scale_x_date在ggplot中从4月开始绘制，而不是从1月开始绘制 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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ggplot2|从0开始绘制直方图

本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制各式各样的直方图。...一绘制基本直方图准备数据及R包 library(ggplot2) set.seed(1234) df <- data.frame(sex = factor(rep(c("F", "M"),each=...sex weight 1 F 49 2 F 56 3 F 60 4 F 43 5 F 57 6 F 58 1.1 基本直方图 ggplot...1.3 添加密度曲线 ggplot(df, aes(x=weight)) + geom_histogram(aes(y=..density..), colour="black", fill="white...四参考资料 ggplot2：数据分析与图形艺术 http://www.sthda.com/english/wiki/ggplot2-essentials OK，输出基本图形后，根据自己的喜好进行细节的调整即可

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ggplot2|从0开始绘制PCA图

本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制可发表级别的主成分分析图。...一载入数据集和R包 library(ggplot2) #使用经典iris数据集 df <- iris[c(1, 2, 3, 4)] head(df) Sepal.Length Sepal.Width...0.21046427 0.099026550 setosa 3 -2.888991 0.1449494 -0.01790026 0.019968390 setosa 三绘图展示 3.1 基础函数绘制...3.2 ggplot2 绘制PCA图 1) Species分颜色 ggplot(df_pcs,aes(x=PC1,y=PC2,color=Species))+ geom_point() ?...好了，更改数据集即可以自己动手绘制PCA了，生信分析得到的PCA的结果直接绘制即可。

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ggplot2|从0开始绘制箱线图

继续“一图胜千言”系列，箱线图通过绘制观测数据的五数总括，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值，描述了变量值的分布情况。...箱线图能够显示出离群点（outlier），通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值。 ? 本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制各式各样的箱线图。...一绘制基本的箱线图载入数据及函数包 library(ggplot2) library(RColorBrewer) dose数值变成因子变量 ToothGrowth$dose <- as.factor...2 11.5 VC 0.5 3 7.3 VC 0.5 4 5.8 VC 0.5 5 6.4 VC 0.5 6 10.0 VC 0.5 1）geom_boxplot绘制基本的箱线图...三图例，标题设置 1）设置legeng Legend是对箱线图的解释性描述，默认的位置是在画布的右侧中间位置，可以通过theme()函数修改Legend的位置 p + theme(legend.position

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ggplot2|从0开始绘制折线图

话说“一图胜千言”，在各类数据分析报告中经常会看见各种各样的图形，例如折线图、条形图、箱线图、点图等。...其中折线图可以反映某种现象的趋势，本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制各式各样的线形图。...一绘制单条折线图载入数据及函数包 library(ggplot2) df <- data.frame(dose=c("A", "B", "C"), len=c(5.16, 10.10, 30))...head(df) dose len 1 A 5.16 2 B 10.10 3 C 30.00 1.1 绘制基本的折线图 ggplot(data=df, aes(x=dose...二绘制多条折线图设置数据 df2 <- data.frame(supp=rep(c("Case", "Control"), each=3), dose=rep(c("A", "B", "C"),2

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常用 7 大类型图形可视化——变化趋势图形

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 。...应用场景有：想要描述数量或体积（而不是价格之类的变量）随时间的变化；有很多数据点。对于很少的数据点，可以考虑绘制柱状图。希望展示各个类别的贡献。...它强调随着时间的推移视觉上的变化，而不是实际数值的变化。这可以通过使用 geom_tile() 来实现。...此外，关于坡度图的绘制，也有些大佬已经集成 R 包了，例如：CGPfunctions[6] 包中的 newggslopegraph() 、slopegraph [7] 包中的 ggslopegraph(

