 #读取ImageJ dat=read.csv...image.png 数据调整及误差线增加在ggplot2中可以直接结合stat_summary函数快速进行数据统计->链接所以stat可以设置为summary,将柱状图的高度设置为各组的均值并联合stat_summary

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这些条形图的用法您都知道吗？

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R语言可视化—饼图

首先我们从基础的极坐标绘图开始，极坐标绘图一般是先画柱形图，再转化为极坐标，如下图： library(ggplot2) # 创建示例数据 data1 <- data.frame( category...（或饼图）的堆叠位置中的显示方式。...具体来说： position_stack：这是一个位置调整函数，用于在堆叠的条形图或饼图中调整元素的位置。对于堆叠的条形图，它将标签按照条形的高度依次堆叠。...))+ geom_bar(width = 1,stat = "identity")+#画条形图 coord_polar("y",start = 0,direction = -1)+#极坐标旋转.../results/Figure 1A.pdf') 其中如何在饼图外加分组名称暂未研究明白。

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ggplot2|发散性“正负”图

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文献配套GitHub发表级别绘图之饼图

其中柱状图就用geom_bar函数。除此之外，ggplot2提供了众多几何对象geom_xyz()供大家选择，完整的几何对象可以下载RStudio公司总结的ggplot2 cheetsheet。...(width = 1, #geom_bar()函数绘制条形图,width：条形图的宽度 stat = "identity")+ #stat="count...(width = 1, #geom_bar()函数绘制条形图,width：条形图的宽度 color = "white", stat = "...(width = 1, #geom_bar()函数绘制条形图,width：条形图的宽度 stat = "identity")+ #stat="count...如果需要展示两种分类形式，可以将饼图和环形图结合起来参考：https://rpubs.com/cardiomoon/398623 # if(!

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如何通过R语言制作BBC风格的精美图片

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24式R入门作图必学之barplot条形图（一）

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r语言ggplot2包学习笔记（上代码+注释）

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「R」ggplot2数据可视化

函数添加选项 geom_bar() 条形图 color, fill, alpha geom_boxplot() 箱线图 color, fill, alpha, notch, width geom_density...，5=长破折号，6=双破折号） size 点的尺寸和线的宽度 shape 点的形状（和pch一样，0=开放的方形，1=开放的圆形，2=开放的三角形，等等） position 绘制诸如条形图和点等对象的位置...对条形图来说，'dodge'将分组条形图并排，'stacked'堆叠分组条形图，'fill'垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等。对于点来说，'jitter'减少点重叠。...分组在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。...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 ?

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如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序

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（数据科学学习手札37）ggplot2基本绘图语法介绍

如果你希望散点和拟合图共存时，可在geom中传入向量形式来组合各个图层，这也是ggplot2的绘图思想的一个体现，以叠加绘图元素的形式绘制一幅图像： qplot(carat, price, data=data...　　设置geom='bar'可以绘制条形图，当传入单个离散类别型数据时，可以自动绘制每个类别的频数统计条形图： qplot(color, data=data, geom='bar',...，，而是希望根据分组产生一页多图的形式，通过设置参数facets=sep_var~.可以实现，其中sep_var为分组依据的变量，例如下面我们以钻石颜色为分组依据： qplot(price,data=data...，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

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R语言之可视化（22）绘制堆积条形图

第一步：统计不同stage下，男性和女性的患者数目代码如下： setwd('D:\\train\\data') data <- read.csv('patient.csv',header=T) data...经过这张图，我们可以初步得到的信息是：（1）T1到T4各个分期的患者总数（2）T1期男性患者的数目，T1女性患者的数目（3）其他分期男性或者女性的患者数目。...经过此图我们便可以得知不同分期下，男性和女性所占百分比。...总结这里我用了两个个小技巧，（1）首先明确ggplot2绘制堆叠条形图时，对number这一列相加，所以我将number设置为1，刚好代表每一行就是一个样本/患者（2）在计算百分比时，用了ddply函数...，它首先将stage分组，然后计算stage=T1时，T1样本中男性的数目除以T1样本总数目，这样就得到了每一个样本在所属的stage的百分比，随后绘图相加即可得到百分比图。

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60种常用可视化图表的使用场景——（上）

12、多组条形图 多组条形图也称为「分组条形图」或「复式条形图」，是条形图的变种。...堆叠式条形图共分成两种：简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...跟折线图一样，面积图可显示某时间段内量化数值的变化和发展，最常用来显示趋势，而非表示具体数值。两种较常用的面积图是分组式面积图和堆叠式面积图。...分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。...堆叠式面积图使用区域面积来表示整数，因此不适用于负值。总的来说，它们适合用来比较同一间隔内多个变量的变化。

