今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。...R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多，最常见的场景就是我们做geom_line()（折线图）、geom_path（）(路径图),以及图表的绘图区（panel）、图表区、网格系统（grid...今天以一个折线图为例，简要说明ggplot函数中关于线条的主要参数及其效果。...以上依次使用的线条粗度值为1,2,3,4,5,6，大家可以通过图表感受到ggplot图表中线条的粗度变化规律。...除了折线图（以及路径图，等图层中的线条之外），在theme系统中存在大量的关于线条的属性设置(网格系统、图表边框、轴线、图例系统)，均可以参照以上参数进行设置。
今天跟大家分享ggplot图表系统中形状。 在ggplot函数系统中，形状是一类重要的映射属性，如同颜色一样，它可以被赋予给变量，当然也可以直接指定实际的形状类别。...ggplot函数的图层理念中，修改局部图层的元素，需要在局部图层内进行设定，这里需要在geom_point（）函数内部进行形状设定。 R绘图系统中存储着的形状符号多达25种： ?...当将形状大小（size）指定给离散变量时，虽然可以出来图表，但是软件提示不建议将形状大小映射给离散变量。...作用于单个图层的映射属性要放在对应图层中，（比如作用于线条的属性要放在geom_line()内，作用于形状的属性要放在geom_point()内）,作用于全局的属性要放在全局系统函数层内【ggplot（...（比如本例中同时作用于折线图和散点图的数据集、x轴y轴变量以及分组变量等） 以上是个人学习ggplot函数过程中所获得的一些体会和心得，希望能够帮助大家在学习R语言可视化过程中少走一些弯路，限于个人能力和水平
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。...这主要得益于ggplot函数系统的图层控制理念以及该包的开发者很早就意识到图表辅助线这一层面的图表元素需求。...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。...以上散点图没有很明显的分散趋势，不过为了演示散点图中的辅助线，我还是将散点像素画处理，给散点图加上均值十字线。...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。
学习目标 使用扩展包“ggplot2”绘制图表。 使用“map”函数进行数据结构迭代。 导出在R环境之外使用的图片。...如果我们在ggplot()中提供映射，它们将被用作每个图层的默认值。...由于我们将此图层添加到最上层（即代码的最后），因此更改的任何细节都会覆盖在theme_bw()中的设置的。在这里，将轴标签和轴刻度标签的大小增加到默认大小的1.5倍。修改文本大小使用rel()函数。...添加图层xlab()和ylab()，改变x轴和y轴的标签。将这些图层添加到当前图中，x轴标记为“年龄（天）”，y轴标记为“平均表达量”。 使用ggtitle图层为绘图添加标题。...注2： 如果在关闭设备之前已经制作了任何其他图表，它们将全部存储在同一个文件中; 除非另有说明，否则每个图通常都会有自己的页面。 ?
