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如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序

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...R语言之可视化(24)生成带P值得箱线图 R语言之可视化(25)绘制相关图(ggcorr包) R语言之可视化(26)ggplot2绘制饼图 R语言之可视化(27)通过R语言制作BBC风格的精美图片 R...语言之可视化(28)蜜蜂图 R语言之可视化(29)如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序 问题:如何控制由ggplot2创建的堆积条的堆积顺序。...解决方案 堆叠在数据框的原始顺序中 ra.melt$quality <- factor(ra.melt$quality, levels = ra$quality) p ggplot(ra.melt...如果我们想颠倒堆叠顺序但同时保留图例的顺序,则使用参数* position_stack(reverse = TRUE)* p ggplot(ra.melt, aes(x = variable, y

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数据处理基础—ggplot2了解一下

5.8 ggplot2简介 5.8.1 什么是ggplot2 ggplot2是由Hadley Wickham设计的R软件包,它有助于数据绘图。在本实验中,我们将简要介绍该软件包的一些功能。...5.8.2 ggplot2的原理 如果要使用ggplot2绘制数据,则数据必须是数据框。 使用aes映射函数来指定数据框中的变量如何映射到图上的要素 使用geoms来指定数据在图表中的表示方式,例如。...散点图,条形图,箱形图等。 5.8.3 使用aes映射功能 该aes函数指定数据框中的变量如何映射到绘图上的要素。...ggplot并向下滚动帮助页面。底部是ggplot包索引的链接。滚动索引,找到geom选项。 5.8.5 从两个以上的细胞中绘制数据 到目前为止,我们一直在考虑数据框中2个细胞的基因数。...我们将研究如何在未来的实验室中更深入地使用单细胞RNA-seq分析中的PCA图,这里的目的是让您大概了解PCA图是什么以及它们是如何生成的。 让我们为我们的test数据制作一个PCA图。

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    如何在WebStorm中获得对数据库工具和SQL的支持

    虽然我们没有将数据库插件与 WebStorm 捆绑在一起,但早就有办法通过购买DataGrip或所有产品包订阅来获得里面的数据库和 SQL 支持,这将允许你安装数据库插件并在 WebStorm 中使用它...从 v2020.2 开始,你可以订阅我们的数据库插件,并在 WebStorm 中以合理的价格使用它。 如何试用该插件 要安装插件,请转至“首选项/设置” |“设置”。...单击搜索结果中“Database tools and SQL”插件旁边的“Install”按钮,然后重新启动 IDE。 接下来,系统将提示你激活许可证。如果你已经有一个,你可以在那里直接激活它。...你从数据库插件中得到什么 安装了数据库插件后,你就可以使用 DataGrip 的所有功能,DataGrip 是我们独立的数据库 IDE。 ?...为你在 WebStorm 中的项目提供类似的编码协助。 多种导入和导出数据选项。 如果你想了解更多有关可用功能的信息,请访问此网页,你也可以查看DataGrip 博客,以了解最新的改进和新闻。

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    「R」数据可视化4 : 直方图条形图

    直方图例子 而条形图如下列例子统计了不同国家的样本数量。可以看到下图的柱子之间有间隔,体现出国家并非一个连续变量而是一个分类变量。 ? 条形图例子 直方图/条形图怎么画?...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。...就是把所有的数据按照相同间隔分成了30组,图上有30个柱子。(如图) ? 从图上我们可以看到大部分的钻石都是1克拉以下,较少的钻石是2克拉以上。那用geom_bar()会怎么样呢?我们来看一看。...3)如何使用ggplot2做条形图 然后我们来瞧瞧条形图。

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    精益工厂布局:如何在竞争激烈的市场中获得成功?

