通过以下两个变量之一对ggplot条形图进行排序_ggplot2:如何按填充变量的比例对堆叠条形图进行重新排序_通过随时间变化的第二个变量对堆叠条形图进行排序 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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这些条形图的用法您都知道吗？

前言 ---- 条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现，其通过柱子的高低，直观地比较离散变量各水平之间的差异，它被广泛地应用于工业界和学术界。...在R语言的ggplot2包中，读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢？又见过哪些种类的条形图呢？在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。...ggplot2的语法讲解 ---- 如果读者对R语言比较熟悉，一定听过或使用过ggplot2的绘图体系了。...，有两点需要说明，一方面，在ggplot2绘图过程中均采用图层思想，将多个图形进行叠加和设置；另一方面，图层思想是通过代码中的加号（+）表现出来的。...对于数值型变量有两个，离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢（如常见的环比、同比问题），这里提供一个解决思路，那就是使用对比条形图。

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了解绘制条形图和折线图的细节

本章将以ggplot2为主进行学习啦~~ ---- 3.1 绘制基本条形图 Q:当你有一个包含两列的数据框，一列为x轴上的位置，一列为y轴上的对应高度，基于此如何绘制条形图？...(tophit,aes(x=avg,y=name))+geom_point() #根据变量avg对变量name进行排序 tophit[,c('name','lg','avg')] ggplot(tophit...，一次根据变量lg和avg对其进行排序 nameorder <- tophit$name[order(tophit$lg,tophit$avg)] #将name转化为因子，因子水平与nameorder一致...,scales = 'free_y',space = 'free_y') 第四章折线图折线图通常对两个连续的变量之间相互依存的关系进行可视化，x轴对应自变量， y轴对应因变量。...会自动分组 #如果想借助其他变量对数据进行分组，那么应该使用group #使用group进行合理的分组可以避免出错 #不同的数据标记shape ggplot(tg,aes(x=dose,y=length

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day4 呦呦鹿鸣——R for data science阅读笔记之ggplot（）

使用 ggplot2 可视化单个变量的分布&两个或多个变量之间的关系。...的前两个参数是 data 和 mapping,在简洁代码表达式中会省略，Visualizing distributions分类变量#绘制条形图检测某一分类变量分布ggplot(penguins, aes...(x = species)) + geom_bar()#根据条形的频率依据处理因子函数对条形重新排序 ggplot(penguins, aes(x = fct_infreq(species)...里改填色fill = species描边color = species在geom_density()里改：增加透明度geom_density(alpha = 0.5)改变线宽linewidth = 0.75两个分类变量堆积条形图可视化了...)平滑曲线geom_smooth()三个或更多变量用不同的颜色和形状代表不同观测值将绘图拆分为不同的子图按单个变量对绘图进行分面facet_wrap() 参数1：公式?

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如何通过R语言制作BBC风格的精美图片

为了不必一一安装和加载它们，可以使用pacman软件包中的``p_load''函数通过以下代码一次加载它们。...将要除以的变量添加到以下代码行：facet_wrap（〜变量），分面换行的另一个参数ncol指定列数： #Prepare data facet % filter(continent...按大小重新排序栏默认情况下，R将按字母顺序显示数据，但按大小排列则很简单：只需将reorder（）包装在要重新排列的x或y变量周围，然后指定要变量重新排序。例如。...升序是默认设置，但是您可以通过将desc（）包裹在要排序的变量周围来将其更改为降序： bars <- ggplot(bar_df, aes(x = reorder(country, lifeExp),...image.png 修改柱状图柱子顺序有时，您需要以不按字母顺序或按大小重新排序的方式对数据进行排序。

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高级的交集可视化工具--ComplexUpset！

highlight函数对特定区域进行选择。...Budget'=upset_annotate('budget', geom_boxplot(na.rm=TRUE)) ), min_size=10, width_ratio=0.1 ) 还可以使用条形图演示分类变量比例的差异...', 'Comedy'), fill='yellow', only_components=c('Length') ) ) ) 对集合进行排序...) 还可以设置多个排序参数 set_size(8, 3) #按照两个参数degree, cardinality排序 upset(movies, genres, width_ratio=0.1, sort_intersections_by...=c('degree', 'cardinality')) 对集合分类：group_by 按照数据对应的set不同对集合进行分类 set_size(8, 3) upset( movies, c(

