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如何向图形添加曲形文本

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何在绘制图形中添加曲形文本,以往都是通过调整文本角度来展示看起来非常别扭但是使用「geomtextpath」包就显得丝滑了很多。...pos = if_else(is.na(pos), n/2, pos)) # 如果位置为空,则将位置设置为n/2 df %>% ggplot(aes(x = 5, y = n..., fill = new_status, label = n)) + # 使用"data.frame"中的数据创建ggplot对象,设置x轴为常数5,y轴为n列,填充颜色为new_status列,标签为...") + # 将坐标系设置为极坐标系,y轴从0度开始,取消边界限制 scale_fill_manual(values = c("#E6956F", "#709AE1FF")) + # 手动设置填充颜色的比例尺...color = "black", size = 8), # 图例文本颜色为黑色,大小为8 plot.margin = unit(c(2, 2, 2, 2), "cm"), # 绘图区域的边距为

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绘制GGPLOT2双色XY区间面积图组合交叉折线图数据可视化

p=25075 本文显示如何填充 图表中两条交叉线之间的区域。 让我们尝试用ggplot2绘制这个图 ....首先,加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框(我使用的是稍微修改过的数据集,因此最终结果会与原始图有所不同)。...在 ggplot2 中可以填充两条线之间的区域,但是由于我们需要线段具有不同的颜色,因此需要一些额外的工作。...> cross\[which\] <- NA >segment <- findIntval 为了使 ggplot2 能够在每个线条交叉处改变填充颜色,它需要知道每个彩色区域的起点和终点。...因此需要复制中间的交叉点,因为它们将是两个相邻区域的一部分,填充了不同的颜色。

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    目前最全的R语言-图片的组合与拼接

    誉辉兄最近出的文章都是很系统的,从R ggplot2的基础讲解到三维数据可视化plot3D,文章都整理讲解得很全面系统,我本人也是很喜欢这样的文章,故而推荐给大家。...将绘图对象grobs填充到画布lay中, 用于ggplot2等绘图对象 1.5.1 基础绘图对象填充 library(ggplot2) library(customLayout) par(mar = c...pushViewport() 将新建的viewport推出去,即将工作区域切换到新的viewport popViewport() 将当前的viewport删除,其父viewport作为新的工作区域...拆分为子区域 layout.pos.row 创建的viewport在父节点layout的行位置 layout.pos.col 创建的viewport在父节点的layout列位置 nrow 表示将该区域拆分为几行...ncol 表示将该区域拆分为几列 widths 表示每个子区域的宽度,向量长度等于ncol heights 表示每个子区域的高度,向量长度等于nrow gp = gpar() 表示传递其它参数

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    R语言可视化——密度曲线图及其美化!

    里面的线条颜色是通过colour参数进行控制(一定要记好colour与fill两个颜色填充参数的区别,colour控制线条、点颜色、fill控制区域颜色,所以在散点图、曲线、折线图途中使用colour参数...上面说过colour控制点、线条颜色、fill控制区域颜色,但是密度曲线算是一个另类,仔细看上图你会发现,它不同于折线图,因为每条密度曲线都是一个闭合曲线,所以他是允许使用fill参数填充闭合区域的:...你会发现这样出来的图形除了密度曲线内部除了被填充颜色之外,整体形状与使用colour参数填充线条颜色是一样的。...堆积:(position="dodge")# 案例来说密度曲线做成簇状效果是不合适的,不过我还是想看下到底神马效果 ggplot(diamonds,aes(x=price,fill=clarity))+...因为套用的配色模板中颜色数量上限是6个,而我们的分类变量类别有8个,所以最后两个类别的线条色、填充色改成了默认。

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    R绘图-ggplot2(1)

    y=price, shape=cut, colour=color)) ###重要:ggplot2支持图层,我通常把不同的图层中共用的映射提供给ggplot函数,而某一几何对象才需要的映射参数提供给geom_xxx...ggplot(small)+geom_histogram(aes(x=price)) #同样可以根据另外的变量给它填充颜色,比如按不同的切工: ggplot(small)+geom_histogram(...我们可以用前面直方图的参数来画side-by-side的柱状图,填充颜色或者按比例画图,它们是高度一致的。...#柱状图是用来表示计数数据的,但在生物界却被经常拿来表示均值,加上误差来表示数据分布,这可以通常图层来实现,我将在图层一节中给出实例。...(aes(x=price,fill=clarity)) #####colour参数指定的是曲线的颜色,而fill是往曲线下面填充颜色。

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    ROC曲线不用愁,四种R包教你一步搞定!

