开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在ggplot中只标记一个面

在ggplot中只标记一个面，可以通过添加标记的方法来实现。以下是具体步骤：

首先，确保已经安装了ggplot2包，如果没有安装，可以通过运行以下代码进行安装：

install.packages("ggplot2")

加载ggplot2包：

library(ggplot2)

创建一个数据集，用于绘制面：

data <- data.frame(x = c(0, 1, 1, 0), y = c(0, 0, 1, 1))

使用ggplot函数创建一个基本的图形对象，并指定数据集：

plot <- ggplot(data = data)

使用geom_polygon函数绘制面，并通过fill参数指定面的颜色：

plot <- plot + geom_polygon(aes(x = x, y = y), fill = "blue")

添加标记点，可以使用geom_point函数，并通过color和size参数指定标记点的颜色和大小：

plot <- plot + geom_point(aes(x = 0.5, y = 0.5), color = "red", size = 3)

最后，使用theme_void函数将图形的背景设为透明：

plot <- plot + theme_void()

完整的代码如下：

install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

data <- data.frame(x = c(0, 1, 1, 0), y = c(0, 0, 1, 1))

plot <- ggplot(data = data)
plot <- plot + geom_polygon(aes(x = x, y = y), fill = "blue")
plot <- plot + geom_point(aes(x = 0.5, y = 0.5), color = "red", size = 3)
plot <- plot + theme_void()

plot

这样就能在ggplot中只标记一个面，并且设置了面的颜色和标记点的颜色和大小。注意，这只是一个示例，你可以根据自己的需求进行进一步的调整和定制。

相关搜索:从ggplot中删除空面并独立标记如何让排斥在ggplot中只添加一个标签如何在matplotlib中只在刻度位置设置标记？如何在ggplot2中按地理位置/图层进行刻面？如何允许在datatist中只标记一个图像？对ggplot2中的一个面强制使用x轴标签如何在ggplot2中将颜色添加到镶嵌面网格如何在Eclipse中创建自定义任务标记，如TODO或FIXME 如何在html标记(如p或div )中显示来自ajax的数据如何在ggplot2中添加多个水平功能区(如geom_hlines)？如何在matplotlib.figure.Figure中自定义图形，如更改标记大小？如何在tensorflow中只预测一个类如何在mongoose中只更新一个属性如何在phoenix中只更新一个栏目？如何在一个`ForEach`中只选择一个按钮？如何在R中绘制多个纵向轨迹时只标记一次？如何在c#中只编译一个文件？如何在组件中只使用一个命名插槽？如何在csv中只编写一个float项？如何在put方法中只发送一个参数？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

「R」ggplot2数据可视化

R有几种不同的系统用来产生图形，但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法，一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2，我们能够快速学习，多处应用。

01

55-R可视化-4-ggplot2基石三部曲之基础一

这一个部分一共三篇，学会了基本上你的ggplot 就达到ggplot 界小学二年级的水平了吧~

03

60-R可视化-8-用ggsignif做统计分析绘图

参考：R绘图系列-带有significant信息的boxplot | showteeth's blog[1]GitHub - const-ae/ggsignif: Easily add significance brackets to your ggplots[2][ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)](https://www.jianshu.com/p/77f12664540b "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)")")

03

R语言从入门到精通：Day17 (ggplot2绘图)

四种常见的作图系统中，ggplot2包基于一种全面的图形“语法”，提供了一种全新的图形创建方法。这个包极大地扩展了R绘图的范畴，提高了图形的质量。它通过全面一致的语法帮助我们将多变量的数据集进行可视化，并且很容易生成R自带图形难以生成的图形。

03

R语言可视化——箱线图及其美化技巧

今天跟大家分享如何在R语言中利用ggplot函数制作箱线图及其美化。箱线图也是经常会用到的用于呈现数据分布形态的重要的图表类型。还是以ggplot2包内置的数据集为例进行案例演示： ggplot(

06

R for data science （第一章） ②

添加其他变量的一种方法是aesthetics。另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图，每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图，请使用facet_wrap（）。 facet_wrap（）的第一个参数应该是一个公式，你用〜后跟一个变量名创建（这里“formula”是R中数据结构的名称，而不是“equation”的同义词）。传递给facet_wrap（）的变量应该是离散的。

03

ggpubr!一键绘制出版级论文配图，绘图小白福音...