在这里，geom_smooth（）根据他们的drv值将汽车分成三行，描述汽车的动力传动系统。 一行描述具有4值的点，一行描述具有f值的点，并且一行描述具有r值的点。...这里，4代表四轮驱动，f代表前轮驱动，r代表后轮驱动。 如果这听起来很奇怪，我们可以通过在原始数据上叠加线条然后根据drv着色所有内容来使其更清晰。 请注意，此图包含同一图表中的两个geom！...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。...image.png 如果将映射放在geom函数中，ggplot2会将它们视为图层的本地映射。 它将使用这些映射来仅扩展或覆盖该层的全局映射。 这使得可以在不同层中显示不同的aesthetics。...您可以使用相同的想法为每个图层指定不同的数据。 在这里，我们的平滑线仅显示mpg数据集的子集，即小型汽车。 geom_smooth（）中的本地数据参数仅覆盖该层的ggplot（）中的全局数据参数。
- John Tukey 本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统，但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。...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。...所以ggplot（data = mpg）会创建一个空图。 您可以通过向ggplot（）添加一个或多个图层来完成图表。函数geom_point（）为绘图添加一层点，从而创建散点图。...您可以将第三个变量（如类）添加到二维散点图中，方法是将其映射到美学。aesthetic是你的情节中物体的视觉属性。美学包括诸如点的大小，形状或颜色之类的东西。...aes（）函数将图层使用的每个aesthetic映射集合在一起，并将它们传递给图层的映射参数。
: ggalign通过对齐多个ggplot2图表的观测来组织图表布局。...使用以下自定义布局： align_group()：将布局轴分组到具有组变量的面板中。 align_kmeans()：通过 kmeans 将布局轴分组到面板中。...如果设置 filling = FALSE，则会绘制一个空白的热图。你可以自定义热图图层，对于大数据集，你可以将图层像素化从而提高渲染速度，这里我们使用ggrastr来像素化图层。...由于 align_group() 不创建新图表，因此面板标题只能添加到热图中。...align_dendro 中的 ggplot2 specification。此外，edge 数据直接添加到 ggplote::geom_segment()图层中，用于绘制树状图。
图形展示 图形解读 ❝此图使用经典的企鹅数据集进行展示，在散点图的基础上按照分组添加拟合曲线及回归方程与R,P值，后使用ggExtra添加密度曲线与数据分布直方图，使用已有R包进行绘制非常的方便，此图大概有以下几点注意事项...它们有一些相似之处，但也有一些关键的区别。 ❞ stat_poly_line 是一个在 ggplot2 图形中添加多项式回归线的函数。这个函数直接计算多项式回归模型，并将拟合线添加到图形上。...它允许指定多项式的阶数，即回归方程中最高次项的次数。可直接在图形上添加拟合线，而不是基于数据点的平滑。 geom_smooth是一个更通用的函数，用于在 ggplot2 图形中添加平滑曲线或拟合线。...它可以自动选择平滑参数，还可以显示拟合线周围的置信区间。 回归方程的添加 ❝stat_poly_eq:用于添加多项式回归方程和相关统计量(如 R2、p 值等)的标签。...，欢迎到小编的「淘宝店铺」 「R语言数据分析指南」购买「2023年度会员文档」同步更新中「售价149元」，内容主要包括各种「高分论文的图表分析复现以及一些个性化图表的绘制」均包含数据+代码；按照往年数据小编年产出约在
它们两个编程语言的可视化体系也非常复杂，目前主流的是R的ggplot2和Python的matplotlib、seaborn，我们来分开介绍一下： ggplot2绘图体系的核心思想是将数据映射到图形属性上...下面是ggplot2绘图体系的一些关键概念： 数据：ggplot2使用数据框作为数据输入的基本单位。数据框是一个二维表格，其中每一列代表一个变量，每一行代表一个观察值。...图层（Layer）：图层是ggplot2中最基本的组成单元。每个图层都由数据、图形属性和统计变换组成。通过将多个图层叠加在一起，可以创建复杂的图形。...几何对象（Geom）：几何对象是图层中的图形元素，用于表示数据的形状、大小、颜色等属性。ggplot2提供了多种几何对象，如点、线、条形、面积等。...那我们接下来体验一下使用R的ggplot2和Python的matplotlib绘制一张饼图吧！
