在R中使用ggplot()时,Y轴缩放限制不起作用可能是由于以下原因导致的:
ggplot(data, aes(x = x_var, y = y_var)) + geom_point() + scale_y_continuous(limits = c(0, 10))
这样就可以将Y轴限制在0到10之间。
如果以上方法都无法解决问题,可以尝试使用其他绘图库或者搜索相关文档、教程和社区讨论,以寻求更多帮助和解决方案。
在撰写本文时,ggplot2涉及在CRAN上的超过2,000个包和其他地方的更多包!在包中使用ggplot2编程增加了几个约束,特别是如果你想将包提交给CRAN。...尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式,以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...如果你使用roxygen2[1],那么你可以利用注释代码块 #' @importFrom ggplot2 (注意,这对数据集mpg不起作用)。...有时候在开发R包时为了保证正常运行,不得不将依赖包列入Depdens。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象(例如,在一个plot()-风格的函数中)。
用 R 画图的时候,如果 y 轴存在个别非常大或非常小的值,或者当中的数值存在非常大差异的时候,画出的图很容易产生误导效果,使人忽略当中某一部分信息。...删除 y 轴中没有点的部分也是可以,但个人更倾向于直接对 y 轴进行缩放,把偏离比较大的区域压扁。...RPub 上有一篇文章介绍了一个缩放的函数(https://rpubs.com/huanfaChen/squash_remove_y_axix_ggplot) ,但当中有个小问题。这里小修改了一下。...ggplot 画图时的 coord_trans 使用这个函数。...(y = squash_axis(5, 95, 10)) 这样画出的图,就能看清每个组别中各个点的分布: 把 1 到 99 范围的 y 轴压缩 30 倍: ggplot(shiyanhe,aes(x
提到R语言,总会想到它强大的绘图包ggplot2,甚至于其他语言中也有它的痕迹(例如,python中的matplotlib模块就有ggplot样式)。以下,总结了一些日常绘图中常用的命令。...) ggplot(data=singer,aes(x=height))+ geom_hist() 命令解释: ggplot()初始化图形时,首先需要指定数据集来源data以及绘制的变量...使用调色板 如果不想自己去取颜色,还可以调用R中自带的调色板 命令:scale_fill_brewer(palette='xxx') RColorBrewer::display.brewer.all...而普通设置画布的方式par(mfrow=c(n,m)),在ggplot中是不起作用的。以下,介绍两种多图呈现的方式。使用的数据集为鸢尾花 I....,还有很多细节控制命令,因篇幅限制尚未涉及。
在第3期中,我们讲了ggdraw和draw_plot命令,前者创建空画布,后者添加图层。...0、创建图片 图片仍然使用第3期《R高级|cowplot包拼图(3):overlap》中的图A和图B。...x、y、hjust、vjust:分别设置所画图片的坐标x和y,以及与x轴、y轴的相对关系,hjust>0,表示在y轴左边,yjust>0,表示在x轴上边。...图A是ggplot2图片,放大y轴标题 ggdraw()+ draw_plot(A+ theme(axis.title.y = element_text(size = rel(...0.38) 还也可以先使用magick包中的read_image读取图片,然后使用ggplotify包中as.ggplot命令将图片转成ggplot2图片,最后连续使用draw_plot画出 #读取本地图片
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍一款R包「oblicubes」其主要作用是用于绘制立方体图,小编测试后发现颇有新意,下面来简单介绍一下。...感兴趣的朋友欢迎分享转发,「更多详细内容请参考作者官方文档」 ❞ 官方文档 ❝https://trevorldavis.com/R/oblicubes/ ❞ 安装R包 remotes::install_github...= FALSE) # 创建基于坐标数据的ggplot对象 g <- ggplot(df, aes(x, y, z = z, fill = raw)) + geom_oblicuboids(light...(Class, Sex)) + coord_fixed() + # 设置坐标系为等比例缩放 # 添加倾斜立方体的几何图层,设置y轴和z轴的偏移、角度和缩放比例 geom_oblicubes...(expand = expansion(), name = "") + # 设置y轴连续变量的扩展范围和名称 scale_x_discrete(name = "", breaks = NULL)
