ggplot_散点图 sunqi 2020/8/1 R 概述 散点图的绘制 拟合散点图曲线 获得示例数据 # 加载数据 # mecars是一个汽车相关的数据集 data("mtcars") mydata...参数 color:点的颜色 size：点的大小 shape ：点的形状 # 设置主函数 p <- ggplot(mydata, aes(x = wt, y = mpg)) # 绘制散点图 p + geom_point...# 多组散点图 # 根据cyl设置散点的形状 # cyl是发动机的缸数 p + geom_point(aes(shape = cyl)) ?...包中 # install.packages("ggrepel") library(ggrepel) # 添加点 # 将汽车的名字赋值给labs，也就是每个个案的标识 .labs <- rownames...结束语 我比较喜欢ggplot2的一点是可以将绘图程序写进函数，可以批量绘图，批量下载，至于设置这些东西，能记就记，记不住，用的时候百度。 love&peace
在opencv中，特征检测、描述、匹配都有集成的函数。vector<DMatch bestMatches;用来存储得到的匹配点对。那么如何提取出其中的坐标呢？...int index1, index2; for (int i = 0; i < bestMatches.size(); i++)//将匹配的特征点坐标赋给point { index1 = bestMatches.at...<< keyImg2.at(index2).pt.x << " " << keyImg2.at(index2).pt.y << endl; } 补充知识：OpenCV 如何获取一个连通域中的所有坐标点...cvReleaseImage(&img); cvReleaseImage(&gray); cvDestroyWindow("contours"); return 0; } 以上这篇使用...opencv中匹配点对的坐标提取方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
微信公众号：yale记 关注可了解更多的教程。问题或建议，请公众号留言; 背景介绍 今天我们将学习如何在Matplotlib中创建散点图。散点图非常适合确定两组数据是否相关。...如果存在相关性，散点图可以让我们发现这些趋势。散点图的想法通常是比较两个变量，让我们开始吧。 ?...scatter()创建散点图表 #s:散点大小 #c :散点颜色 #cmap:Clolormap颜色映射名字 #仅当c为浮点数组时才使用 plt.scatter(x,y,s=100,c=colors,cmap...综合实例 接下来我们来做一个热门视频的散点图分布，从本地准备好的data.csv文件中读取内容包括，每行为一个视频的播放量、喜欢数（点赞量）、喜欢/不喜欢的比例三项内容： ?...图注:yale记公众号
今天跟大家分享如何在地图上进行散点图、气泡图绘制。 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...之后的scale_size_area（）和scale_fill_gradient2（）是对前面geom_point内的fill与size两个标度进行的深度调整，scale_size_area（）告诉软件散点大小与面积要严格的与指标
在拥有空白画布的基础上，我们可以使用R自带的可视化功能语句plot()来描绘散点图、折线图、柱状图等，辅助用户用于观察整个数据集的潜在趋势。...例如像我们提到的，可视化图表中的散点颜色，大小，以及形状都可以通过扩充plot()中的元素改变。...在原点状图基础上，我们定义了散点的大小（cex=4）, 散点形状（pch=11）以及散点颜色（col=”green”） Figure 4 plot()更改散点属性（大小，形状，颜色） 参考：pch所有的参数定义...不同于R plot(),我们可以将ggplot()的绘制理解为两个步骤：首先我们先将需要的数据以及颜色等一些参数输入ggplot()中，其次叠加geom_*()语句，来绘制指定的图表的几何图像类型，比如散点图...很多功能包的使用，比如ggplot(), gganimate(), 其中的元素便是根据R绘图原理，将一个宏观的图表进行元素拆分，并进行分别叠加声明。另外，在绘图时，千万不要急于对图表进行美观。
R的基础包里面也有很多画图函数，例如plot();barplot();qqplot(); 但是还有大名鼎鼎的ggplot2包，用这个包的函数画出的图比较漂亮，而且使用灵活。...以下用的数据是一份毕业生数据，来自王斌会主编的《数据分析与R语言建模》的练习数据，一共48个样本点，9个属性 一、数据 在ggplot2中，接受的数据集必须是以data.frame格式的。...p2=ggplot(UG,aes(score,income)) p2+geom_point(color="blue")#设定散点的颜色为蓝色 p2+geom_point(aes(color="blue"...第一种的点是黑色点，第二种和第三种都是按照性别这个变量分颜色，第三种比较好记忆，相当于先画好图，再加上带颜色的散点。...dp + geom_point() 前面的钻石数据集的第二幅图也可以用这两个语句搞定，这里有点区别在于前面的是先画好了ggplot，再加上不同映射的散点；而这里是先画好了带有不同映射的ggplot，再加上点就好
