使用facet wrap根据特定变量对geom_bar进行重新排序

使用facet_wrap根据特定变量对geom_bar进行重新排序是一种数据可视化技术，常用于R语言中的ggplot2包。facet_wrap函数可以根据指定的变量将数据分成多个小图，并按照特定变量的值对这些小图进行排序。

facet_wrap函数的语法如下：

facet_wrap(~ variable, nrow = x, ncol = y)

其中，~ variable表示要根据哪个变量进行分组，nrow和ncol表示小图的行数和列数。

facet_wrap的优势在于可以更好地展示多个变量之间的关系，并且可以根据特定变量的值对小图进行排序，使得数据更加清晰易懂。

应用场景：

在市场调研中，可以使用facet_wrap对不同产品的销售情况进行比较和分析。
在社交媒体分析中，可以使用facet_wrap对不同用户群体的互动情况进行可视化展示。
在科学研究中，可以使用facet_wrap对不同实验条件下的数据进行比较和分析。

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1.2 颜色标尺“第三个”单词选择方法根据第三个单词的不同，更换的颜色分为以下几种 1）离散型：在颜色变量是离散变量的时候使用，比如分类时每一类对应一种颜色 manual 直接指定分组使用的颜色 hue...1 facet_wrap：基于一个因子进行设置，形式为：~变量（~单元格） #cyl变量进行分面 p<-ggplot(mtcars,aes(mpg,hp))+geom_point() p+facet_wrap...对nrow设置后的效果图表变得比较拥挤，正常情况下，facet_wrap自然生成的图片，只设置scale = free 会相对比较好看。...2 facet_grid：基于两个因子进行设置，形式为：变量~变量（行~列），如果把一个因子用点表示，也可以达到facet_wrap的效果，也可以用加号设置成两个以上变量 p+facet_grid(vs...九主题（Theme） ggplot画图之后，需要根据需求对图进行”精雕细琢“，title, xlab, ylab毋庸置疑，其他的细节也需修改。

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red"))2.3 分面ggplot(data = iris) + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) + facet_wrap...ggplot函数不能识别文件，只能识别变量。看环境中是否有这个变量。画图是用数据画图。...Petal.Length))+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length))#全局对所有图层有效...(mapping = aes(x = cut))ggplot(data = diamonds) + stat_count(mapping = aes(x = cut))使用表中数据直接作图，而不统计...PPT拼图R包patchwork语法简单，完美兼容ggplot2画图常见的问题代码可运行但是不出图——因为画板被运行dev.off() #关闭画板，可以多次运行，直到出现null device为止，再重新运行出图代码

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，但是如果映射在geom_开头的函数中，每一个函数都需要重新映射）例如：> ggplot(data=iris,mapping = aes(x = Sepal.Length,y = Petal.Length...）facet_wrap( )ggplot(data = iris) + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length,color...=Species)) + facet_wrap(~ Species)图片5)双分面（把行也分组）>dat = iris >dat$Group = sample(...(Group ~ Species)图片6）几何对象（可以叠加使用）图片ggplot() 的映射可以在全局使用，geom_function的映射只能在局部使用7）柱状图/直方图（y轴无需映射）ggplot...(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut)) #常用于统计个数，y轴会根据x轴自动计算图片也可以把count改成prop,计算百分比>ggplot

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facet_wrap()后面跟的是离散型变量ggplot(data = mpg) + geom\_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy))+ facet\_wrap...(~class,nrow=2)1.5.2 通过两个变量对图进行分面 facet_gridggplot(data = mpg) + geom\_point(mapping = aes(x = displ..., y = hwy))+ facet\_grid(drv~cyl)1.5.3 练习题（1）如果使用连续变量进行分面，会发生什么情况？...facet_wrap的帮助页面。nrow和ncol的功能分别是什么？还有哪些选项可以控制分面的布局？为什么函数facet_grid()没有变量nrow和ncol？...不使用统计变换函数的话，如何使用几何对象函数重新生成下列图形？