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使用 ncov 包获取并分析疫情数据

首先我们从 GitHub 上安装或本地安装这个包： # 从 GitHub 上，需要先安装 devtools 包 devtools::install_github('czxa/ncov') # 本地安装...df 中： df <- ncov$new() # 可以查看 df 所属的类 class(df) #> [1] "ncov" "R6" 可以看到 df 是一个 ncov 类，而这个类是基于 R6 类进行封装的...，下面再看下这个对象中存储的数据，首先是一些字符串： # 当前时间： df$times #> [1] "截至2月8日12时08分"# 确诊人数 df$confirm #> [1] "34598"# 疑似人数...这样绘图过于粗糙，我们下面还是从数据出发，手工一步步分析疫情数据。...historylist %>% type_convert() ) # 感染人数的序列 da % pull(cn_conNum) %>% rev() # 选择从第六天开始的

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基于R语言股票市场收益的统计可视化分析

在本文中，我们将使用Yahoo金融网站上的数据。在这篇文章中，我们将：下载收盘价计算收益率计算收益的均值和标准差让我们先加载库。...这不是我们预期的结果。由于这些股票具有巨大的价格差异（FB低于165，AMZN高于1950），因此它们的规模不同。我们可以通过按各自的y比例绘制股票来克服此问题。...一旦有了收益计算，就可以在图表上绘制收益。...# 我们会给他们不同的颜色，而不是黑色 ?...在FAANG股票中，苹果的波动最小，而Facebook和Netflix的波动最大。对于他们从事的业务而言，这是显而易见的。Apple是一家稳定的公司，拥有稳定的现金流量。

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基于R语言股票市场收益的统计可视化分析

在本文中，我们将使用Yahoo金融网站上的数据。在这篇文章中，我们将：下载收盘价计算收益率计算收益的均值和标准差让我们先加载库。...在10年左右的时间里，在Qwickster惨败期间投资损失了其价值的50％。在这段时期内，很少有投资者能够坚持投资。...接下来，我们将绘制多只股票的价格图表 multpl_stocks %>% ggplot(aes(x = date, y = adjusted, 这不是我们预期的结果。...一旦有了收益计算，就可以在图表上绘制收益。...= "Set1", # 我们会给他们不同的颜色，而不是黑色在FAANG股票中，苹果的波动最小，而Facebook和Netflix的波动最大。

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基于R语言股票市场收益的统计可视化分析|附代码数据

在本文中，我们将使用Yahoo金融网站上的数据。在这篇文章中，我们将：下载收盘价计算收益率计算收益的均值和标准差让我们先加载库。...在10年左右的时间里，在Qwickster惨败期间投资损失了其价值的50％。在这段时期内，很少有投资者能够坚持投资。 ...接下来，我们将绘制多只股票的价格图表 multpl_stocks %>% ggplot(aes(x = date, y = adjusted, 这不是我们预期的结果。...一旦有了收益计算，就可以在图表上绘制收益。...(palette = "Set1", # 我们会给他们不同的颜色，而不是黑色在FAANG股票中，苹果的波动最小，而Facebook和Netflix的波动最大。

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基于R语言股票市场收益的统计可视化分析|附代码数据

在本文中，我们将使用Yahoo金融网站上的数据。在这篇文章中，我们将：下载收盘价计算收益率计算收益的均值和标准差让我们先加载库。...y = "Adjusted Price") + theme_bw()计算单个股票的每日和每月收益率一旦我们从Yahoo Finance下载了收盘价，下一步便是计算收益。...，我们将绘制多只股票的价格图表multpl_stocks %>% ggplot(aes(x = date, y = adjusted,这不是我们预期的结果。...，就可以在图表上绘制收益。...= "Set1", # 我们会给他们不同的颜色，而不是黑色在FAANG股票中，苹果的波动最小，而Facebook和Netflix的波动最大。

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ggHoriPlot--让你的图片“浪”起来！

导语 GUIDE ╲ 用许多条目来表示和比较时间序列，将它们绘制为折线图可能具有挑战性。绘制此类数据集的一种更方便的方法是地平线图，它能够压缩数据但仍保留所有信息。...背景介绍 ggHoriPlot 允许我们在 ggplot2 中轻松构建地平线图。...ggplot2 框架中添加一个层来构建一个地平线图。...() + geom_horizon(aes(x = x, y=y)) a 默认的 ggplot2 填充颜色可能不是地平线图的最佳调色板选择。...在 ggHoriPlot 中，这可以通过在 geom_horizon() 中指定所需的原点参数来实现。