    将各个学习器的ROC曲线绘制到同一坐标中,直观地鉴别优劣,靠近左上角的ROC曲所代表的学习器准确性最高。 AUC是衡量学习器优劣的一种性能指标,为ROC曲线下与坐标轴围成的面积。...(部分)曲线下面积AUC(pAUC)可以通过基于U-statistics或bootstrap的统计检验进行比较。可以计算(p)AUC或ROC曲线的置信区间。...auc.polygon是否将area显示为多边形 max.auc.polygon=TRUE, grid=TRUE, #max.auc.polygon是否将最大可能的区域显示为多边形...ROC曲线的样本量power计算 计算ROC曲线的样本量、power、显著性水平或最小曲线下面积 (1)一条曲线 (2)两条曲线 (3)限定参数 power.roc.test(ncases=41,...提供可以生成用于web使用的交互式ROC曲线图,以及打印版本的功能。plotROC是基于ggplot2绘图的。

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    跟着Nature Genetics 学画图:R语言ggplot2画地图并且叠加饼状图的简单小例子

    查了一下,发现R语言里有专门的包来获取这个地图数据,参考链接是 https://slcladal.github.io/maps.html 前几天的推文介绍了如何利用ggplot2包来绘制地图,有人在推文下留言说...(ggplot2) library(tidyverse) #install.packages("regos") library(rgeos) 获取画图的数据 world 区域的内部填充颜色,这个地方没有搞明白画地图的数据到底是什么样子的!...image.png 这里还有一个问题是 这个地图为什么上下会出现很多空白区域呢,而不是占满整个画图区域呢?...如果需要今天图文的示例代码,直接在后台回复 20210423 就可以了 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子

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    圆填充( CIRCLE PACKING)算法圆堆图圆形空间填充算法可视化

    p=24658 圆填充Circle packing算法 已经开发了大量确定性和随机性的圆填充算法。 RepelLayout 通过成对排斥迭代移动圆圈来搜索非重叠布局。圆的位置被限制在一个矩形区域内。...为避免边缘效应,可以将边界区域视为环面,例如,推到左侧边缘的圆将重新进入右侧边缘的边界区域。这是一种非常简单且效率相当低的算法,但通常会产生良好的结果。...themebw() thest(t) ggplot(daa = d.g) 基于图的圆填充 圆填充的另一种方法是从指定圆的大小和相切(即哪些圆接触哪些其他圆)开始,然后搜索满足此要求的排列。...,该函数通过将圆放置在靠近边界区域中心的位置,为圆随机分配起始位置。...为了说明这一点,我们首先将所有圆圈放置在边界区域的一个角附近。 lLayout(dt.nt) 接下来我们使用 ggplot 显示初始和最终布局。

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    机器学习中的评价指标

    显然,这个面积的数值不会大于1。PR曲线下的面积越大,模型性能则越好。...如下图所示,有两条PR曲线,可以看出,PR1曲线为性能较优的模型表现形式,PR1曲线下的面积明显大于PR2曲线下的面积。...对于PR1曲线,随着R值的增长,P值仍能保持在一个较高的水平;而对于PR2曲线,随着R值的增长,P值则不断下降,因此是通过牺牲P值才能换得R值的提高。 ?...绘制得到的ROC曲线示例如下: ? 一般来说,ROC曲线越靠近左上方越好。 ROC曲线下的面积即为AUC。面积越大代表模型的分类性能越好。...将预测框与真实框提取如下图,两者的交集区域为左下图斜线填充的部分,两者的并集区域为右下图蓝色填充的区域。IoU即为: 左边斜线填充的面积/右边蓝色填充的总面积。 ?

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    机器学习中的评价指标

    显然,这个面积的数值不会大于1。PR曲线下的面积越大,模型性能则越好。...如下图所示,有两条PR曲线,可以看出,PR1曲线为性能较优的模型表现形式,PR1曲线下的面积明显大于PR2曲线下的面积。...对于PR1曲线,随着R值的增长,P值仍能保持在一个较高的水平;而对于PR2曲线,随着R值的增长,P值则不断下降,因此是通过牺牲P值才能换得R值的提高。 ?...绘制得到的ROC曲线示例如下: ? 一般来说,ROC曲线越靠近左上方越好。 ROC曲线下的面积即为AUC。面积越大代表模型的分类性能越好。...将预测框与真实框提取如下图,两者的交集区域为左下图斜线填充的部分,两者的并集区域为右下图蓝色填充的区域。IoU即为: 左边斜线填充的面积/右边蓝色填充的总面积。 ?

