使用绝对单位而不是成比例的ggplot2 position_stack(vjust) - 腾讯云开发者社区

不知道大家用ggplot2绘制饼图的时候有没有遇到过饼图上展示的顺序和图注上展示的顺序不一致的情况。今天小编就来跟大家一起来探讨一下这个问题。...(vjust = 0.5))+ geom_text(aes(label = num), position = position_stack(vjust = 0.5))+...所以这样得到的饼图的顺序实际上是apple，banana，cherry......而图注的顺序跟name本身的顺序一致为apple，pear，orange.........(vjust = 0.5))+ geom_text(aes(label = num), position = position_stack(vjust = 0.5))+...(vjust = 0.5))+ geom_text(aes(label = num), position = position_stack(vjust = 0.5))+

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R语言数据可视化——仿网易数独圆环条形图

一个案例，告诉你如何灵活的运用ggplot2来制作花样繁多的信息图！虽然ggplot2的内置图层只有屈指可数的几十个，可是图表组合之后的可能性是无限的。...实际上还是万变不离其宗，就如同使用Excel模仿复杂图表一样，再复杂的图表也是有不同的元素和模块组合起来的，只要能够用心去拆解，都可以找到行之有效的方法。...setwd("F:/数据可视化/R/R语言学习笔记/可视化/ggplot2/商务图表") library("ggplot2") library("tidyr") library("dplyr") library...0.5,family="myfont")+ geom_text(aes(y=Value,label=Value,angle=angle2),position=position_stack(vjust=.9...="smallyear",percent(mynewdata2$Value),"")),position=position_stack(vjust=.5),family="myfont",size=6)

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R语言可视化—饼图

theta = "x"表示使用x轴进行极坐标转换，theta = "y"表示使用y轴进行极坐标转换, start = 0 控制起始角度。...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。...vjust = 0.5：vjust是垂直对齐参数，取值范围是0到1： vjust = 0 表示标签对齐在每个堆叠部分的底部。 vjust = 1 表示标签对齐在每个堆叠部分的顶部。...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。...vjust = 0.5确保标签垂直居中。举例说明： vjust = 0：标签会贴近扇形的内圈边缘。 vjust = 1：标签会贴近扇形的外圈边缘。

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R语言之可视化（20）之geom_label（）和geom_text（）

themama中描述了显示的详细信息，但请注意geom_text使用字符串，而不是表达式。...对齐标签和条形 df <- data.frame( x = factor(c(1, 1, 2, 2)), y = c(1, 3, 2, 1), grp = c("a", "b", "a", "b") ) ggplot2...image ＃使用你无法轻推和躲避文字，所以改为调整y位置 ggplot(data = df, aes(x, y, group = grp)) + geom_col(aes(fill = grp),...image 如果将文本放在堆积的条形图中每个条形图的中间，需要设置position_stack（）的vjust参数 ggplot(data = df, aes(x, y, group = grp)...) + geom_col(aes(fill = grp)) + geom_text(aes(label = y), position = position_stack(vjust = 0.5)) ?

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R语言学习 - 柱状图

每个基因的原始表达值堆积柱状图 (只需要修改positon=stack) # position="fill" 展示的是堆积柱状图各部分的相对比例 # position="stack" 展示的是堆积柱状图的原始值...(vjust=0.5)) p ?...长矩阵分面绘制再复杂一些的矩阵 (除了有不同时间点的信息，再增加对照和处理的信息) library(ggplot2) library(reshape2) library(dplyr) data_ori...# scales: free_y 表示不同子图之间使用独立的Y轴信息 # 但x轴使用同样的信息。..., 纵轴的显示改为百分比 # position="fill" 展示的是堆积柱状图各部分的相对比例 # position="stack" 展示的是堆积柱状图的原始值，可以自己体现下看卡差别 p <- ggplot

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文献配套GitHub发表级别绘图之饼图

此外，图形中还可能包含数据的统计变换（statistical transformation，缩写stats），最后绘制在某个特定的坐标系（coordinate system，缩写coord）中，而分面（...除此之外，ggplot2提供了众多几何对象geom_xyz()供大家选择，完整的几何对象可以下载RStudio公司总结的ggplot2 cheetsheet。...(vjust = 0.5),size=5) #vjust=0.5在堆叠柱子的中间位置添加文字四、玫瑰图然而，当我们的数据不是代表个体占总体的百分比，而是强调数据大小的对比时，可以用玫瑰图来展示，...function函数学习代码的目的就是为了节省我们的绘图时间。我们可以构建function函数，下次输入自己数据就可以直接使用，不用再调整参数。...(vjust = 0.5),size=5) #vjust=0.5在堆叠柱子的中间位置添加文字 } 输入自己数据即可作图 #依次按照columnNames, Values, Colors填入自己的数据即可