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ggplot2包图形参数(坐标轴、分面、配色)整理

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。...书中绝大多数的绘图案例都是以强大、灵活制图而著称的R包ggplot2实现的，充分展现了ggplot2生动、翔实的一面。...分面 5.1 使用分面将数据分割绘制到子图中 5.2 在不同坐标轴下使用分面 5.3 修改分面的文本标签 5.4 修改分面标签和标题的外观 6....从本质上讲，只是将数据放大或缩小到指定的范围。...大多数的点形，整个点的颜色是由colour控制的，而不是fi11。例外的情况是21-25号点，它们不仅有填充色，也有边界色。

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如何在Python里用ggplot2绘图

图形语法的主要组成部分可以看到，从数据开始，有几个组件组成了图形语法。在确定要可视化的数据之后，必须指定感兴趣的变量。例如，您可能希望在x轴上显示一个变量，在y轴上显示另一个变量。...虽然可以将matplotlib的样式设置为ggplot，但是不能像在ggplot2中那样在matplotlib中实现图形语法。安装在开始之前，您必须安装plotnine。...让我们从构建一个非常简单的绘图开始，只使用三个必需的组件：数据、美学和几何对象。 ? 如您所见，语法与ggplot2非常相似。首先，我们指定数据源。在我们的例子中，我们使用的数据是经典的MPG数据集。...绘制多维数据除了基本的绘图之外，您几乎可以在ggplot2中做任何其他可以做的事情，比如绘制多维数据。...我们还将几何对象切换到geom_point（），这将为我们提供一个散点图，而不是条形图。让我们来看看会是什么样子： ? 结论如您所见，plotnine为您提供了利用Python中图形语法的能力。

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ggplot2|发散性“正负”图

前面介绍了一些ggplot绘图，ggplot2|从0开始绘制直方图，ggplot2|从0开始绘制箱线图，ggplot2|从0开始绘制折线图，这次介绍一下当数据为发散性正负值的时候，几种比较合适的展示方式...一载入数据并处理 library(ggplot2) # 使用mtcars数据集 data("mtcars") # 保留car name ，新建一列 mtcars$car_name 而不是直方图，需要确保：（1）设置stat=identity （2）在aes()中同时提供x和y，其中x是字符或因子，y是数值。...Diverging Barcharts ggplot(mtcars, aes(x=car_name, y=mpg_z, label=mpg_z)) + geom_bar(stat='identity...五参考资料 http://r-statistics.co/Top50-Ggplot2-Visualizations-MasterList-R-Code.html

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精心整理（含图PLUS版）|R语言生信分析，可视化

R-forestplot包| HR结果绘制森林图 ? maftools|TCGA肿瘤突变数据的汇总，分析和可视化 ? maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot（瀑布图） ?...ggplot2-plotly|让你的火山图“活”过来 ? R|clusterProfiler-富集分析 ? ggplot2| 绘制KEGG气泡图 ? ggplot2|绘制GO富集柱形图 ?...ggplot2|从0开始绘制PCA图 ? ggplot2|玩转Manhattan图-你有被要求这么画吗？ ? Bio|manhattan图 ?...ggforce|绘制区域轮廓-区域放大-寻找你的“onepiece” ? ggplot2|从0开始绘制直方图 ? ggplot2|从0开始绘制折线图 ? ggplot2|从0开始绘制箱线图 ?...ggplot2|ggpubr进行“paper”组图合并 ? ggplot2|扩展包从0开始绘制雷达图 ? R|plotly ? ggstatsplot绘图|统计+可视化，学术科研神器 ?