下面是一些使用Matplotlib和它的近亲制作的图的例子: 在处理篮球薪资数据时,我希望找到拥有最高薪资中位数数据的球队。...如果您想在R中使用真正的ggplot(它具有所有相同的外观、感觉和语法,没有依赖项),我将在这里讨论它的一些额外功能!...第9-14行中的Bokeh代码创建了一个优雅的、专业的响应计数直方图,具有合理的字体大小、y标记和格式。我编写的大部分代码用于标记坐标轴和标题,以及给条形图添加颜色和边框。...Bokeh提供的所有便利都可以在Matplotlib中进行定制,包括x轴标签的角度、背景线、y轴扩展、字体大小/斜体/粗体等。...使用Pygal非常简单: 实例化你的图片 使用图形对象的属性格式化 使用figure. Add()符号将数据添加到图形中 我在Pygal中遇到的主要问题是如何渲染图形。
其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观,逐渐成为R中数据可视化的主流选择。...本文根据《R数据可视化手册》整理ggplot2包的图形参数(图形外观、注解、图例、坐标轴、分面、配色)。...---- 目 录 4 坐标轴 4.1 交换x轴和y轴 4.2 坐标轴显示直线 4.3 设置连续型坐标轴范围 4.4 坐标轴顺序 4.5 设置坐标轴缩放比例 4.6 刻度线和刻度标签 4.7 坐标轴标签...分面 5.1 使用分面将数据分割绘制到子图中 5.2 在不同坐标轴下使用分面 5.3 修改分面的文本标签 5.4 修改分面标签和标题的外观 6....5.2 在不同坐标轴下使用分面 使每个分面的坐标轴不一样,将标度设置为"free_x"、"free_y"或"free"。
: 缺失值是无法进行比较运算的,很多函数都有参数na.rm选项来移除缺失值,如下所示: 可以使用函数na.omit()来移除变量中缺失值或矩阵、数据框含有缺失值的行,如下所示: ②日期值 在R中,...日期往往以数值形式存储,日期值可以运算比较,但是在读取数据时往往读取为字符串格式,as.Date()函数可以将字符型日期转换为数值型进行储存,如下所示: 可以看到在R中日期值是以yyyy-mm-dd形式储存...ylab:字符串设置x轴标签 ④大小样式 cex.axis:坐标轴刻度文字的缩放倍数 cex.lab:坐标轴标签(名称)的缩放倍数 cex.main:标题的缩放倍数 cex.sub:副标题的缩放倍数..."/yaxt="n":禁用x/y轴的刻度线 xlim:xlim=c(a,b)将x轴刻度范围限定在a到b ylim:ylim=c(a,b)将y轴刻度范围限定在a到b xaxs:控制x轴显示范围,默认为“r...⑵直方图 在ggplot2中,geom_histogram()可以在图层上添加直方图,stat_density()可以在图层上添加密度曲线,我们使用ggplot内置的示例数据mpg做直方图,如下所示:
然而,图形语法的翻译在ggplot2中没有对应关系(它的作用是由内置的R功能发挥的)。...4.3.2 使用gglot()创建绘图时的简单概念 Ggplot2的算法很简单:您提供数据,告诉ggplot2如何将变量映射到几何,使用什么图形,它负责细节。...4.3.3.3 使用坐标系统来调节和限制X轴和Y轴 坐标系的用途是在计算机屏幕上调整从坐标到二维平面的映射。在ggplot2中可用的不同坐标系中,笛卡尔坐标系和极坐标系是最常用的坐标系。...在下面的代码中,我们创建一个新的plot对象p5,并使用coord_cartesian()更改X和Y轴的限制以放大到感兴趣的区域。...但是,在某些情况下,例如出版物,我们可能希望将标题添加到绘图中,也可能希望更改X轴和Y轴标签。
R的画图功能是非常强大的,这非常有利于数据可视化,对于R画图,我们一 般使用三个画图系统,分别是R自带的画图系统,另外还有两个包,他们的画图功能也很强大,即lattice包和GGplot包,一般我们从自带的系统画图功能开始学起...R中的画图函数有高级画图函数和低级画图函数,所谓高级画图函数就是,它占用一个画板上,在此画板上绘制图像,而低级绘图函数,则不占用画板,它在高级绘图函数的基础上,进行绘制图像,也就是说,低级绘图函数只是在高级绘图函数绘制的图形基础上修改...有的不能,我们也不需要加以背诵,使用多了,自然就记住了,那在我们还没有熟悉之前,我们如果不知道可以使用哪些参数,有一个很简单的办法,就是打开绘图函数的帮助文档,就可以看到可以添加的绘图参数,那么这里,我们只需了解参数的含义以及其使用方法就可以啦...主标题 main="标题 " 轴标题 x轴: xlab="标题" , y轴: ylab="标题" 刻度范围 x轴:xlim=c(刻度起点值 ,刻度终止值 ) y轴:ylim=c(刻度起点值 ,刻度终止值...,如需要更加高级,更加多的绘图知识,可以去阅读相关书籍,另外,在接下来的连载中,我们也会涉及许多其他的绘图函数,和绘图方式.欢迎你继续阅读.