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R-ggchicklet - 圆角条形图绘制

，其语法和ggplot2的geom_col()类似，但其提供了radius属性，用于设置圆角角度，其主要语法如下： geom_chicklet( mapping = NULL, data = NULL..., position = ggplot2::position_stack(reverse = TRUE), radius = grid::unit(3, "pt"), ..., width...接下来，我们使用ggplot2 对其可视化展示(默认设置): bar_chart <- ggplot(data = test_data) + geom_col(aes(x=Class,y=Data...theme_ipsum(base_family = "Arial_Narrow") + theme( plot.title = element_markdown(hjust = 0.5,vjust...这里： scale_fill_manual(values = c(brewer.pal(6,"Paired"))) 是使用了RColorBrewer颜色主题包的方法，我后面会抽时间专门出几期关于颜色设置的推文啊

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秒变商业风！这个圆角条形图绘制工具太赞了~~

其语法和ggplot2的geom_col()类似，但其提供了radius属性，用于设置圆角角度，其主要语法如下： geom_chicklet( mapping = NULL, data = NULL..., position = ggplot2::position_stack(reverse = TRUE), radius = grid::unit(3, "pt"), ..., width...class03", "class04", "class05", "class06"), Data = c(2,4,5,7,9,13) ) test_data 数据如下：接下来，我们使用...theme_ipsum(base_family = "Arial_Narrow") + theme( plot.title = element_markdown(hjust = 0.5,vjust...size = 8, color = "grey20")) 可视化效果如下：这里： scale_fill_manual(values = c(brewer.pal(6,"Paired"))) 是使用了

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ggplot barplot and error bars

# 填充颜色和在头部添加标签 # 使用geom_text p1 <- p + geom_col(fill = "#0073C2FF") + geom_text(aes(label = len), vjust...) 垂直区间 geom_pointrange()中间有一点的误差bar 代码 rm(list = ls()) #需要的包 library(tidyverse) library(ggplot2) library...# 水平误差线 # 这里的使用的x来计算最大值和最小值 # 同时x和y互换 dataset_summary %>% ggplot(aes( x = len, y = dose, xmin =...# 和点图合并 # 需要注意的是这两部分使用的是不同的数据集 dataset <- ToothGrowth dataset$dose <- as.factor(dataset$dose) p1 <- dataset...结束语关于这个误差bar的添加，主要的问题其实是计算的问题，需要max和min，如果存在分组的问题，那么就需要使用按照分组再计算max和min，然后再在aes中使用。 love&peace

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堆积柱形图（stacked barplot）展示密码子偏向性的RSCU值

首先是计算RSCU值我借助python中的CAI模块实现 https://github.com/Benjamin-Lee/CodonAdaptationIndex 使用pip直接安装 pip install...是值写一个简单的脚本获得使用R语言的ggplot2作图的输入文件 from CAI import RSCU from Bio import SeqIO c2aa = { 'TGT':'...四列第一列是密码子第二列是对应的氨基酸第三列是RSCU值第四列是数字，用来填充颜色和控制位置接下来是ggplot2作图代码 install.packages('aplot') library(...(0,6.2))+ theme(legend.position = "none")+labs(y="RSCU",x="") #geom_text(aes(label=V1),position=position_stack...(vjust=0.5)) p1 p2<-ggplot(df,aes(x=V2,y=V4))+ geom_label(aes(label=V1,fill=as.character(V4)),

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ggplot2 案例：赫罗图

今天的推文是个 ggplot2 案例，不过也是一个动态图表，在开始敲今天的代码之前我们先了解一下什么是“赫罗图”？...赫罗图是恒星的光谱类型与光度之关系图，赫罗图的纵轴是光度与绝对星等，而横轴则是光谱类型及恒星的表面温度，从左向右递减。...这篇文章的核心代码来源于 zonination/h-r-diagram 当然我不是直接 Ctrl + C / V 把代码直接复制过了，我在作者的代码基础上进行了更正和改进。...首先可以从知识星球下载附件，附件中有本文需要的两个数据： hygdata_v3-1.csv hygdata_v3-2.csv 我们使用 readr 包把这两个数据集读入 R 中并使用 rbind 函数进行行连接...： setwd("~/Desktop/赫罗图") library(tidyverse) library(ggplot2) # 读入数据 # 发现这个数据使用 read_csv 读取的时候有点问题，ci