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用ggpubr包制图

简介 Hadley Wickham撰写的ggplot2[1]是好用的软件包，是可视化工具的必备包。但是，需要知道ggplot2一定的理论与原理，对新手来说，入门门槛还是比较高的。...条形图数据集这里用mtcars数据集中进行绘制。...有序的条形图 条形图(ggbarplot)中可以利用sort.val = "desc"把数据从大到小排序并且不在组内进行排序(sort.by.groups = FALSE)，而是所有数据排序；旋转x轴标签...根据上面的数据，创建一个有序的箱型图，按升序对值排序（sort.val = "asc"）。...这里和前面箱型图不同的是，使用刚建的mpg_grp变量作为填充参数，而该参数是因子（含两个水平，levels = c("low", "high")）。

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「R」ggplot2数据可视化

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。...对条形图来说，'dodge'将分组条形图并排，'stacked'堆叠分组条形图，'fill'垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等。对于点来说，'jitter'减少点重叠。...分组在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。...ggplot()声明中的aes()函数负责分配变量（图形的视觉特征）。我们依旧以Salaries数据集来进行相关探索。...scale_y_continuous() breaks=指定刻度标记、labels=指定刻度标记标签、limits=控制要展示的值的范围 scale_x_discrete()和scale_y_discrete() breaks=对因子的水平进行放置和排序

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开发 | 用数据说话，R语言有哪七种可视化应用？

AI科技评论将在以下篇幅介绍如何利用 R 实现可视化： 1. 散点图使用场景：散点图通常用于分析两个连续变量之间的关系。...，对产品进行分类的变量，命名为Item_Type，图中以不同的颜色作为显示。...直方图使用场景：直方图用于连续变量的可视化分析。将数据划分，并用概率的形式呈现数据的规律。我们可以将分类根据需求进行组合和拆分，从而通过这种方式看到数据的变化。...堆叠条形图是柱状图的一个高级版本，可以将分类变量组合进行分析。...热点图使用场景：热点图用颜色的强度（密度）来显示二维图像中的两个或多个变量之间的关系。可对图表中三个部分的进行信息挖掘，两个坐标和图像颜色深度。

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R语言 | 条形图绘制

本次内容介绍条形图的绘制，包括基本条形图、簇状条形图、频数条形图、堆积条形图、百分比条形图。下次将介绍如何对条形图着色、调整条形图的宽度和间距、添加数据标签等内容。...以gcookbook包中的cabbage_exp数据集为例，该数据集包含两个分类变量Cultivar和Date和一个连续变量Weight。...有时候，我们想额外添加一个分类变量跟x轴上的分类变量一起对数据进行分组。此时，可通过将该分类变量映射给fill参数来绘制簇状条形图，这里的fill参数用来指定条形的填充色。...输出图片 3 绘制堆积条形图 演示数据同上，以gcookbook包中的cabbage_exp数据集为例，该数据集包含两个分类变量Cultivar和Date和一个连续变量Weight。...)函数对图例顺序进行调整，指定图例所对应的需要调整的图例属性，本例中对应的是填充色（fill）。

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「R」数据可视化19：环状条形图

森林覆盖率与人口密度通过上面两个例子可以发现环状条形图是一种明明很简单，但是却让你眼前一亮，觉得好像很华丽的数据展现方式。那么要如何作图呢？...所以我们先对图像中的State进行排序。具体的排序规则参考了原blog的代码。...排序后的环形图然后我们在之前的基础上标记上数值： ggplot(TP, aes(x = reorder(State, RankOrder))) + geom_col(aes(y = Trees),...保存后我们可以去AI中进行最后的调整，比如加上中间的字。左上角的图可以用下述代码进行制作。为了偷懒我就copy原文中的代码，没有调整参数，而是在AI中进一步调整的。...（有一些细节比如左上角还根据地理位置对点进行了划分，我就忽略啦） ? 今天的分享就到这里啦。