下面是因INFORnotes的分享 Highcharter是基于HighCharts javascript库及其模块的R包。...这个包的主要功能是:可以创建交互式的各种图表，如散点图、气泡图、时间序列、热图、树形图、条形图等；支持各种R对象；支持Highstocks图表、Choropleths；支持管道方法和各种各样的主题与外观...hc_add_series():根据数据的类型将数据添加到现有对象的通用函数，和ggplot2中geom_类似。 hcaes():和ggplot2中ase()用法相似。...series(就像ggplot中的图层一样)。...在本例中，将添加 2 组series，样条线和面积范围。
ggtree是R语言中一个强大的系统发育树可视化及注释软件包，在Bioconductor中发布，同时兼有ggplot2的优点。...在R中ggtree的安装方法如下： source("https://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite("ggtree") ggtree需要依赖Bioconductor...中的treeio，以及ggplot2、ggstance、ape等软件包，如果安装失败，可能是没有预先安装依赖包。...ggplot2的语法特征，图片元素通过图层叠加的方法来进行调整。...ggtree软件包的inset函数可以实现系统发育树节点或末端内插注释图形，从而极大丰富系统发育树的展示内容，下面我们在系统发育树tip处添加序列分布饼图，完整脚本如下所示： library(ggplot2
目前计划推出基础图表的绘制教程推文(会同时推出R和Python两个版本)，原因在于有时苦苦找不到数据，不仅导致想绘制的图表完成不了，而且也白白浪费了时间，再者也有小伙伴私信要求多些基础教程的推文，当然...geojson数据格式读取 ggplot2 可视化展示 openxlsx 实现R灵活读取excel文件 ggtext包实现文本定制化操作 geojsonio包对geojson数据格式读取 这里使用的数据和上期推文的数据一样...接下来我们进行点图层的添加，绘图代码如下： # Plot it library(ggplot2) library(ggrepel) library(ggtext) HK_map ggplot()...定制化设置 以上的代码将主要的绘图结果绘制出来，这部分要做的就是将图表进行美化处理：如配色、图例等绘图元素的定制化设置。...另外，ggplot2绘制定制化的图表真的很方便，大家可以结合自己喜好学习适合自己的工具。
关于第一个问题的解决方案，其实很简单，就是通过两个不同行政级别的图层进行叠加来达到目的。...#将两个图层对象放在同一个图形对象中（注意先后顺序）。...其实这个问题多少跟第一个问题有些关联，也是旨在给我们要呈现的中心地图一个区域定位的作用。解决方案依然是拼图，不过这次是拼的图表（整个图表对象），而非图表中的图层。...但是既然是在R里面写代码，突然跑去玩PS总感觉怪怪的，能用代码解决的问题就不算问题，没错拼图嘛，R依然搞的定。 首先你要有个九段线素材图片。...jiuduanxianR/R语言学习笔记/可视化/timg.jpg" ggplot()+ geom_polygon(data=china_map1,aes(x=long,y=lat
要说ggplot2中那些使用不多但是却功能强大的图层函数，我首先想到的就是geom_rect、geom_linerange、geom_segment、geom_ploygon。...这四个函数分别定义了ggplot2中的矩形图、垂直线图（线范围图）、线段图、几何多边形图。...这四种图表类型独立使用的机会很少，一般都是作为图表的辅助信息，但是如果能恰到好处的使用，你会挖掘出很多新意。...只需要指定x值，y轴的上下边界即可。 即x,ymin,ymax。 ?...这个几个图形应该算是平时使用几率不会很高的图形了，但是用的恰到好处的话，能够做出非常惊艳的效果，赶快试一试吧~ 《R语言商务图表与数据可视化》的课程已经更新到空间地理信息数据可视化的章节了，感兴趣的童鞋
该包的代码对R语言的文档输出系统有着良好的支持，可以很方便的嵌入knitr/rmarkdown文档中，也能无缝嵌入shiny系统的webapp中，兼容性可称之为逆天。...： #该句加载地图数据，也可以说是对地图的初始化操作，相当于ggplot2作图系统中的ggplot（）函数，会建立一个没有内容的空白图层面板。...当然剩余两种最为常见的地图图层属性就是线和面了，这是物理空间的重要三要素嘛 线图层： addPolylines 面图层：addPolygons 其实这些对象和ggplot中的图层对象对应的很完整，geom_point...colorNumeric：针对数值变量进行均匀插值，将颜色（定义的）连续均匀分布在数值区间内。 colorBin：针对数值型变量进行数量段的分组，然后按照组别分别填色。...colorFactor：这个就是单纯的分类变量（因子或者有序）映射的颜色设置方式。 图例对象： addLegend：是添加图例的图层对象，相当于ggplot中的guilde函数。