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（数据科学学习手札37）ggplot2基本绘图语法介绍

，在刚开始上手的时候可能稍有难度（而且官网的帮助内容比较不友好），而本文也是我在日常使用和与别人交流中摸索和总结出来的，将对ggplot2的绘图语法和绘图部件进行介绍，并附以常用的一些图形示例；　　下面我们就来探索...ggplot2的神奇之处~ 二、从qplot开始 2.1 基础图形　　用惯了基础的绘图函数之后，突然转到ggplot2的绘图风格，或多或少会有些摸不着头脑，因此我们先从ggplot2中的qplot方法开始...），qplot还提供了参数data，控制传入的数据框名称，这样在qplot()中涉及数据框中变量的参数就可以直呼其名而不用加$；　　在介绍qplot能够绘制的其他几何图像之前，我们先来理解一下其默认的模式...我们在ggplot中创建了基础的数据映射之后，又接连添加了两个图层，第一个图层绘制出以因子转化后的cyl为shape的散点图，第二个图层绘制出以因子转化后的cyl为colour的光滑拟合曲线，这时summary...'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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gggenes绘制多物种基因结构比较

https://wilkox.org/gggenes/ gggenes是ggplot2的扩展包，用于绘制基因结构图、多物种基因比较图的很好玩的工具。...1初识ggplot2绘制几何对象 12个ggplot2扩展包帮你实现更强大的可视化 ggplot2学习笔记之图形排列 ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色) 一个震撼的交互型3D可视化...在下面的例子中，forward被用来反转所有反链上所有的基因方向，与xmin和xmax暗指的方向相反。...配合geom_gene_arrow()不给基因上色，而只标记子区域。...使用geom_subgene_label()给子区域在图上加标签，它的工作原理类似于geom_gene_label()，但主要的区别是它需要xsubmin和xsubmax属性 (而不是xmin和xmax

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咦！这样画基因结构图够好看！（结尾有送书福利）

https://wilkox.org/gggenes/ gggenes是ggplot2的扩展包，用于绘制基因结构图、多物种基因比较图的很好玩的工具。...初识ggplot2绘制几何对象 12个ggplot2扩展包帮你实现更强大的可视化 ggplot2学习笔记之图形排列 ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色) 一个震撼的交互型3D可视化...install.packages("gggenes") 另一种是从github上安装开发版。...使用geom_subgene_label()给子区域在图上加标签，它的工作原理类似于geom_gene_label()，但主要的区别是它需要xsubmin和xsubmax属性 (而不是xmin和xmax...不知道各位在绘制基因结构图（或其他图）的过程中，有哪些崩溃/头秃/“成仙”瞬间呢。

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Matplotlib 气球图制作

引言 Matplotlib 制作稍带“艺术”的可视化作品，ggplot2 基于其优秀绘图图层设置及多种拓展绘图包可以较为灵活的完成此类任务，但Matplotlib也不是完全不可以，本期推文用python...上期推文预告的效果图在文末的代码链接(notebook)中也会有绘制方法，本期推文为完善版本 ? ? 。 02....，后期我们也会根据自己在科研和工作过程中的具体数据处理小技巧进行专门推文教程制作)。 03....数据可视化本期推文数据可视化的难点在于连接“气球”的连接线的绘制，ggplot2 中geom_segment()可以灵活实现这一过程，而Matplotlib 则相对麻烦点，但也是有绘制连接线的方法的...部分解释如下： ① 第 6 行，在 plt.subplots()中设置了fig背景颜色facecolor和边框颜色edgecolor。 ② 第 12- 16 行，绘制散点图多类别图例。

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如何用Python做舆情时间序列可视化？

如果Jupyter Notebook正确运行，下面我们就可以开始编写代码了。代码我们在Jupyter Notebook中新建一个Python 2笔记本，起名为time-series。 ?...我们从ggplot中引入绘图函数，并且让Jupyter Notebook可以直接显示图像。 %pylab inlinefrom ggplot import * 这里可能会报一些警告信息。...下面我们绘制图形。这里你可以输入下面这一行语句。...ggplot(aes(x="date", y="sentiment"), data=df) + geom_point() + geom_line(color = 'blue') + scale_x_date...print(df.sort(['sentiment']).iloc[0].comments) 评论完整信息如下：这次是在情人节当天过去的，以前从来没在情人节正日子出来过，不是因为没有男朋友，而是感觉哪哪人都多

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