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高阶可视化绘图系统：ggplot2入门

分面（Facet）：分面（facet）描述了如何将数据分解为各个子集，以及如何对子集作图并联合进行展示。分面也叫作条件作图或网格作图。...；当然几何对象可重新设定数据与映射关系，并作用于此几何对象（对比图4和图7），但并不对初始图图层产生影响（对比图4和图6，图6虽对几何图形中重新定义y变量为carb，但纵坐标依然是wt）。...3、标度（Scale）：fill、color、shape 在对图形属性进行映射之后，使用标度可以控制这些属性的显示方式，比如颜色属性、形状属性等。...6、分面（Facet）分面可以让我们按照某种给定的条件，对数据进行分组，然后分别画图。...#facet_wrap ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point() + facet_wrap(~class, scales = "free") ?

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生信技能树学习笔记 Day 2

+facet_wrap(~species) #分面函数 ~指根据~后的列进行分面图片用来分面的列，必须是分类型变量（变量之间没有大小关系），取值数量是有限的......+facet_grid(Group~species) #分面函数横按照Group切分，竖着按照Species图片sample() #随机抽样sample(letters[1:5], 4) #随机表现在重复运行出的结果每次顺序都不一致...[1] "d" "b" "a" "c"PS: 好习惯养成，内置数据使用的时候赋值给一个新的变量，尽量不要直接在数据上修改④ 局部设定 & 全局设定图片geom_开头是几何对象函数stat_开头是统计变换函数...+geom_bar(mapping = aes(x,y), stat='identity) #stat标识我不需要函数自带的运算功能，我自己提供yggplot(diamonds) + geom_bar(

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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。...我们可以使用facet_wrap()函数和facet_grid()函数创建网格图形（在ggplot2中也称为刻面图）。下表给出了相关的语法，var,rowvar,colvar是因子。...语法结果 facet_wrap(~var, ncol=n) 将每个var水平排列成n列的独立图 facet_wrap(~var, nrow=n) 排成n行独立图 facet_grid(rowvar~colvar...修改ggplot2图形的外观 R的基础绘图中,使用par()函数或特定的画图函数的图形参数来自定义基本函数。遗憾的是，这些对ggplot2图形没有影响，该包提供了特定了函数来改变其图形的外观。...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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ggplot2包图形参数(坐标轴、分面、配色)整理

分面 5.1 使用分面将数据分割绘制到子图中使用facet_grid()或facet_wrap()函数，并指定根据哪个变量来分割数据。...5.1.1 使用facet_grid()分面进行纵向排布、横向排布或同时进行纵横向排布。...# drv和cyl为数据集中指定进行分割的变量 facet_grid(drv ~ .) # 纵向排列根据drv变量分面 facet_grid(. ~ cyl) # 横向排列根据cyl变量分面 facet_grid...(drv ~ cyl) # 同时根据drv纵向、cyl横向分面 5.1.2 使用facet_wrap()分面使用facet_wrap()时，各子图将像纸上的文字一样被依次横向排布并换行。...facet_wrap( ~ class, nrow=2) facet_wrap( ~ class, ncol=4) 分面方向的选择依赖于你更倾向于鼓励读图者进行哪种类型的比较。

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R语言基础-画图（ggplot2）

>1.数据演示数据以R的内置数据iris为例进行说明2....单分面（依旧以点图为例）ggplot(data = iris) + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) + facet_wrap...(~ Species)#根据什么进行分面图片#双分面dat = iris#建议重新赋值而不是在内置数据iris上直接进行修改哦dat$Group = sample(letters[1:5],150,replace...根据需要可以自定义这些设置。...aes(x = cut, fill = clarity), position = "dodge")图片#position = 'fill' 填充式（cibersort免疫浸润分析使用较多