    近年来,在全球制造业的竞争激烈的市场环境中,精益工厂布局成为了一种非常受欢迎的生产方式。但是,如何在不断竞争的市场中建立一个优秀的精益工厂布局呢?...天行健总结如下:图片首先,从头开始设计一张精益工厂的图纸是很重要的。这意味着管理人员应该对工厂所需的设备和生产流程有清晰的理解。此外,还需要考虑如何利用空间并优化设备的配置。...当然,谁能够建立出一个卓越的沟通环境,则需要向员工提供培训以便理解每个员工所需的工作流程。这将使员工更加容易与各个部门的同事相互协调。最后,建立指标和持续改进是所有好的精益工厂布局都应该具备的特征。...到目前为止,许多企业在精益工厂布局方面都已经取得了很大的成功。丰田汽车就是一个成功的例子。他们通过引入精益生产方式,成功地实现了生产流程的优化,达到了出色的生产效率。...总之,良好的精益工厂布局需要考虑多个因素,包括清晰的图纸设计、良好的沟通环境和持续改进。只有通过这些步骤,企业才能够在竞争激烈的市场中获得成功。

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    R for data science (第一章) ②

    例如,条形图使用条形图,折线图使用线条图,箱形图使用箱形图格栅等。 散点图打破了这一趋势; 他们使用点geom。 如上所述,您可以使用不同的geom来绘制相同的数据。...请注意,此图包含同一图表中的两个geom!我们将很快学会如何在同一个地块中放置多个geoms。...获得全面概述的最佳方法是ggplot2备忘单,您可以在http://rstudio.com/cheatsheets找到它。要了解有关任何单个geom的更多信息,请使用help:?...许多geom,如geom_smooth(),使用单个几何对象来显示多行数据。对于这些geoms,您可以将组审美设置为分类变量以绘制多个对象。 ggplot2将为分组变量的每个唯一值绘制一个单独的对象。...实际上,每当您将美学映射到离散变量时,ggplot2都会自动将这些geoms的数据分组(如线型示例中所示)。依靠这个特征很方便,因为群体aesthetic本身并没有增加传说或区别特征与geoms。

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    如何在算法比赛中获得出色的表现 :改善模型的5个重要技巧

    回顾过去的比赛还可以帮助您获得关于下面解释的所有其他步骤的提示。...填补nan,消除异常值,把数据分割成类别的齐次观察……做一些简单的探索性数据分析,以获得您正在进行的工作的概述(这将帮助您获得见解和想法)。这是这个阶段最重要的一步。...简单的做法可以改变游戏规则 我发现有一些模型包装器可以用来获得更好的结果。...它们在不同级别上工作: 在优化过程中,请不要忘记添加学习速率调度程序,以帮助获得更精确的训练(从小开始,当模型学习良好时逐渐增加,例如减少平稳的步伐)。...希望您喜欢这篇文章,希望你在比赛中获得更好的成绩。

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    玩转数据地图系列之——地图上的迷你条形图

    一周前更新了一篇数据地图上的气泡散点图的内容,不知怎地,这段时间就是跟地图死磕上了,今天还是数据地图,不过是在数据地图上呈现条形图、柱形图。...之前的一篇因为有现成的作图包支持,geom_scatterpie函数不用花费太大力气就解决了数据地图上的气泡散点图问题。...可是到目前为止我还没有发现支持对应坐标位置的条形图、柱形图,这一篇是参考了知乎上大神提供的思路。...ggplot的现有图层图形中是没有直接根据点坐标生成条形图、柱形图的,所以这里我们只能曲线救国,使用线条图和误差线来进行模拟。...接下来我们来对已经塑造好的双柱条形图进行美化操作, windowsFonts(myFont = windowsFont("微软雅黑")) ggplot()+ geom_polygon(aes(x=long

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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。...分类变量在 R 中通常保存为因子或字符向量,可以使用条形图来显示分类变量的分布: ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut)...在同一张图上叠加多个直方图,可以使用geom_freploy(),它使用折线来显示计数,叠加的折线比叠加的条形更容易理解: ggplot(data = smaller, mapping = aes(x...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...5.3.3 异常值 定义: 异常值是与众不同的观测或者是模式之外的数据点。 出现的可能原因: 数据录入错误;如果数据量比较大,有时很难在直方图上发现异常值。

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    (数据科学学习手札37)ggplot2基本绘图语法介绍