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学会这个BBC，你的图也可以上新闻啦！

该软件包具有两个函数功能，bbc_style（）和finalise_plot（）。...对于折线图而言，折线的颜色或条形图的颜色，并不是从bbc_style（）函数中直接实现的，而是需要在其他标准ggplot（ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色)）图表函数中明确设置...它实质上修改了ggplot2主题功能（ggplot2学习笔记之图形排列）中的某些参数。例如，第一个参数是设置图标题元素的字体、大小、和字体颜色。...制作堆叠条形图 #准备数据 stacked_df % filter(year == 2007) %>% mutate(lifeExpGrouped = cut(lifeExp...：突出组间变化制作分组条形图 只需要将position =“identity”更改为position =“dodge”： #准备数据 grouped_bar_df %

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「R」数据可视化4 : 直方图条形图

直方图和条形图看起来没有什么区别，长得很像，但是这两者并不同一种统计图像。具体来说，通常直方图用来描述连续型数据，比如年龄、身高、体重等。而条形图通常用来描述分类型数据，比如性别、国家等。...对于直方图，我们要做的第一步就是把连续性的数据分箱（bin），所谓的分箱实际上就是将数据按照一定的间隔进行分组。...ggplot2提供了绘制直方图和条形图的功能，分别为geom_bar()和geom_histogram()。...所以前者我们做直方图，后者我们做条形图。 2）如何使用ggplot2做直方图首先我们来看看钻石重量的直方图。...ggplot(diamonds, aes(carat)) + geom_bar(stat='bin') ? 看，就和刚才一模一样了！ 3）如何使用ggplot2做条形图 然后我们来瞧瞧条形图。

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「R」数据可视化9: 金字塔图和偏差图

其实图形的基本组成都很简单，无非就是点、线、矩形、圆圈等，但是稍作改变就会变成完全不同的图。就好像PCA图和火山图一样，本质都是点图。今天我们来讲一讲条形图的变形。...化妆后“条形图” 首先来看看几张不一样的“条形图”。 ? 这几张图乍一看和我们之前看到的很不一样，但是仔细一看其所用的基本元素不就是我们的条形图吗？...左边的和中间的我们称为偏差图，右侧的称为金字塔图。可以看到三张图之间都有一些相同点。那么这三张图我们可以用于展示什么样的数据呢，举个例子，比如我们想要展示转录组数据。...那么最后一张图呢？可以像上述描述的展示多组转录组数据上调或者下调。那也可以展示富集聚类的结果。如某个功能中显著改变和不改变的基因等。那么上述的图应该怎么做呢？...2）如何作图 金字塔图 library(ggplot2) library(RColorBrewer) ggplot(dat,aes(x=Stage,y=Users))+ geom_bar(stat

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R语言之 ggplot 2 和其他图形

包还能实现 lattice 包中的分组绘图功能，即分面（facet）。...+ geom_bar(color = "black") + scale_fill_brewer() + theme_bw() 上图被称为叠加条形图，是为了在一幅图中同时展现多个变量...其他图形 2.1 金字塔图 金字塔图是一种背靠背式的条形图，常用于展示研究人群的人口结构，所以也称为人口金字塔图。...DescTools 包里的 PlotPyramid( ) 函数，以及 epiDisplay 包里的 pyramid( )函数都可以用来绘制金字塔图。...下面以 epiDisplay 包里的数据集 Oswego 为例绘制金字塔图，这里需要用到数据集里的两个变量 age 和 sex。

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（数据科学学习手札38）ggplot2基本图形简述

)+ theme(plot.title = element_text(hjust=0.5)) h 　　这样得到的图就比较具有美感和表现力，当然我们更改position参数也可以得到真实的水平逐年变化情况...)+ theme(plot.title = element_text(hjust=0.5)) h 2.3 bar() 　　基础的条形图我们前面一篇中已经涉及到了，所以这里我们只与上述的堆积面积图进行对比...，这里注意，geom_bar()默认的统计变换为count，即计算频数，我们这里想展示真实数值需要将geom_bar()中的stat设置为'identity'，即不做任何变换： library(ggplot2...,stat = 'identity')+ labs(title='消费水平')+ theme(plot.title=element_text(hjust=0.5)) p 　　可以看出这时我们的堆叠条形图便而可以看作离散的堆积面积图...，箱线图是非常有代表性的，它通过图形表现五数概括的情况，在数据基本的描述性统计中具有重要意义，而ggplot2中必然可以绘制箱线图，而且可以绘制得非常精美，下面先看一个最朴素的分组箱线图形式： p <-

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