在ggplot geom_line中创建不同粗细的线 - 腾讯云开发者社区

volume）上的配图！该配图一共由三个图组成，不同染色体的SNP-index[2]对其位置作整图、单一染色体的SNP-index对其位置作细节图以及对应的基因结构图。.../sliding_window.tsv", header=FALSE) # 在snp_index中需要用到数据有：V1（所在的染色体位置）、V2（在某条染色体上的特定位置）、V8（SNP-index值...）； # 在sliding_window中需要用到的数据有：V1（所在的染色体位置）、V2（在某条染色体上的特定位置）、V5（滑窗区域中的SNP-index均值）； snp_index sliding_window...2 作整图及美化 library(ggplot2) # 加载绘图包ggplot2 library(eoffice) # 为了后续将绘制好的图保存为ppt的可编辑格式 p1 ggplot()...scale_color_manual(values = c("#FF6A6A", "#00BFFF", "#32CD32","#FF6A6A", "#00BFFF"))+ # 线图，设置线的粗细

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R语言学习 - 线图绘制

p ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value),color=variable) + geom_line() p # 图会存储在当前目录的Rplots.pdf文件中...原来默认ggplot2把每个点都视作了一个分组，什么都没画出来。而data_m中的数据都来源于一个分组H3K27ac，分组的名字为variable，修改下脚本，看看效果。...有点难看，如果平滑下，会不会好一些，stat_smooth可以对绘制的线进行局部拟合。在不影响变化趋势的情况下，可以使用 (但慎用)。...另外一个方式是增加区间的数量，线也会好些，而且更真实。 ? stat_smooth和geom_line各绘制了一条线，只保留一条就好。...设置线的粗细和透明度 p ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value,color=variable,group=variable)) + geom_line

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是的

没有找到

java中==、equals的不同AND在js中==、===的不同

一：java中==、equals的不同 1....如果没有则在常量池中创建一个”abcd“常量，并将引用指到该常量。之后，如果还有创建的String str2 = “abcd”;则将栈中的引用直接指向该常量。...因为在Integer类中，会将值在-128的缓存在常量池(通过Integer的一个内部静态类IntegerCache进行判断并进行缓存)中，所以这两个对象的引用值是相同的。...但是超过这个区间的话，会直接创建各自的对象(在进行自动装箱的时候,调用valueOf()方法，源代码中是判断其大小，在区间内就缓存下来，不在的话直接new一个对象)，即使值相同，也是不同的对象，所以返回...，前者会创建对象，存储在堆中，而后者因为在-128到127的范围内，不会创建新的对象，而是从IntegerCache中获取的。

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二分类资料校准曲线的绘制

，可以是"p","b","o" lwd = 3, #连线的粗细 pch = 16, #点的形状，可以是0-20 col = "#2166AC") #连线的颜色 lines...lwd = 2, #对角线的粗细 col = "#224444") #对角线的颜色 legend(0.6,0.2, c("Apparent","Bias-corrected...lwd = 2, #对角线的粗细 col = "#224444")#对角线的颜色 legend(0.6,0.2, c("Apparent","Bias-corrected...) ggplot(plotdata$plotFrames$fit, aes(x=Pred,y=Obs))+ geom_line(color="tomato",size=1.5)+ scale_x_continuous...lwd = 2, #对角线的粗细 col = "#224444")#对角线的颜色 legend(0.6,0.2, c("fit1","fit2","fit3"

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ggplot Stripchart and line

# 基本的线图和点图 p1 geom_line() + geom_point() # 更改颜色和线的类型 p2 geom_line(linetype = "dashed",...# 添加分组线图，这里使用数据集2，用于绘制分组线图 p % ggplot(aes(x = dose, y = len, group = supp)) # 根据分组添加不同的线...# 上述的图形x变量均为离散变量，在实际的科研中，更多的是连续变量 #将x转换为连续变量 p_lianxu <- function(df3) { df3$dose 的宽度 # 这里使用的是为工作的和总人口的比例 # 因此出来的图为宽度不同的线 economics %>% ggplot(aes(x = date, y = pop)) + geom_line...# 绘制多个线 # 在总体布局不设置y变量，通过两个line函数绘制两个曲线 economics %>% ggplot(aes(x = date)) + geom_line(aes(y = psavert