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R可视乎｜克利夫兰点图系列

简介在可靠性实验中，不同产品的测试失效时间可以通过克利夫兰点图进行可视化，今天就对该系列的图进行系统的介绍。主要参考张杰博士的《R语言数据可视化之美》[1]，并结合我实际使用经验进行修改。...如果想按照产品失效时间进行绘制，则可以使用y = reorder(Id,Time)对y = Id进行替换。...克利夫兰点图一般都横向展示，所以 Y 轴变量一般为类别型变量。只需使用geom_point()即可绘制克利夫兰点图。...数据实际意义如下：两个工厂对不同产品类型进行相同实验测试，得到各产品的失效时间。...通过这个图可以看出，相同产品在不同厂房测试的数据，由于我的数据是模拟产生的，得到的结果没什么实际意义就不做解释了，主要是分享下如何使用克利夫兰点图进行绘制和拓展。

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「R」数据可视化4 : 直方图条形图

而条形图通常用来描述分类型数据，比如性别、国家等。对于直方图，我们要做的第一步就是把连续性的数据分箱（bin），所谓的分箱实际上就是将数据按照一定的间隔进行分组。...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？...可以看到重量是一个连续型变量，而净度是一个分类型变量。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。...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。...关于直方/条形图的介绍就到这里啦。大家还可以更进一步的看一看这两个绘图函数的功能，让图像变得更好看。

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数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

当有三个或更多数据系列并且希望强调所占总数值的大小时，尤其是总数值对每个类别都相同时，您可以使用百分比堆积柱形图。...进行比较。当要对均匀分布在各类别和各系列的数据进行比较时，可以使用三维柱形图。...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...= "dodge") 我们发现fill后面跟着的是一个变量,且是一个分类变量,得到的结果是颜色会根据分类不同使用不同颜色. position = "dodge"将同类条形图并排放着,(dodge英文意思是闪躲回避的意思...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语言绘图 | 调整ggplot2坐标轴标签排列顺序

"ggplot2"是我们常用的绘图包，但是使用ggplot2绘图时，输出的坐标轴标签总是按照字母排序，无法使用我们输入文件中排列的顺序。今天小编就教大家解决这一问题。...## 生成示例数据 x <- c("B","A","D","C","E") y <- c(5,6,7,8,9) df <- data.frame(x = x , y = y) ## 绘制条形图 library...("ggplot2") ggplot(data=df,aes(x=x,y=y)) + geom_bar(stat="identity") ?...我们可以看到，虽然我们生成的数据是按照"B","A","D","C","E"排序的，但是ggplot2输出的图依然是按照字母进行排序的。...我们可以使用以下命令解决这个问题： ## 调整因子水平 df$x <- factor(df$x,levels=c("B","A","D","C","E")) ## 绘制条形图 ggplot(data=

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R语言之 ggplot 2 和其他图形

密度曲线还能用于对不同数据的分布进行比较。...打开当前工作目录就可以看到这两个文件。如果要把图片用于出版物中，我们可以对图片的尺寸和分辨率等进行设置。...2.2 横向堆栈条形图 在做流行病学调查时，经常需要在问卷上设置很多选择题。对于一组问题，可以使用 sjPlot 包里的函数 plot_stackfrq( ) 对不同选项的比例进行可视化。...3.3 热图热图（heatmap）是将一个矩阵中的元素数值用不同颜色表达，并对矩阵的行或列进行层次聚类的一种颜色图。通过热图，我们不仅可以直接观察矩阵中的数值分布状况，还可以知道聚类的结果。...data(mtcars) dat <- scale(mtcars) class(dat) heatmap(dat) 3.4 三维散点图前面提到的图形都是二维的，如果想对 3 个数值型变量的关系进行可视化