我想这应该是很多刚学习可视化的同学都会遇到的问题，今天这篇推文就给大家推荐一个非常好用的、可以一键绘制出版级别论文配图的可视化工具-「ggpubr」

01

facet_share {ggpol} 轴共享分面

# install.packages("ggpol") library(ggpol) 区间高亮标记 # geom_tshighlight 可以用来高亮时间序列中的一个时段 ggplot(economics, aes(x = date, y = unemploy)) + geom_line() + geom_tshighlight( aes(xmin = as.Date("01/01/1990", format = "%d/%m/%Y"), xmax = as.Date("0

03

57-R可视化-6-ggplot2基石三部曲最终之进阶为菜鸟

参见：https://www.cedricscherer.com/2019/08/05/a-ggplot2-tutorial-for-beautiful-plotting-in-r/#prep（挑选的翻译了全文，并结合了一些自己的经验）

04

R语言标记组间的信息

大家对ggplot应该很熟悉，那么围绕ggplot也开发了很多辅助的包，今天给大家介绍下如何在我们绘制的图像上简单的标注差异信息，比如P值、倍数差等。那么需要用到包ggsignif。首先看下安装：

02

GGplot绘制个性化热图

01

ggplot2添加躺平版P_value

❝今天来主要介绍如何在常见的箱线图基础上水平添加显著性标记，也许恰好您正好有此特殊需求，希望对各位观众老爷有所帮助；下面来看具体案例； ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(rstatix) library(ggprism) library(ggpubr) 定义主题 theme_niwot <- function(){ theme_test() + theme(axis.title.x = element_blank(), axis.line

01

R语言绘图之ggplot2包「建议收藏」

6月份一直在忙期末考试，今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。 R的基础包里面也有很多画图函数，例如plot();barplot();qqplot(); 但是还有大名鼎鼎的ggplot2包，用这个包的函数画出的图比较漂亮，而且使用灵活。

02

R语言学习 - 柱状图

柱状图绘制柱状图也是较为常见的一种数据展示方式，可以展示基因的表达量，也可以展示GO富集分析结果，基因注释数据等。常规矩阵柱状图绘制有如下4个基因在5组样品中的表达值 data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;2.6;2.9;2.1;2.0;2.2 b;20.8;9.8;7.0;3.7;19.2 c;10.0;11.0;9.2;12.4;9.6 d;9;3.3;10.3;11.1;10" data <- read.table(text=data_ori

05

多种方法在火山图上标记感兴趣基因（差异基因，或者通路）

全国巡讲课程结束后的一个月持续答疑环节，被问的最多的问题居然是如何在差异分析后的火山图上面标记出来感兴趣的基因，这里有必要派我们杰出能干的小洁老师出马！

03

R：ggtext包丰富ggplot2中文本的表现力

ggtext让ggplot2图像也可以使用html、markdown及css语法，丰富了ggplot2文本的表现力。

02

R语言笔记-5

ggplot2是与base r语言不同的作图语法，最少元素包括：指定数据、美学映射、几何对象

00

88-R可视化20-R的几种基于ggplot的拼图解决方案

有几个经典流派的R包customLayout、grid、gridExtra、cowplot 等等。

02

79-R可视化15-ggplot画染色体坐标图

这里为了美观，不继续用ggthemes::theme_economist() 主题：

02

经验总结 | 最有效的R学习路径（二）

在上一期中，大猫向大家强调了R学习路径中非常重要的一环：数据处理，也就是data.table包的作用。在本期，大猫将向大家介绍数据分析的另外一面：数据可视化的学习路径。

01

R初学者必知图形添加显著性标记小细节

❝本节来介绍如何对图形做显著性标记，介绍两种方法第一种通过代码来自动进行标记，另一种通过手动的方式来添加标记；两种方法各有其独特的用处，各位观众老爷细细品味。加载R包 library(tidyverse) library(readxl) library(ggsignif) library(rstatix) library(ggpubr) library(ggsci) 统计分析 stat.test <- read_excel("41588_2022_1184_MOESM6_ESM.xlsx",sheet

02

R语言可视化——折线图、平滑曲线及路径图

今天跟大家讲关于路径图、平滑曲线与折线图及其美化。这里涉及到三个设计线条的特殊图层函数： geom_smooth()、geom_path()、geom_line() 下面分别讲解：关于geom_

八月Github机器学习热门项目汇总

这是一个免费的Python库，使用Pyforest可在一行代码中导入所有python数据科学库。Pyforest目前可导入包括pandas、numpy、matplotlib等等众多的数据科学库。