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R语言之可视化（27）ggplot2绘制线图

中的图例修改 R语言之可视化（20）之geom_label（）和geom_text（） R语言之可视化（21）令人眼前一亮的颜色包 R语言之可视化（22）绘制堆积条形图 R语言之可视化（23）高亮某一元素...不同分组使用不同的类型的线 # Change line types by groups (supp) ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp)) + geom_line...也可以通过 scale_linetype_manual()手段设置线的类型 # Set line types manually ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=...不同分组，绘制不同颜色的线 pggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp)) + geom_line(aes(color=supp))+ geom_point...修改线的大小 # Change line size ggplot(data=economics, aes(x=date, y=pop, size=unemploy/pop))+ geom_line(

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R语言可视化——ggplot图表系统中的辅助线

在之前的推送中，曾经有过一篇介绍excel图表辅助线的制作方法，其中用到的技巧五花八门、令人眼花缭乱。而ggplot图表系统中的辅助线添加起来却异常简单，非常易于操作。...以上柱形图中，我们如果想要了解五个公司的销售额均值以及单个公司销售额与均值的对比情况，需要在图表中添加一条平均线。...当然这种均值线在分面状态下也是可以添加的。...像素画处理之后，再加上均值十字线，你可以清晰地看到，数据分布形态中，左下角最为密集。辅助线的另外一种常见的用途就是在时间序列数据中。...这里可以使用辅助线来标注我们最感兴趣的时间点数据： ggplot(economics,aes(date,unemploy))+geom_line()+geom_vline(aes(xintercept=

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R语言基础绘图教程——第3章：折线图和带状图

利用plot()绘制在上一章中我们讲过plot()绘图的基本结构，主要通过type参数来设置绘制图形的类型。..."p"：绘点（默认值）； "l"：绘制线； "b"：同时绘制点和线； "c"：仅绘制参数"b"所示的线； "o"：同时绘制点和线，且线穿过点； "h"：绘制出点到横坐标轴的垂直线； "s"：绘制出阶梯图...利用ggplot2绘折线图前面我们说过ggplot2绘制散点图是ggplot()+geom_point()格式，绘制折线图，我们只需要再加上geom_line()。...在这里说明一下geom_xxx()中的参数： • alpha: 透明度， 0-1 • colour：颜色，名称或者RGB编码 • fill：填充色 • shape：形状，同pch • size：大小 #...ggplot(data, aes(Year, Anomaly10y)) + geom_line(aes(y=Anomaly10y-Unc10y), colour="blue") + geom_line

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生存资料校准曲线的绘制

365,m=50,B=500) ## Using Cox survival estimates at 365 Days 然后就是画图： plot(cal1, #lwd = 2, # 误差线粗细...，可以是"p","b","o" lwd = 3, # 连线的粗细 pch = 16, # 点的形状，可以是0-20 col = "tomato") # 连线的颜色 box...(lwd = 2) # 边框粗细 abline(0,1,lty = 3, # 对角线为虚线 lwd = 2, # 对角线的粗细 col = "grey70" # 对角线的颜色...lwd = 2,#图例中线的粗细 cex = 1.2,#图例字体大小 bty = "n")#不显示图例边框 unnamed-chunk-8-147478960 calibration...当然也是可以用ggplot2画图的。