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R高级|cowplot包拼图（4）：ggdraw和draw_*

scale：图片等比例缩放，默认为1，表示图片不缩放 width和height：设置图片的宽度和高度下面详细介绍一下plot参数。...plot参数可以是一个ggplot2图片，也可以是一个align_plots后的list，但是两者有区别的：ggplot2图片是可以和其它ggplot2参数合用的，但是align_plots产生的list...10)))) 使用align_plots后产生的list pl<-align_plots(A) ggdraw()+ draw_plot(pl[[1]]) 单独画图是可以的，但是如果和ggplot2...的其它命令一起使用，是不可以的。...magick包中的read_image读取图片，然后使用ggplotify包中as.ggplot命令将图片转成ggplot2图片，最后连续使用draw_plot画出 #读取本地图片 library(magick

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你确定！？这些基础绘图技能你全都掌握了！？

接下来，我们使用可视化的形式展示一下，如下： library(tidyverse) library(ggtext) library(hrbrthemes) library(ggstar) lty ggplot2 Line type 如果你觉得以上的点线之际的距离无法满足自己的绘制需求，你还可以通过如下方式进行自己定义： lty ggplot2 Line type 「注意」：这里的linetype分别设置成"11", "18", "1f", "81", "88", "8f", "f1", "f8", "...Example Of ggplot2 Point Shape R-ggstar 点形状介绍除了使用ggplot2本身的点形状数字外，小编再介绍另外一个第三方包-R-ggstar包，可通过修改其提供的geom_star...[2] 总结今天这边推文详细介绍了R-ggplot2绘图体系中基础的点、线、字型的内容，希望对刚学习ggplot2绘图的小伙伴有所帮助。

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目前最全的R语言-图片的组合与拼接

2 cowplot包 ---- cowplot是一个ggplot2包的简单补充，意味着其可以为ggplot2提供出版物级的主题等。...参数解释： plot 表示ggplot2绘图对象 x, y 表示子图的起点坐标(左下角坐标)，在0-1之间，表示占母图的比例， width, height 表示子图长宽所占比例，在0-1之间 text...) 分割画布，使用参数widths和heights指定分割比例 ,从上到下，从左到右排列 viewport() 在画布中创建视窗 grid.show.viewport() 在画布中展示视窗 grid.show.layout...，用于搜索和定位 x,y 为起点坐标，默认是矩形视窗中心坐标，为0 - 1的数字，表示占newpage的比例 width, height 为矩形视窗的长宽，同样是占newpage的比例 angle...3.1 子母图字母图，主要是形成局部放大的效果，既可以从整体上对比，又兼顾特别小的数据组，或特别密的数据点可以查看，而没有必要单独做2张图 library(ggplot2)library(grid)

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如何通过R语言制作BBC风格的精美图片

请注意，对于折线图而言，折线的颜色或对于条形图而言是条形的颜色，并不是从bbc_style（）函数中直接获得的，而是需要在其他标准ggplot图表函数中明确设置。...左对齐/右对齐文本参数'hjust'和'vjust'指示水平和垂直文本对齐方式。它们的值可以在0到1之间，其中0左对齐，而1右对齐（或垂直对齐的底部和顶部对齐）。...Free scales 可能已经在上表中注意到，人口相对较少的大洋洲已经完全消失。默认情况下，构面在较小的倍数上使用固定的轴比例。...最好始终在较小的倍数上使用相同的y轴比例，以避免产生误导，但有时您可能需要为每个倍数分别设置这些值，我们可以通过添加参数scales =“ free”来实现。...，例如，如果您希望绘图的高度为650px而不是450px。