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    R语言数据地图——美国地图

    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。...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。...包所支持的ggplot函数,感兴趣可以自行探索,若不感兴趣,直接忽略跑代码即可)。...其中填充的颜色渐变可以通过scale_fill_gradient(low="white",high="steelblue")参数修改; 各州区域轮郭线可以通过geom_polygon(colour="grey40

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    ggThemeAssist|鼠标调整主题,并返回代码

    R语言中的ggplot2是最美的绘图包之一。但调整主题的细节需要写大量代码,而且还要反复修改、预览,很是费时费力。...ggThemeAssist横空出世,它依赖shiny (>= 0.13), miniUI (>= 0.1.1), rstudioapi (>= 0.5), ggplot2和formatR,可以对ggplot2...绘图区背景 Plot Background 即整个作图区的背景,包括填充色Fill,外边框类型Type、线宽Size和颜色Colour 面板背景 Panel Backgroud 即坐标轴围成的数据分布区域...,属性同上,包括填充色Fill,外边框类型Type、线宽Size和颜色Colour 主网格 Grid Major 即图中X、Y轴刻度线对应的网格,建议使用,方便辅助识别数据位置; 次网格 Grid Minor...gray0; Hjust:X轴刻度值水平位置调整,默认0.5为相对刻度线居中对齐,0为相对刻度线左对齐;1为相对刻度线右对齐 Vjust:Y轴刻度值垂直位置调整,默认0.5为相对刻度线居中对齐,0为相对刻度线下对齐

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    ggdensity:更直观的密度估计图形

    ggdensity是一个新的ggplot2扩展包,用于展示二维密度估计,使用的方法是基于最高密度区域(HDR)的密度估计方法。(什么是HDR?...简单的说就是在指定概率所覆盖的样本空间所有可能的区域中,HDR具有可能的最小区域。)...1 2d密度估计的hdr密度图 1-1 geom_hdr( ) geom_hdr( )函数执行2D密度估计,计算并绘制得到的最高密度区域的填充图。...() p5+p6 图-2 表示区域概率的计算变量probs是geom_hdr( )使用底层stat函数创建的,可以使用after_stat( )按照ggplot2中对计算变量的标准方式来映射这个变量...probs)), xlim = c(160, 240), ylim = c(30, 70) ) 图-3 1-2 geom_hdr_lines( ) geom_hdr_lines( )用最高密度的边界曲线代替对密度区域的填充

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    R语言可视化——数据地图应用(东三省)

    以上已经完成了东北三省的数据提取与整理工作,但是如果要使用自己的数据对各个市级行政进行填充,我们还需要自己制作一个业务数据文件文件,以前我都是将上一步的市级行政单位信息复制黏贴到excel表格中,然后建立业务数据...至此,制作地图的信息已经全部整理完毕,接下来要正式开始进行填充填充: 对于连续渐变填充的方法,之前已经有多篇推送进行介绍,这里还是给出代码,便于大家对不同的方法做出来的效果进行比较: ggplot(dongsansheng_map_data...虽然我们使用连续渐变映射做出来了东三省的数据地图,可以如果我问你你能明确的告诉我某一个市的数值范围具体在那个数量段,你可以立马的告诉我吗,反正我是不能。...连续渐变只能给读者一个大小顺序上的感官印象,我们的依靠肉眼很难辨别出某一个地区的指标所处的数量段,这是连续渐变填充情况下的最大弊端: 经过一段时间的摸索,我终于找到了好的解决办法:下面就是通过数值分割的离散填充技巧具体步骤...接下来就是离散颜色标度的填充: windowsFonts(myFont = windowsFont("微软雅黑")) #首先定义字体,如果你特别追求字体细节的话 填充函数: ggplot(dongsansheng_map_data

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    绘制圆环图雷达图星形图极坐标图径向图POLAR CHART可视化分析汽车性能数据

    p=24896 漂亮的圆形图。我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处,但如果能吸引决策者的注意,那对我来说就是额外的价值。...然而,用coord\_polar()或偶尔发现的ggplot2中的coord\_radar()构建它们可能很难。...我发现的两个主要问题是,极坐标的变化会使你的路径弯曲成圆形,而且雷达无法与geom_bin结合使用来填充背景。 这就是为什么我通常在笛卡尔坐标系统中使用。更像是一种数学解决方案。...映射您的数据和绘图需求,使其最终成为圆环。作为一个额外的好处,我还发现它的构建/加载速度更快。对我来说很重要,因为我让它们在 Shiny Apps 中交互。 我在示例中使用了 mtcars 数据。...+ theme + coord_equal 绘制圆圈 要绘制圆圈,我将使用带有填充选项的 circle。