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了解绘制条形图和折线图的细节

在代码中添加geom_point()可以实现 ggplot(BOD,aes(x=Time,y=demand))+ geom_line()+ ylim(0,max(BOD$demand)) #这里也以世界人口为例子进行画图...=supp))+ geom_line() ##如果x变量是因子，那么必须同时告诉ggplot用来分组的变量 #在本例中，也可以把dose算作因子型向量（0.5，1，2） ggplot(tg,aes(...,shape=supp))+ geom_line()+ geom_point(size=4) #不同的数据标记fill ggplot(tg,aes(x=dose,y=length,fill=supp...))+ geom_line()+ geom_point(size=4,shape=21) #稍微把线区分开 ggplot(tg,aes(x=dose,y=length,shape=supp))+...A：在函数aes（）外部设定函数geom_point()的参数size，shape，colour，fill等即可 ggplot(BOD,aes(x=Time,y=demand))+geom_line()

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绘制GGPLOT2双色XY区间面积图组合交叉折线图数据可视化

p=25075 本文显示如何填充图表中两条交叉线之间的区域。让我们尝试用ggplot2绘制这个图 ....首先，加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框（我使用的是稍微修改过的数据集，因此最终结果会与原始图有所不同）。...在 ggplot2 中可以填充两条线之间的区域，但是由于我们需要线段具有不同的颜色，因此需要一些额外的工作。...> ggplot + geom_ribbon 为了改变两条线交叉点的填充颜色，需要计算交点。...> cross\[which\] <- NA >segment <- findIntval 为了使 ggplot2 能够在每个线条交叉处改变填充颜色，它需要知道每个彩色区域的起点和终点。

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数据处理神器tidyverse（2）ggplot2

几何对象的形式由geom_xxx（）函数定义，基于数据变量的几何对象的属性（位置，大小，颜色）由美学（aes（））函数指定（在geom_xxx（）函数中）。...使用+将图层添加到ggplot对象中。可能最常见的geom层是geom_point。在geom_point（）里面，您将指定从变量到所需几何对象的美学映射。...要修复此图，您需要通过在geom_line（）图层的aes（）函数中指定group = continent参数来指定行如何组合在一起（即哪个变量定义各行）。...但是，如果您想使用数据框中的变量来定义geoms的颜色（或任何其他美学特征），需要将它包含在aes（）函数中。...组合图片您可以通过添加构面图层来创建由您选择的分类变量（例如“大陆”）分隔的图形的网格（或“构面”）。

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ggplot2修改坐标轴详细介绍

交换x轴和y轴设置坐标轴范围使图形从0开始反转连续型坐标轴修改类别型坐标轴的顺序设置x轴和y轴的比例设置刻度线位置移除刻度线和标签修改刻度标签修改坐标轴标签沿坐标轴显示直线使用对数坐标轴...环状图形日期坐标轴交换x轴和y轴在很久以前的版本中，还只能通过coord_flip()函数实现，现在支持直接换一下x轴和y轴的映射即可。...unnamed-chunk-5 修改类别型坐标轴的顺序使用scale_x_discrete()中的limits参数即可。...或者在原始数据中，先设置好分类变量的因子顺序。...p2 线在左边和右边 p3 <- p + annotation_logticks(sides = "

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常用 7 大类型图形可视化——变化趋势图形

引言在进行数据分析时，免不了对结果进行可视化。那么，什么样的图形才最适合自己的数据呢？...加载数据集使用 ggplot2 包中自带数据集作为示例数据集。...data(economics_long, package = "ggplot2") head(economics_long) 在下面的代码中，在 geom_line() 函数中设置绘图对象为 value...这样，只要调用一次 geom_line，就会绘制多条彩色线，每条线代表 variable 列中的每个唯一 value 。...，则必须通过对每条线调用一次 geom_line() 。

1.9K3 0

跟着Nature学作图：R语言ggplot2分组折线图添加误差线

论文是 Environmental factors shaping the gut microbiome in a Dutch population 数据和代码的github主页链接 https:/.../github.com/GRONINGEN-MICROBIOME-CENTRE/DMP 这个也是数据代码的下载链接，可以看目录结构 https://zenodo.org/record/5910709#....YmAcp4VBzic 今天的推文重复一下论文中的figure1b image.png 数据集 image.png 这里误差线的范围是平均值加减标准差，数据提前算好，整理到csv文件中读取数据...) ggplot(data=dat01,aes(x=nr,y=spec.nr.mn,color=Taxon))+ geom_line(size=1.5,linetype=dat01$linetype...) image.png 添加误差线 ggplot(data=dat01,aes(x=nr,y=spec.nr.mn,color=Taxon))+ geom_line(size=1.5,linetype