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R基础知识及快速检阅你的数据

本书在每一次R示例之前都要加载以下包。...*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？...A: 1.使用barplot()，并传递两个参数，其中第一个用来设定条形图的高度。...) 2.使用ggplot2绘制条形图 #变量值的频数表，使用BOD数据，时间为x值，demand为y值，使用geom_col()函数 ggplot(BOD,aes(x=BOD$Time,Y=BOD$demand...~supp,data=ToothGrowth) #在x轴引用两个变量的交互 boxplot(len~supp+dose,data=ToothGrowth) 3.ggplot2绘制箱线图 #基础画法

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如何通过Google来使用ggplot2可视化

(如果你ggplot已经小成请略过后面的内容，新年快乐.jpg) 下面的每张图我都是通过搜索做出来的，因为此时的我ggplot2语法已经忘光了。...比如画多个分组变量(SNV和INDEL的het,hom)的条形图，并且标记每个变量的数值，还有修改图例，重新排序！...3.条形图以上两个等价(这里缺图，我懒得上传了) ggplot()+geom_bar(aes(x=c(LETTERS[1:3]),y=1:3),stat="identity") 条形图只有自定义...aes所提供的参数，就通过 ggplot提供，而不是提供给 geom_point，因为 ggplot里的参数，相当于全局变量， geom_point()和 stat_smooth()都知道x,y的映射...坐标系统（Coordinante）坐标系统控制坐标轴，可以进行变换，例如XY轴翻转，笛卡尔坐标和极坐标转换，以满足我们的各种需求。

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ggplot2:正负区分条形图及美化

在数据分析报告中，条形图是很常见的一种表现形式，可以的反应各项之间的比较情况。在实际的应用中，为了更加直接、美观，对图表的展现形式也有了越来越高的要求。...通过强大的ggplot2包，也可以画出有特色的条形图。在网上看到有人画的正负区分条形图，花了点时间打磨其中的美化细节，基本也算是原样画出了。...实现过程首先，载入ggplot2包，并随机生成二维数据。 ? 接下来，用ggplot()＋geom_bar()画出基本的条形图。 ?...这里面，使用reorder()函数，使得按照Difference取值大小，条形图进行排序。同时，在这一步设置对每个条形加黑色边框，调整条形宽度，并使得中间留有空隙。 ?...依次进行如下操作：去掉灰色背景删除指定网格及边框修改字体 ? ? 最后，我们修改图例的颜色、字体，并在条形图两侧加入标签文字，就可以得到最终的效果了。 ? ?

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今天，你学绘图了吗？

我们都知道条形图通过直的或水平的条形开展型量的分布( 数)。...⚠️注：使用las=2旋转条形码的标签并修改标签文本，使用mar增加y边界的大小，为了让标签更合适，使用cex.names=0.8，缩小字体的大小，par（）函数能够让操作者对R默认图形作出大量的修改...棘状图对堆砌条形图进行缩放，这样每个条形的高度为1，每一段的高度表示比例，棘状图可由vcd中的函数spine()绘制,绘制关于关节炎治疗结果的棘状图 > library(vcd) > attach(Arthritis...ggplot绘制条形图 >install.package("ggplot") >library(ggplot) >p <- ggplot(mpg, aes(x=class)) > p + geom_bar...以上条形图是根据计数排序后绘制的条形图： > class2 <- mpg$class; class2 <- reorder(class2,class2,length) > mpg$class2 <- class2

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R for data science （第一章） ②

使用ggplot2进行数据可视化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（）。...要在两个变量的组合上构建绘图，请将facet_grid（）添加到绘图调用中facet_grid（）的第一个参数也是一个公式。这次公式应该包含两个用〜分隔的变量名。 ?...如果您不想在行或列维度中进行构面，请使用。而不是变量名，例如facet_grid（.〜cyl）。 Genometric Objects 两个图包含相同的x变量，相同的y变量，并且都描述相同的数据。...您需要在两个位置更改变量，并且可能忘记更新一个变量。您可以通过将一组映射传递给ggplot（）来避免这种类型的重复。 ggplot2会将这些映射视为适用于图中每个geom的全局映射。

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