有读者询问如何对散点图拟合非线性的曲线。实际上我们通常看到的无论是直线拟合还是各种曲线拟合都属于广义线性模型。 这里我们构造一组数据来看看如何使用 ggplot2 来拟合数据。...<- data.frame( x = x, y = y ) 使用 ggplot2 绘制散点图： library(ggplot2) p <- ggplot(df, aes(x, y)) +...geom_point() p 我们先直接利用 geom_smooth() 对散点进行平滑拟合，默认使用的是 loess 方法。...，我们可以通过 R 支持的公式来设定如何拟合散点。...，然后使用线条添加在图上也是可以的。
今天给大家介绍一个好看又简单的散点图展示方法，叫做Beeswarm图（也称为列散点图或小提琴散点图），是一种绘制会重叠的点的方法，使它们从重叠变成彼此相邻。...data = OrchardSprays, log = TRUE, pch = 16, col = rainbow(8), main = 'beeswarm') 可以看到在第一个图中，有很多散点是重复的...，而在Beeswarm图中，将这些重复的点分散开，变成邻近的点。...值绘制散点图 pch = 16, pwcol = 1 + as.numeric(event_survival), #pch点的形状，pwcol 根据event_survival分组颜色 #使用pwpch...color=factor(cyl))) + geom_quasirandom(dodge.width=1) #闪避，dodge.width 调整组内的不同颜色亚组的距离 （2）几种散点的分布方式 ggplot
由于散点图在数据量较多的情况下效果更佳，这里使用ggplot包内自带的数据集diamonds进行案例演示。 ?...ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point() ? 在R中制作散点图的基本语法如上，数据集、X轴、Y轴，最后是散点图图层。...使用像素级散点图： ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point(shape=".") ?...由于散点图可以通过添加size参数用来展示某一指标在散点上的大小，所以基本也不需要单独的气泡图函数。...散点图函数结合统计变换之后可以衍生无穷多中图表类型，具体的图表类型细节，可以参考哈德利的ggplot原著。
在之前的推送中，曾经有过一篇介绍excel图表辅助线的制作方法，其中用到的技巧五花八门、令人眼花缭乱。 而ggplot图表系统中的辅助线添加起来却异常简单，非常易于操作。...接下来我以几个案例的形式对图表辅助线操作进行演示： library(ggplot2) library(reshape2) library(ggthemes) data<-data.frame(Name...辅助线在散点图中也是经常使用的一种图表元素，它可以帮助我们对分布形态进行分割和归纳，使得数据分布形态及趋势更加明显。 接下来使用diamond数据集来展示散点图中的辅助线。...以上散点图没有很明显的分散趋势，不过为了演示散点图中的辅助线，我还是将散点像素画处理，给散点图加上均值十字线。...这里可以使用辅助线来标注我们最感兴趣的时间点数据： ggplot(economics,aes(date,unemploy))+geom_line()+geom_vline(aes(xintercept=
引言 本期推文只要介绍学术散点图的绘制教程，涉及的内容主要还是matplotlib散点图的绘制，只不过添加了相关性分析，拟合关系式和颜色映射散点密度(大多数的英文文章中多出现此类图表)。...(图片来源于网络，如有侵权，望告知，删除，谢谢) 从该图可以看出，这是用ggplot2绘制的相关性散点图(别问我为啥，第一感觉就是 ? )，需要的数据量极大且颜色代表了散点密度大小。...解释如下： （1）12-18行，使用numpy.linespace()和scipy的optimize.curve_fit()方法绘制拟合公式，并以此绘制散点拟合线和散点对角线； （2）33-35行，...这类图表对一般的学术期刊，其完全符合要求，但如果散点更多，则需要用颜色映射进行散点密度映射，使读者更容易理解图表。...总结 本期推文介绍了学术性散点图的绘制过程，基本上符合一般论文的图表要求，主要涉及的知识点不多也不是很难，后面也会陆续推出学术图表的绘制教程推文，其目的就是一个，给大家提供灵感和些许绘图技巧，当然，如果能在论文书写中帮到大家那就最好不过啦