如果觉得每张图片太大,还可以使用scale功能对每张图片进行缩放。..., y = disp, color = am)) + geom_point() p2 % ggplot(aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width...# 将待拼图转换为gtable对象(grob table) # 以下两种方式都可以,函数来源于ggplot2 g1 <- ggplotGrob(p1) g2 <- ggplot_gtable(ggplot_build...widths = unit(c(1, 1), "null"), heights = unit(1, "null")) # 将两张图片分别放入gtable中...还可以通过对p2添加空白框,从而完成图形的缩放: # 添加空白区域,缩放为90%大小 g2_scale <- gtable_add_padding(g2_new, padding = unit(0.05
简介 在查阅文献的过程中,看到了几幅非常不错的出版图,今天就跟着小编一起学习下,他们是怎么使用 R 绘制出来的。 今天主要介绍 第四幅图(D) —— 实现双 Y 轴,并且添加坐标轴的微小刻度线。...主要知识点 实现双 Y 轴; 学会修改坐标轴为对数尺度; 添加坐标轴的微小刻度线。 绘图 加载包 首先加载一些需要使用到的包。...或者观看我在 B 站发布的《R 语言可视化教程》,里面也有一些简单主题设置介绍。 导入数据 首先使用 read.csv() 导入数据,其中一个数据前几行如下所示。...先简单绘制出线性图,可以看到:在 x 轴附近, y 轴下降的很快。...注释不会影响缩放。 这时,恭喜你两幅图已经合并啦!但是存在几个问题: 两幅图的 Y 轴重复了。
我相信大家在阅读时,也会想到更好的使用这些工具的方法。我的目标,不是在每个示例中去创建完全一致的图表,而是关注,在每个例子中以大致相同的方式对数据进行可视化,以及大致相同的时间的研究方案。...在学习过程中,碰到的最大的挑战,就是格式化x轴和y轴,使用大的标签使数据看起来合理。同样还需要时间弄清楚每个工具需要格式化的数据。一旦搞清楚这些,其它的就相对简单了。...我将使用它来作为基线。 首先,导入我们的模块,将数据读入设定的DataFrame。我们还需要对数据排序,并限制在top10中。...再想想,我还想格式化一下,在y轴上的点,在不使用matplotlib的plt.yticks的情况下,但我不知道如何做。...我没有在R中使用过ggplot,所以,这有点学习曲线。但我可以开始了解下ggplot的魅力。这个库还处在活跃的开发期,希望它一直发展下去,慢慢成熟,我觉得它将会是一个真正强大的工具。
与grid 的区别 warp 只能对一种变量进行分类(一个维度),因此如果对其使用两个变量,则其会罗列在一个维度。...坐标轴 限定坐标区域 我们可以调整坐标轴大小: scale_y_continuous(limits = c(0, 50)) # 限制数据范围,超出范围数据不显示 coord_cartesian(ylim...= c(0, 50)) # 直接限制图的坐标 二者均是指定坐标轴范围,但存在一定的差别。...调整分面的文字带 在ggplot 中,分面的这部分内容,被称为strip: 比如: ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) + geom_point(color...aes 属性修改,比如创建的是在aes 中定义了color,则可以在labs 中指定: ggplot(chic, aes(x = date, y = temp, color = season)) +
引言 本期推文主要介绍的还是Matplotlib关于 线(lines) 图的制作,虽然Matplotlib 制作线图的灵活性无法和ggplot2 的geom_segment()相比,但对于使用 Python...由于Matplotlib无法像ggplot2的拓展包ggrepel那样解决文本的重贴问题,这里设置了text_y 用于均匀绘制y轴位置: text_y = np.linspace(data['reign_start...'][0], 420, data.shape[0]) 使用np.linspace()方法绘制间隔相等的y轴位置 坐标。...(6)字体设置 Matplotlib 用于字体设置的方法还是比较简单的,这里解释下是因为我在字体设置时遇到的问题,由于采用的字体为 cinzel (字体格式为Cinzel-Regular.otf),也已添加到电脑系统字体中...,但在引言时还是不起作用 ,最终通过如下方法解决: from matplotlib.font_manager import FontProperties font_file = r"E:/Data_resourses