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是Excel的图，不！是R的图

折线图——geom_line 变量以点展示，然后连点成线 ggplot(df1,aes(id,value,colour=item))+ # 点 geom_line()+ # 连线 scale_x_continuous...-盘底-收盘图的基础上加上`geom_crossbar`，这里是连系a的最小和c的最大值， # geom_crossbar(): 空心柱，上中下三条线分别代表ymax，mean，ymin ggplot...,scale="free")，垂直分割，且不同形式的图表可以被分割出来 ggplot(data = filter(df1,item !...") # 在geom_bar的基础上加上了以三个对象a,b,c,的值为点的点图geom_point ggplot(df1,aes(id,value))+ geom_bar(aes(fill=item...漏斗图漏斗图的数据分布在图形中间，用coord_flip()转换方向，可以看到不同组的最大，最小值的差异 df_tmp4% select(1:3) %>% arrange(a) %

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跟着Nature Genetics学画图：R语言ggplot2画折线图并添加误差线

折线图添加误差线是非常常用的一种可视化方法，今天的推文介绍一下使用R语言的ggplot2作图的代码。...apple domestication 中的Figure3中的d图 ?...image.png 数据保存为csv格式 df<-read.csv("line.csv",header=T) df 基本的折线图 library(ggplot2) head(df) ggplot(df...image.png 添加误差线 ggplot(df,aes(x=time_point,y=value))+ geom_line()+ geom_point()+ ylim(0,40)+...image.png 这样基本就做好了，接下来就是美化去掉灰色背景添加坐标轴线更改坐标轴的刻度和标签 ggplot(df,aes(x=time_point,y=value))+ geom_line

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散点图及数据分布情况

5.3 使用不同于默认设置的点形 Q：如何更改散点图中默认的数据点的点形？...#在heightweight中增加一列用来表示儿童的体重是否超过100磅 hw % mutate(weightgroup=ifelse(weightLb的扰动值为数据点精度的40% #也可以通过time和weight进行调整 #使用ChickenWeight数据集，讲述不同饮食对小鸡成长的影响 cw_sp ggplot(ChickWeight...将其封装在expression（）函数中可以有效的查看是否可以正确的输出函数，比如在刚刚的例子中‘==’才能正确的输出等号。。。。...传递一个指定x和y带宽的向量到h，这个参数会被传递给实际生成密度估计的函数kde2d().在本例中，我们将在x，y轴方向上生成一个更小的带宽，以使密度估计对数据的拟合程度更高。

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ggplot2：point在legend中的size修改

library(tidyverse)dt % ggplot(aes(x = carat, y = cut, color = cut...)) + geom_point() + labs(title = "修改前")p2 % ggplot(aes(x = carat, y = cut, color = cut))

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「R」ggplot2精要：线图

这个R教程讲解如何使用R和ggplot2包创建线图。在一个线图中，观察值都按照x排列并连接起来。可以使用函数geom_line()、geom_step()或geom_path()。...ggplot2 line plot - R software and data visualization 基本的线图数据这里使用的数据来自数据集ToothGrowth，描述了不同剂量药物下牙齿的生长情况...(0.5, 1, 2) 创建带点的线图 library(ggplot2) # 带点的基本线图 ggplot(data=df, aes(x=dose, y=len, group=1)) + geom_line...+ geom_line(aes(linetype=supp))+ geom_point() # 改变线型和点的类型 ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp...改变线的大小： # Change line size ggplot(data=economics, aes(x=date, y=pop, size=unemploy/pop))+ geom_line

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R绘图|染色体SNP指数图绘制

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