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R语言基础作图

双色的例子#3.分面ggplot(data = iris) + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) + facet_wrap...(~ Species) #通过facet_wrap根据species分成不同的子图#双分面dat = irisdat$Group = sample(letters[1:5],150,replace =...图片保存的三种方法#ggsave可以保存ggplot2与ggpubr的图#1.基础包作图的保存pdf("iris_box_ggpubr.pdf") #保存为pdfpdf("test.pdf") #先写变量名...p2p3<-ggplot(data = aq) + geom_point(mapping = aes(x = Temp, y = Wind,color=Month,shape=Month)) + facet_wrap...-ggplot(data = ozone) + geom_point(mapping = aes(x = Temp, y = Wind,color=Month,shape=Month)) + facet_wrap

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阿榜的生信笔记6-R作图

3、映射（重点哦）关键词：数据框、某一列、图的某个属性按照上述模板一一对应观察，你能找出他们的规律✌ ①、映射设置提个小问题：一个color的实际参数有引号，另一个color的实际参数没有引号，这是为什么呢...答案：color设置空心边框的颜色，fill设置实心内容的颜色 4、分面上图facet_wrap(~ Species)按照三种Species分成了三个面上图按照两种类型进行分面：Group、Species...Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species))+ facet_wrap...Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species))+ facet_wrap...#3.分面 ggplot(data = iris) + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) + facet_wrap

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今天，你学绘图了吗？

⚠️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...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...根据年份分别绘制条形图，position控制位置调整方式，代码如下： > p <- ggplot(mpg, aes(class2,fill=factor(year))) > p + geom_bar(...分面显示条形图，代码如下： > p <- ggplot(mpg, aes(class2,fill=factor(year))) > p+ geom_bar(aes(fill=class2))+facet_wrap

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Day06 生信马拉松-R语言作图

3.分面3.1 根据映射分面ggplot(data = iris) + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) +...facet_wrap(~ Species) 3.2 双分面dat = iris #先将原始数据进行赋值，保留原始数据，防止可正常运行但错误的代码，不对原始数据进行修改dat$Group = sample..., y = Petal.Length)) #每个geom_FUNCTION为一个图层，可叠加4.2 全局设置: mapping =在ggplot中对所有图层有效...(mapping = aes(x = cut))5.1 使用表中数据直接做图,不统计(统计变化使用场景1)fre = as.data.frame(table(diamonds$cut))freggplot...prop(统计变化使用场景2)ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut, y = after_stat(prop), group

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十一、画图（ggplot2、ggpubr）及图片保存

Species), shape = 24, fill = "black") #24号，双色的例子图片1.2.3 分面 1.2.3 分面用来分面的函数 facet_wrap...() 根据数据的某一列把一张图分成若干张子图；具体分成几张图就看用来分面的那一列有多少个取值。..., y = Petal.Length)) + facet_wrap(~ Species) ###单分面，括号内要加～双分面 dat = iris...###不要修改原始数据，重新赋值，在新的文件上进行修改 dat$Group = sample(letters[1:5],150,replace = T) ###在a/b/c/d/e,5个字母中随机重复选取...统计变换使用场景场景1: 使用表中数据直接做图，而不统计。

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ggplot2优雅的拆分堆砌条形图

❝本节来介绍如何「对堆砌条形图来进行图形拆分」；加载R包 library(tidyverse) library(patchwork) 定义主题 theme_niwot % fct_rev()) 绘制主图 unsplit_plot % ggplot(aes(y = manufacturer, fill = class)) + geom_bar...element_blank()) 拆分条形图 class_plots % ggplot(aes(y = manufacturer, fill = class)) + geom_bar...() + scale_fill_manual(values =color_palette) + facet_wrap(vars(class)) + scale_x_continuous(expand...))) + scale_y_discrete(expand = expansion(mult = 0)) + geom_vline(xintercept = 0, size = 1) + facet_wrap

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