    、形状或大小等图形属性的一个映射,其中还可能包含对数据进行统计变换(如求均值或方差),最后将这个映射绘制在一定的坐标系中就得到了我们需要的图形。...中还有很多基本的参数,如: xlim,ylim:设置x轴与y轴的显示区间 log:传入字符型,用于控制将哪个轴转成对数轴,'x'和'y'分别代表x轴与y轴,'xy'代表两个轴都进行变化 main:设置图形的主标题...,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...,但仅使用了qplot()进行绘图,其局限性是只能使用在qplot()中定义的一个数据集和对应的一组图形属性映射,若希望将不同的数据通过不同的图层构建方式来展现在一张图上,就需要使用ggplot()函数...'darkblue')) p 由此你可以看出,aes中的参数都是会依据变量类型进行标度转换的;   2、每次新图层中的数据都是在ggplot()中默认值的修改   在ggplot()中已经设置过aes

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    R语言可视化—饼图

    今天复现文章中的Fig.1A,即饼图绘制。...接下来再对这张图进行修饰即可,观察Fig.1A,知道应该做如隐藏x,y轴、移除多余的图形元素、将value值标注在对应的色块中并且居中排列、将图例放在图的下方按照两列排列并隐藏图例名称、图例外有黑边包边...(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。...在饼图中,position_stack(vjust = 0.5)用于将标签(如百分比)放置在每个饼图扇形区域的中间位置,从而使得标签更清晰地显示在每个部分的中心。

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    R基础知识及快速检阅你的数据

    ,如果希望更详细的了解不同设定如设置行名,最大读取行数等等可以使用 ?...也使用了管道 第二章:快速浏览数据 简单的函数我们经常使用R基础包中的绘图函数,但是如果图形更复杂,ggplot2就会成为更好的选择。...*使用ggplot时会经常使用+将命令分割成很多行,使R知道代码还没有结束 2.3 绘制条形图 Q: 如何绘制条形图?...第二个设置每一个条形对应的标签,若向量中的元素已被命名则自动使用元素的名字作为条形标签 head(BOD)#BOD数据记载了BOD与时间的关系 Time demand 1 1 8.3 2...异常值为大于以及小于箱线图上下边缘IQR*1.5的位置。若notch = TRUE则更重视中位数之间的比较,公式为: 2.6绘制函数图像 Q: 如何绘制函数图像?

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    R数据可视化之ggplot2 (一)

    先说说我们人手工作图的方式,1,先画一个坐标轴,2,然后根据数据在图上画图形3,在基础的图形上加一些注释,或加一些对比.基本上这就是我们作图的方式,那么ggplot2就跟这差不多了,1.先设定坐标轴和数据...在画基本图形之前,我先说一下qplot这个函数,这个函数是ggplot2包里面的一个函数,简单作图,他的用法可以看做是基本绘图与ggplot绘图的一个过渡....barplot(table(mtcars$cyl)) #当变量为因子型,绘制频数条形图 qplot: 版本改掉了一些参数,暂时未知 ggplot: ggplot(BOD, aes(x...ggplot(mtcars, aes(x=factor(cyl))) + geom_bar() #当变量为因子型,绘制频数条形图,而且不用指定y 3.画直方图 基础绘图系统: hist(mtcars$mpg...x), from=0, to=20) #绘制自定义函数 curve(1-myfun(x), add = TRUE, col = "red") #添加一个函数曲线 qplot: 在新版本中stat

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    R语言在地图上绘制散点饼图可视化

    p=22537 在本文我们在ggplot2中制作的饼实际上是一个条形图转换为极坐标。如果我们想制作一个像上面截图那样的地图,这就很困难了。 相关视频 但在地图上绘制饼图时,它也有自己的缺点。...首先,当我们绘制大量的饼图时,它以光栅图像的形式渲染,使得它的渲染速度很慢。 本文创建了一个封装函数,使其更容易绘制一组饼图。 例如,假设我们有以下数据。...set.seed(123) long <- rnorm(50, sd=100) lat <- rnorm(50, sd=50) 在地图上绘制饼图。...ggplot(map_data('world'), aes(long, lat) +pie(aes(x=long, y=lat, group=region, r=radius 这是一个简单应用,我发现很多人喜欢它...他们要求我实现饼的大小图例。我实现了一个legend层为饼的大小添加了一个图例,如上图所示。