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？...() 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...这种展示最直接的方法就是将散点绘制在密度图上。...另外一种方法是geom_hdr_points( )函数，直接在散点上绘制表示HDR概率的颜色，而不再画出区域： p7<-ggplot(penguins, aes(flipper_length_mm, bill_length_mm...diamonds数据集有5万多个观测，下面比较ggplot2的散点图geom_point( )和 geom_hdr_points( )的效果： p_points <- ggplot(diamonds,
x*y*z, data=data) 同样的，我们也可以对图中的散点设置颜色、大小、形状等参数，与plot不同的是，qplot中可以使用更加丰富的内容和更自由的赋参方法，我们可以传入类别型数据，qplot...如果你希望散点和拟合图共存时，可在geom中传入向量形式来组合各个图层，这也是ggplot2的绘图思想的一个体现，以叠加绘图元素的形式绘制一幅图像： qplot(carat, price, data=data...(ggplot2) data(mpg) data <- mpg qplot(displ, hwy, data=data) 这里，我们使用的图层是散点层，也就是图中的散点，目前为止它是我们这幅图的第一层图层...，但仅使用了qplot()进行绘图，其局限性是只能使用在qplot()中定义的一个数据集和对应的一组图形属性映射，若希望将不同的数据通过不同的图层构建方式来展现在一张图上，就需要使用ggplot()函数...，并多次使用过，它控制生成的图像类型； 3.2.5 位置调整 位置调整指的是对该层中的元素位置进行微调，ggplot2中所有可用的位置调整参数如下： 名称 描述 dodge 禁止重叠，并排放置 fill
使用qplot()对变量carat画出更美观的直方图: > qplot(carat,data=diamonds,geom="histogram",binwidth=.1,xlim=c(0,3),fill...进行数据映射时，函数aes()可用于设置图形样式，通过参数color,shape和size分别设置点的颜色、形状和大小按哪些向量分类，通过这些参数，即使一个简单的散点图也可以传递大量信息。...使用标度类的函数，相当于添加一个新的图层，因此仍然用“+”连接函数，除了基本图层ggplot()其他图层的设置都可以应用于函数qplot() 设置坐标轴样式的标度函数一般以“scale x"开头 ?...()+stat_smooth() 第二图层添加散点;第三图层对Y轴作log10变换;第四图层添加平滑的统计变换 (5)分面 当我们想要观察某一分类变量对数据的影响情况时，仅通过shape, color区分是不够的...”) 生成文件后，默认在后台扫一开，所以查看图形文件前需要用dev.off()关闭文件 此外，程序包ggplot2中的函数ggsave()也用于保存图形，并且可以指定为不同的文件类型。
引言 本期推文，我们使用 R-ggplot2 绘制学术拟合散点图，关注公众号并后台回复"资源分享"即可获取包括本篇教程的数据及其他绘图教程的Python代码和对应数据 ? ? 。 02....R-ggplot2 绘制 （1）默认格式 我们首先使用ggplot2 的基本设置对数据进行散点绘制，这里散点形状 shape=15 为黑色方块。...（3）添加R2、误差线、误差统计等统计指标 这里就体现出R-ggplot2 绘制图表的灵活之处了，我们使用 ggpubr 包中的stat_cor()和stat_regline_equation() 直接绘制...（4）样式更改 还是和 Python-matplotlib 绘制一样Python-matplotlib学术散点图绘制 ，我们通过定制化修改进行散点图样式的更改，具体代码如下： library(ggpubr...到这里，一幅符合学术出版的相关性散点图就绘制完成了，我想需要绘制的图表元素应该都体现出来了 ? ? 03. 总结 R-ggplot2 绘制相关性学术散点图还是很方便的(毕竟有好多优秀的第三方包