它还告诉您tidyverse中的哪些函数与基本R(或您可能已加载的其他包)中的函数冲突。...创建ggplot 要绘制mpg,请运行此代码将displ放在x轴上,将hwy放在y轴上: ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ...ggplot2中的每个geom函数都采用映射参数。这定义了数据集中的变量如何映射到可视属性。 mapping参数始终与aes()配对,aes()的x和y参数指定要映射到x和y轴的变量。...ggplot2在data参数中查找映射变量,在本例中为mpg。...要将aesthetic映射到变量,请将aesthetic的名称与aes()中的变量名称相关联。 ggplot2将自动为变量的每个唯一值分配唯一级别(这里是一种独特的颜色),这个过程称为缩放。
当你释放它时,你按下的点处的数据将移动到你释放的点。 如果在平移时按'x'或'y',移动会分别限制在x或y轴。 按鼠标右键并将其拖动到新位置来进行缩放。...向右移动使x轴成比例放大,或者向左移动成比例缩小。 y轴和上/下移动同上。 开始缩放时鼠标下的点会保持静止,你可以缩放图形中的其它任意点。...轴域会放大并限制于你定义的矩形。 在此模式中还有一个实验性的zoom out to rectangle(缩小到矩形),使用右键,将整个轴域缩小并放置在矩形定义的区域中。...+ w 将平移/缩放限制于x轴 使用鼠标平移/缩放时按住x 将平移/缩放限制于y轴 使用鼠标平移/缩放时按住y 保留宽高比 使用鼠标平移/缩放时按住CONTROL 切换网格 鼠标在轴域上时按下g 切换...x轴刻度(对数/线性) 鼠标在轴域上时按下L或k 切换y轴刻度(对数/线性) 鼠标在轴域上时按下l 如果你使用matplotlib.pyplot,则会为每个图形自动创建工具栏。
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍一个案例使用「gggibbous」包绘制月亮散点图,下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用,添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜...x$x0 = out[index]$x + x$kind |> as.numeric() # 计算x数据框中每个元素的横坐标,并存储在'x0'列中 x$y0 = out[index]$y...+ x$`.pred_class` |> as.numeric() # 计算x数据框中每个元素的纵坐标,并存储在'y0'列中 x$r = out[index]$radius # 将x数据框中每个元素的半径信息存储在...'r'列中 return(x) }) packing <- rbindlist(packing) # 数据合并 数据可视化 ggplot() + # 添加散点图图层,其中数据来自packing...element_text(size = 10, margin = margin(r = 5), color = "black"), # 设置y轴文本样式 plot.background = element_rect
1 什么是ggplot2 ggplot2是用于绘图的R语言扩展包,其理念根植于《Grammar of Graphics》一书。它将绘图视为一种映射,即从数学空间映射到图形元素空间。...2 与lattice包的比较 ggplot2和lattice都属于高级的格点绘图包,初学R语言的朋友可能会在二者选择上有所疑惑。...ggplot2需要一段时间的学习,但当你跨过这个门槛之后,就能体会到它的简洁和优雅,而且ggplot2可以通过底层组件构造前所未有的图形,你所受到的限制只是你的想象力。...首先加载ggplot2包,然后用ggplot定义第一层即数据来源。其中aes参数非常关键,它将displ映射到X轴,将hwy映射到Y轴,将cyl变为分类数据后映射为不同的颜色。...然后使用+号添加了两个新的图层,第二层是加上了散点,第三层是加上了loess平滑曲线。
其次,我们需要根据数据确定X轴、Y轴,以及X轴Y轴的取值范围,因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。...在plot()语句括号中,逗号前我们定义了数据点的X轴坐标值,逗号后定义了对应数据点的Y轴坐标值,两个都是用数组的方式表达。...我们将使用R Studio中自带的数据集mpg来进行ggplot2可视化演示根据R绘图原理,我们需要在ggplot2中将一个图表拆分成若干个子元素并进行叠加绘制。...data=mpg表示使用的数据集为mpg,mapping中是定义了映射到图表X轴、Y轴的数据属性,以及每个数据点的颜色(映射在X轴上的数据属性是displ,Y轴是hwy,颜色则按照数据集中class的种类标注...很多功能包的使用,比如ggplot(), gganimate(), 其中的元素便是根据R绘图原理,将一个宏观的图表进行元素拆分,并进行分别叠加声明。另外,在绘图时,千万不要急于对图表进行美观。
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