05

ggplot2包图形参数(坐标轴、分面、配色)整理

R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统：基础图形（base）、网格图形（grid）、lattice图形和ggplot2。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。

04

是Excel的图，不！是R的图

excel作为一个强大的统计工具，自身包含着一部分数据可视化的功能。R作为可视化的大势，自然也可以画出这些图，有一篇就通过ggplot2包进行了部分总结，甚是有趣，小编复刻学习了一番，现对代码做简单注释，以作分享。

02

R语言基础作图

*ggplot2中通过不同的geom函数生成图层，从前往后覆盖，因此需要考虑函数书写的顺序

00

rmarkdown+flexdashboard制作dashboard原型

R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言，其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。

03

R for Data Science - 2.4 Facets

在美学映射那一节中，当我们需要把大于两个变量映射到图形中时，x轴和y轴就已经不够用了，需要通过形状和颜色等可区分的形式来代表新增的变量，但是一味的在一张图中增加多种映射会导致图上的信息密度过高，可读性差，这时分面的作用就体现出来了。

00

生信技能树七天学习小组 Day4笔记——R语言基础

因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容，包括：数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等，今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。

02

八月Github机器学习热门项目汇总

【磐创AI 导读】：本月的Github热门项目涵盖机器学习、深度学习和编程类的项目，满满都是干货，欢迎大家转发、留言。想要更多电子杂志的机器学习，深度学习资源，大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。

02

中了数据可视化的毒：BBC如何使用R语言绘制数据图表？

过去一年里，BBC 视觉与数据新闻（Visual and Data Journalism）团队的数据记者已经从根本上改变了他们绘制发表在 BBC 新闻网站上的数据图表的方式。我们将在这篇文章中介绍我们如何以及为何要使用 R 语言的 ggplot2 软件包来创建可直接使用的图表，我们也会给出我们的流程和代码以及分享我们一路上所学到的东西。

04

2023.4生信马拉松day6-绘图

base包、ggplot2、ggpubr（ggpubr对ggplot2进行了简化和美化，适用于新手入门，可操作空间较小）

03

探究某个基因的外显子覆盖度情况【直播】我的基因组87

一般情况下，我们得到了测序reads在基因组的比对情况文件bam格式的，里面的信息非常多，如果我想特定的查看某个基因的情况，那么我们可以选择IGV等可视化工具，但它并不是万能的，因为即使是一个基因，它也会有多个转录本，多个外显子。以前我写过批量IGV截图(点击直达)，但是大部分基因的长度都超过了37Kb，超过了IGV的窗口浏览限制。而且我们也不需要知道该基因上面比对成功的所有reads信息，太复杂了，我们只需要知道基因上面各个部位的测序深度即可，而且基因上面比较重要的就是外显子了，被一个个内含子隔离开来。

07

学会这个BBC，你的图也可以上新闻啦！

英国广播公司（British Broadcasting Corporation；BBC）是全球最大的新闻媒体，其中各类新闻稿件采用的统计图表能很好地传达信息。为了方便清洗可重复数据和绘制图表，BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化，经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot，帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。

02

ggplot2多维分面多图层对应规则

今天只给大家讲一个知识点，是属于ggplot2高阶用法中的分面与多图层关系如何对应，这个用法之前困扰我很久，也是最近帮朋友做东西才发现这个漏洞，于是感觉分享给大家。 ggplot2的多维分面系统非常完美，可以让我们非常方便的将一个多维度的复杂图形按照某个维度的类别进行矩阵化，使得单个类别的信息更加清晰明了，数据呈现直观易懂。通常我们可以通过如下步骤做出一个基于地理位置的分面图来。 library(ggplot2) library(plyr) library(maptool

04

R可视乎|分面一页多图

双变量数据可视化可能对于我们比较简单，但是如果变量是三个或者更多，怎么在一幅图一起显示呢？今天我们就来讨论这个问题，解决方案有两种。

04

ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

ggplot2可以用来创建优雅的图形，由于它的灵活，简洁和一致的接口，可以提供美丽、可直接用来发表的图形，吸引了许多用户，特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数，并将其延伸为图形语法，即独立指定绘图组件，并将它们组合起来，以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分：data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分：data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting（数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面）。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层，一个图可以有多个图层。