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    「R」ggplot2数据可视化

    几何对象是用以呈现数据的几何图形对象,如条形、线条和点。 图形属性是几何对象的视觉属性,如x坐标和y坐标、线条颜色、点的形状等。 数值的值和图形属性之间存在着某类映射。...ggplot2 初探 在ggplot2中,图是采用串联起来(+)号函数创建的。每个函数修改属于自己的部分。...用几何函数指定图的类型 ggplot()函数指定要绘制的数据源和变量,几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示。目前,有37个几何函数可供使用。以下列出常用的函数。...选项 详述 color 对点、线和填充区域的边界进行着色 fill 对填充区域着色,如条形和密度区域 alpha 颜色的透明度,从0(完全透明)到1(不透明) linetype 图案的线条(1=实线,...Salaries density by Rank.png 接下来,我们通过性别和学术等级分组,绘制获得博士学位年数和薪水的关系: ggplot(Salaries, aes(x=yrs.since.phd

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    数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

    三维柱形图 三维柱形图使用可修改的三个轴(水平轴、垂直轴和深度轴),可对沿水平轴和深度轴分布的数据点(数据点:在图表中绘制的单个值,这些值由条形、柱形、折线、饼图或圆环图的扇面、圆点和其他被称为数据标记的图形表示...软件实现:R 基础的条形图 ggplot(pg_mean, aes(x = group, y = weight)) + geom_bar(stat = "identity") ggplot(BOD, aes...(x = Time, y = demand)) + geom_bar(stat = "identity") 看看有什么区别,在第二个图形中,数据中time没有6这个值,但是图形X轴还是画出来了,这就是对于分类变量和连续变量的不同...") 看看如何给条形图上色:运用fill=" ",我们发现,fill是填充色,colour是边框色,(这里colour是英式英语颜色的写法,等价于美式英语color) ggplot(pg_mean, aes...前面我们都是stat="identity"即每一个bar的高度根据另一个数值变量来决定,那如果,面对像下面的数据,caret变量是分类因子型,这列变量中同一水平的因子有好几个,那么我们画条形图时,一般采用频数型

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    R语言在地图上绘制散点饼图可视化

    p=22537 在本文我们在ggplot2中制作的饼实际上是一个条形图转换为极坐标。如果我们想制作一个像上面截图那样的地图,这就很困难了。 相关视频 但在地图上绘制饼图时,它也有自己的缺点。...首先,当我们绘制大量的饼图时,它以光栅图像的形式渲染,使得它的渲染速度很慢。 本文创建了一个封装函数,使其更容易绘制一组饼图。 例如,假设我们有以下数据。...set.seed(123) long <- rnorm(50, sd=100) lat <- rnorm(50, sd=50) 在地图上绘制饼图。...ggplot(map_data('world'), aes(long, lat) +pie(aes(x=long, y=lat, group=region, r=radius 这是一个简单应用,我发现很多人喜欢它...他们要求我实现饼的大小图例。我实现了一个legend层为饼的大小添加了一个图例,如上图所示。

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    R语言绘图之ggplot2包「建议收藏」

    在ggplot的官方手册中提及到, 一张统计图形是由从数据到几何对象(geometric object,记为geom,如点,线,条形等),图形属性(aesthetic attributes,记为aes,...如颜色,形状,大小)的一个映射。...三、图层 1.在几何对象中设定映射 我们可以在在ggplot()中设定了映射了关系, 这种映射关系是默认的, 也可以在后面的几何对象中沿用已设定的默认映射关系, 也可以随时在几何对象中进行更改。...六、统计变换 统计变换对原始数据进行某种计算,然后在图上表示出来。...ggplot2还提供一些已经写好的主题,如theme_grey()为默认主题,theme_bw()为白色背景的主题,还有theme_classic()主题 theme_economist theme_economist_white

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