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    温故而知新,ggplot2 饼图的几点笔记

    对于为什么 ggplot2 中没有专门用于饼图绘制的函,有人说:“柱状图的高度,对应于饼图的弧度,饼图并不推荐,因为人类的眼睛比较弧度的能力比不上比较高度(柱状图)。”...极坐标系 极坐标应该是高中数学的知识,对我而言,基本都已经忘光了,结合网上的一些资料重温一下。...我在网络上查了一下,比较少看到关于 coord_polar() 原理的介绍,只是在 ggplot2 的 Tidyverse 上发现了几个例子。...,譬如这里会按照 dat$type 填充,这种非有序因子会基于字母顺序来默认其填充顺序。...为了确定数据填充的先后,同时方便在不同区域上填写上对应数据的大小,所以会先去创建有序因子,从而使数据列 dat$Num 的自然顺序和因子的顺序在一定程度上一致(一致的同向对应或反向对应)。

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    R-ggplot2 和rasterVis 实现空间栅格(Raster)数据的可视化绘制教程

    本期将推出一篇关于栅格(Raster)数据的R语言可视化的绘制教程,其目的也是为大家提供绘图思路。本期绘制的数据为30m的土地利用(land use)数据,具体区域为广州市。...主要内容如下: R-ggplot2 可视化绘制 R-rasterVis 可视化绘制 Arcgis 可视化结果展示 R-ggplot2 可视化绘制 由于对ggplot2的绘图体系还不是很了解,所以这一步花费很长时间...,但也对ggplot2的绘图语法有了更深的理解。...具体的其他图层属性设置,大家可以直接查看官网:rasterVis官网 Arcgis 可视化结果展示 前面介绍了两种代码可视化的绘制教程,其实最开始我是使用Arcgis进行可视化展示的,不得不说,Arcgis...注: 图中标题年份可能不正确,大家阅读时留意。

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    R语言可视化——地图与气泡图结合应用

    昨天跟大家介绍了ggplot函数进行地图绘制的原理,通过轮廓点和分组来定义每一个地区(国家边界),通过多边形填充来完成区域填色。...ggplot的图层叠加原理晕允许我们在坐标系统的叠加多个图层; 所以在地图上叠加散点、甚至气泡可以很容易的实现: 包的导入: library(maptools) library(ggplot2) library...以上语法中,使用了geom_polygon()多边形函数来定义并填充地图背景 (注意里面的fill参数(指定地图区域颜色),colour参数指定多边形(也就是地区轮廓线)边框颜色),然后通过geom_point...图层中指定数据源为合并后的业务数据,散点面积(大小)用zhibiao1来映射,气泡图颜色用zhibiao2来映射(本来散点是只有点颜色(使用colour控制,没有填充色的,可是当给散点指定其形状后,散点就有了面积属性可以使用...fill进行颜色填充),气泡的轮廓线用colour来指定)。

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    「R」ggplot2数据可视化

    下面这个链接是我之前对《R for data science》这本书可视化开始部分做的 Jupyter notebook 笔记,有兴趣的读者可以阅读。...ggplot函数设置图形但没有自己的视觉输出。使用一个或多个几何函数向图中添加了几何对象(简写为geom),包括点、线、条、箱线图和阴影区域。...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,...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。...~sex) 添加光滑曲线 这一部分我们着重分析一下添加平滑曲线到散点图的方法。 我们可以使用geom_smooth()函数来添加一系列的平滑曲线和置信区域。

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    来自分享

    总之,是一个点云聚类的问题。 针对我提出的问题,现行算法主要分为三大类:RANSAC平面聚类,欧式聚类的方法,以及区域生长。为了找到最适合实时检测的算法并对算法进行改进,我对每一种算法都进行了学习。...然而,在更一般的意义上,我们可以利用最近的邻居并实现与洪泛填充算法基本相似的聚类技术。这种方法对于具有复杂特征的场景,分类效果会特别的差。...我重点学习的区域生长的方法,首先这种算法的使用范围很广,在机器人导航以及复杂场景的重建中都有相应的应用,这也展示了这种方法的使用范围。...比较早的区域生长算法有基于法线向量的方法,可以分为以下几步: 1.种子周围的点和种子相比 2法线方向是否足够相近 3曲率是否足够小 4如果满足1,2则该点可用做种子 5如果只满足1,则归类而不做种 6从某个种子出发...所以我觉得颜色信息是比较重要的信息但是怎么利用颜色信息是比较重要的。 综合比较,最后我选择是基于法线的区域生长。

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