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「R」cowplot（三）添加注释

cowplot包提供了很多函数用于注释图形，包括图形下方的注释，图内数学表达式，组合图的总标题等。因为ggplot2 v2.2.0本身就支持这些特性，所以推荐优先使用ggplot2本身的方法。...依赖于应用，我们可能想要以绝对坐标（独立于绘图数学）或以数据的坐标指定标签位置。draw_label()支持这两者。...图形下方的注释函数add_sub()可以用来为图形添加下方的注释。该功能特性与ggplot2的labs()函数的caption参数重叠了，不过该功能会依旧保留。...注意p2不是一个ggplot对象，而是一个gtable，它需要使用ggdraw()绘制。我们可能多次重复操作，比如可以添加一个数学表达式和纯文本。...注意坐标x是相对于图形板左边边界的度量，而y是相对于已经添加到图形下方的空间（有点疑惑，需要尝试才知道），它们不是以绘制的数据度量的。这保证了多个数据不同的图形可以将注释绘制在相同的位置。

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MS4A基因家族在哪些单细胞亚群特异性高表达呢

技术，所以它其实没办法找到太多基因，如下所示：比较早期的10x技术可以看到，MS4A1是B淋巴细胞特异性的，而MS4A6A和MS4A7恰好把两个不同的单核细胞区分开来了。...另外就是，总体上来说，成纤维这样的非免疫细胞是不会表达MS4A基因家族里面的基因的。...，而b 是淋巴系前面的降维聚类分群，走seurat流程进行单细胞降维聚类分群，这样的基础分析，有基础10讲： 01....去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较全部的可视化代码是...MS4A的 a,b,c 很容易把髓系和淋巴系区分，其中a,c是髓系，而b 是淋巴系。

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威少爷的投篮命中率

资深篮球评论员苏群老师的公众号今天分享的文章是《威少投篮惨不忍睹，但他把MVP给乔治》，其中用表格形式展示了威少爷11年职业生涯出手距离投篮命中率和出手距离所占比重的变化，个人认为这类数据用折线图看起来更为直观...，本文记录整理苏群老师文章中用到的数据后使用ggplot2制作折线图的代码数据整理不同出手距离的命中率 ?...从上图可以看出1-5米内出手命中率近两个赛季明显下降，1米内出手命中率生涯最佳 2、出手距离比例 df2<-read.table("clipboard",header=T) df2 mydata2<-melt...limits = c(0,1000))+ theme(axis.title = element_blank(), axis.text.x = element_text(angle=90,vjust...由上图可以看出，威少本赛季较上个赛季的进攻方式的变化：略微增加了三分球，减少了长两分，其他没有明显变化参考文献 R语言ggplot2包画折线图 Legends(ggplot2) ggplot2 legend

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一元线性回归

我们使用R自带的数据集women为例进行分析，women数据集中包含了15个年龄30~39岁的女性身高和体重信息，如下所示：现实生活中身高是更容易观测的一个量，现在我们基于这些数据建模，通过身高来预测体重...，残差应该是均匀分布的（也即残差与拟合值是无关的，红线近似水平），而图中的情况暗示很可能存在更高次项的相关。...第三幅图是标准化残差绝对值的平方根随拟合值的变化情况，用来检验同方差性假设，如果满足假设，也即不同自变量水平下因变量方差是一样的，那么图中数据点应该是均匀分布的（红线近似水平）。...⑵多项式回归虽然各种检验结果均是显著的，但是上面的结果并不是很完美，因为我们从数据点的分布很明显看出weight关于height不完全是线性关系，这时候我们可以添加一个二次项来进行多项式回归： fit2...在构造的多项式里，x与x^2并不一定是独立的，这有可能会产生附加问题，另一种方法是使用poly()函数产生正交多项式，如下所示： library(ggplot2) N=300 x=1:N+rnorm(N

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ggplot2学习笔记——图例系统及其调整函数

最近确实更得太少了，也不知道自己在忙啥，反正感觉不到忙碌的收获，要不是好多小伙伴儿在后台催更，感觉都快忘了还有要更新公众号这回事儿，进入2018年以来，1月份更新了3篇，2月份更新了4篇，三月份2篇，...自己都感觉过分了哈哈~ 今天赶紧找空写一篇~ 学过ggplot2的小伙伴儿们大概都了解过，ggplot2的语法系统将数据层和美化层分开，这种理念给了学习更多的选择，你可以只学习数据层，这样大可保证做出正确的图来...这样只能打60份，因为图表质量不够，这样使用ggplot2并无法发挥其百分百的功力。...guide_legend(), shape = guide_legend(), linetype = guide_legend(), alpha = guide_legend() ) 假设你的图表中使用了这么多的图层...> 原函数是这样的，是不是看着很晕呀哈哈，ggplot2里面随便一个函数都是这样的，不用太惊讶。

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ggplot2饼图和图注顺序不一致如何解决

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