最近在看哈德利.威科姆的那本火遍全球的R语言数据可视化经典教程——《ggplot2——数据分析与图形艺术》。书内虽然关于数据地图的内容很少，但是ggplot所渗透的可视化图层理念实在让人叹为观止。...书中完全将复杂的地图图表语言拆解成常规图表思维，通过图层叠加、分组填色、空间映射，让我对地图这种深度可视化形式有了更多深入的理解。...（虽然R语言的Map包中存有可以用的美国地图，但是自己还是喜欢用自定义方式来做）。...平台环境： R x64 3.31/Rstudio 0.99.903/ggplot2 2.1.0 关于包的安装及加载更新问题，昨天的教程已经讲得很清楚了。...QQ群里） American_map 将地理信息数据导入R环境 x <- American_map@data
今天分享R语言中的柱形图，所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。...这也是为啥我曾经刚接触R语言，还在糊里糊涂的学各种内置图表函数时，突然看到大神们早已用上了ggplot，立马选择入门ggplot的原因。...x值——class（分类变量），y值——displ(连续变量)。...geom_bar是在ggplot坐标系系统之上添加的柱形图图层，stat是对其中的数值型变量所做的统计变换（默认为count），fill是颜色填充设定，可以是某一分类变量，也可以直接映射为颜色。...2、假如你对于长数据有很好的理解（比如经常用统计分析软件，大部分都接触的标准长数据，也就是一维表），那么你完全可以直接在excel中将宽数据转化为长数据（二维转一维），或者直接将数据库中的长数据导入R，
今天这篇算是之前ggplot2图表系列的增补。...因为在ggplot2中一直没有看到好的关于密度辐射图（或者称它为热力辐射图，就是那种PowerMap中可以通过颜色色度探查区域指标分布密度的图表类型）的合适解决方案，最近在看github官网上ggmap...的介绍帖，看到作者在ggmap函数中嵌套了geom_polygon图层并并使用fill=..level..参数和stat="density_2d"来来制作类似的热度辐射图。...rstudy的文件包（我在刘万祥老师的公众号里发现的，现在应该也还可以获取），如果手上没有数据可以添加魔方学院的QQ群，在群共享里查找R语言资料。...针对本图表类型，核心参数是第二个geom_polygon()中的fill = ..level..和stat="density_2d"统计变换，使得多边形图转换成为二维水平密度图，但是至今我还没有搞懂里面的算法是什么样的
，先提取单一分组的数据，然后使用 geom_half_violin函数进行绘制左半边 ，然后叠加右边的图，注意side='r' 参数 p ggplot() + geom_half_violin...2，批量绘制多个基因 当基因个数较多时，使用循环的方式无疑是一种很好的选择 # 创建空的图表列表 plot_list <- list() # 循环替换基因并创建半小提琴图层 for (gene in...c("CD3D","CSTB","APOE","EGFR","VEGFA","IL6")) { # 创建半小提琴图层 violin_layer1 ggplot() + geom_half_violin...) # 添加图层到图表列表中 plot_list[[gene]] <- violin_layer1 + violin_layer2 + theme_bw() + theme(axis.text.x...函数将提取的重点基因数据，分组数据和celltype数据 转为长数据，然后facet_grid函数添加细胞类型的分面。
基于R的一个作图包 ggplot2, 同时利用了源于 《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念。...ggplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图。比如你可以从轴开始，然后加上点，加上线，趋势线等等。...但是跟ggplot不一样的是，它完全基于Python而不是从R引用过来的。 它的长处在于它能用于制作可交互，可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象，HTML文档或者可交互的网络应用。...跟其他两者的主要区别在于它可以将图表输出为SVG格式。 如果你的数据量相对小，SVG就够用了。但是如果你有成百上千的数据点，SVG的渲染过程会变得很慢。...Plotly 跟 Bokeh 一样致力于交互图表的制作，但是它提供在别的库中很难找到的几种图表类型，比如等值线图，树形图和三维图表。
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