02

这么牛X的包，一般人我不告诉他！！！

本文将给大家介绍一个ggplot2灰常牛X的可视化扩展包，我将该包主页的包用法介绍整理成中文，分享给大家。包名叫geofacet，有经验的charter大概能猜出来个大概，没错该包是关于可视化数据中的地理信息，以及维度分面。作者命名非常讲究，将该包的两个主要核心功能进行组合命名。地理信息可视化分面，这么吊的包你肯定是第一次看到吧（其实之前介绍过一些地图上的mini 柱形图、饼图等都算这一类），但是这里的分面功能做的更加彻底，作者还是遵循惯例，将这种基于地理信息分面的可视化功能对接了ggplot2,并

05

R语言基础笔记-03（ggplot2)

<GEOM_FUNCTION>(mapping =aes(<MAPPINGS>))

Nature单细胞亚群特征基因气泡图复现

今天给大家复现上次提到的Nature文章中对单细胞不同亚群的特征基因进行展示的气泡图。

01

十一、画图（ggplot2、ggpubr）及图片保存

Q1 ：能不能自行指定映射的具体颜色？想要自行指定映射的颜色，就必须要有映射。

05

R03 绘图

aes()函数是ggplot2包中一个重要的函数，它用于将变量映射到图形属性上，如颜色、形状、大小、位置等。它的主要功能包括以下三个方面：

02

高维分面应用——ggplot2分面气泡图饼图

今天仍然是一篇介绍关于ggplot2高维分面的教程，为什么要单独把这一块内容写这么多篇呢，因为很重要，而且很难搞定呀，高维分面是否能够熟练掌握将决定着你对ggplot2的理解甚至对于整个高维数据可视化的理解是否能够进阶。其实ggplot2系统内的分面函数只有简单的一个facet_grid()，但是恰恰就是这么一个不很起眼，甚至看起来有些特立独行的分面函数，却给高维数据可视化带来了革命性的变化，有了它，所有基于ggplot2的可视化图形都能够扩展呈现维度，从第三维、第四维、第五维（理论上来说）。还是再强

08

COVID-19 in africa

最近接触COVID的项目，目前COVID已经在世界上普遍大流行，而且WHO官网及霍普金斯大学等都有相对应的全球COVID19监测平台。每天实时更新。

04

R绘图-ggplot2 (3)

#在统计变换一节中，提到如果按切工分组作回归线，显然图会很乱，有了分面功能，我们可以分别作图。

02

92-R可视化24-与ggplot图例较劲

感觉ggplot 绘图中的图例/legend，完全可以作为一个单独的内容讲很久，特此来总结一下。

01

106-R可视化30-底层绘图系统grid学习之重头创建ggplot对象之一

虽然ggplot2 和它的朋友们[[xx-R可视化30-ggplot又一拓展包之ggforce]], [[xx-R可视化xx-用ggalt体验ggplot新版DLC（拓展）]] 给我们提供了大量绘图的选项。比如通过操纵 geom_** 和stat_** 函数。

03

动态地理信息可视化——leaflet在线地图简介

最近稍微涉猎了一下leaflet这个包，突然感到发现了动态可视化的新大门，这个包所提供的地图类型、动态效果、图层展示方式都大大扩展了ggplot作图系统的在数据地图上的缺陷。 leaflet是业界比较流行的JS开源交互式地图包，它支持直接调用OpenStreetMap, Mapbox, and CartoDB等主流地图数据作为辅助图层来进行地理信息数据的可视化操作。除了这些在线地图素材之外，它对于shapefile格式和json格式以及sp包的空间数据格式的地图数据都有着很好的支持，在图层函数中涵盖了点标

04

ggplot2优雅的自定义轴文本颜色

❝今天来主要介绍如何在不引入外部几何对象的前提下在图形的原有的基础上「自定义修改轴文本颜色」，也许恰好您正好有此特殊需求，希望对各位观众老爷有所帮助；下面来看具体案例； ❞ 加载R包 library(tidyverse) 数据清洗 data1 <- mtcars %>% head(6) %>% mutate_if(is.numeric, function(x) x+10) %>% log10() %>% as.data.frame() %>% rownames_to_column("ty

01

[R语言]数据可视化的最佳解决方案：ggplot2

ggplot是一个拥有一套完备语法且容易上手的绘图系统，在Python和R中都能引入并使用，在数据分析可视化领域拥有极为广泛的应用。本篇从R的角度介绍如何使用ggplot2包，首先给几个我觉得最值得推荐的理由：

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