前两期分别介绍了R-ggplot2 基础散点图R-ggplot2 基础图表绘制-散点图和 Python-seaborn基础散点图Python-seaborn 基础图表绘制-散点图 的绘制方法，较为系统的介绍了绘图的基础语法...本期的推文就使用R-ggplot2进行一个较为经典的图表仿制，也是自己一直想制作的图表。...主要涉及的知识点如下： geom_smooth()绘制拟合线 ggrepel::geom_text_repel()绘制不重叠文本 ggplot2 + ggrepel 图表再现 这期的推文绘图示例我们使用的是经济学人经典的一张图表...geom_text_repel()添加文本 由于原图文字与散点之间的链接线设置较为合理，这里我们可以使用geom_segment()单独进行位置设置并连线，这里我们就不使用此方法，直接使用geom_text_repel...，但还是存在部分细节之处没有很好的仿制，这里我么只学习绘图技巧啊) 总结 本期推文我们进行了散点示例图的绘制，主要目的还是进行图表技巧的练习，希望可以给大家提供些绘图灵感。
image.png 重复的图片是Figure2中的散点图 ?...image.png 这个图看起来有些像折线图，是因为散点太密集了 第一步是准备数据 数据总共三列，一列x，一列y，还有一列是文字标签，想给哪个点添加文字标签，对应就在这一行写上文字标签的内容，不想添加就是空白...sep="\t") 这样就把数据读进来存储到df1里了 简单的散点图 ggplot(df1,aes(x=Species.Rank,y=Cumultative.relative.abundance))+...image.png 对y轴的值进行log10转化，有两种方式 第一种是直接对y进行log10，如下 ggplot(df1,aes(x=Species.Rank, y=log10...接下来是简单的美化，包括 去掉灰色背景 更改y轴默认的刻度分隔点，现在是100,1000,10000，三个分隔，把它改成100,10000两个分隔 ggplot(df1,aes(x=Species.Rank
今天跟大家分享ggplot图表系统中形状。 在ggplot函数系统中，形状是一类重要的映射属性，如同颜色一样，它可以被赋予给变量，当然也可以直接指定实际的形状类别。...以上函数通过一个简单的折线图+散点图的形式展现了默认状态下输出的散点形状。...ggplot函数的图层理念中，修改局部图层的元素，需要在局部图层内进行设定，这里需要在geom_point（）函数内部进行形状设定。 R绘图系统中存储着的形状符号多达25种： ?...颜色变量是所有属性中为数不多的既可以使用离散型变量、又可以使用连续性变量进行映射的属性 二、关于制定属性映射时shape、size、colour（fill）的位置问题。...（比如本例中同时作用于折线图和散点图的数据集、x轴y轴变量以及分组变量等） 以上是个人学习ggplot函数过程中所获得的一些体会和心得，希望能够帮助大家在学习R语言可视化过程中少走一些弯路，限于个人能力和水平
散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中，可以通过观察两个变量的数据变化，发现两者的关系与相关性。...散点图可以提供三类关键信息： （1）变量之间是否存在数量关联趋势； （2）如果存在关联趋势，那么其是线性还是非线性的； （3）观察是否有存在离群值，从而分析这些离群值对建模分析的影响。...该书第四章——数据关系型图表中展示的散点图系列包括以下四个方面： 趋势显示的二维散点图 分布显示的二维散点图 气泡图 三维散点图 本文主要对第二部分进行介绍，并加上小编自己的理解。...3.3 Q-Q图的绘制 在R中可以使用CircStats包的pp.plot()函数绘制P-P图；ggplot2 包的geom_qq()函数和geom_qq_line()函数结合可以绘制Q-Q 图；另外，...3.5 kmeans聚类的散点图 对上面数据进行kmeans聚类，这里使用base中的 kmeans()进行分类（两类），然后将分类情况(cluster)进行存储，并转化成因子类型。
ggplot2 Visualizations - The Master List (With Full R Code), 应该会有对应的内容，果不其然，发现了 ggplot2 包中的 geom_count...() 函数，以下内容记录自己重复计数图的代码 绘制散点图的时候如果数据较多会出现散点重叠的情况，这样图中展示的数据看起来会比实际数据显得少一些（The original data has 234 data...其中一种解决办法是用 jitter plot (这个jitter自己也不知道如何翻译)来代替 Scatter plot（散点图）ggplot2 对应的函数为 geom_jitter(),他可以让重叠的点随机分布在原始位置的周围...R语言自带的数据包 mpg 另外一种解决办法就是文章开头提到的Counts Plot(计数图)，散点重叠的位置只画一个点，用这个点的大小来代表这个位置重叠点的多少（there is more points...aes中size参数控制点的大小，互相之间可能是按比例来的，并非是实际大小，如果想整体放大应该怎么做？突然想到scale_size是否可以，尝试了一下遇到点小问题，有时间再来探讨
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