在R语言的ggplot2包中,读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢?又见过哪些种类的条形图呢?在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。...,有两点需要说明,一方面,在ggplot2绘图过程中均采用图层思想,将多个图形进行叠加和设置;另一方面,图层思想是通过代码中的加号(+)表现出来的。...然而,在实际的企业环境中,这样的图形出现的频次并不是很高,因为绝对数量的堆叠条形图并不能够达到刺激效果。读者不妨使用下面介绍的百分比堆叠条形图。...双离散单数值的百分比堆叠条形图 # 明细数据--双离散单数值变量的百分比堆叠条形图 ggplot(data = weather2017, mapping = aes(x = aqiInfo, fill...对于数值型变量有两个,离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢(如常见的环比、同比问题),这里提供一个解决思路,那就是使用对比条形图。
「ggplot2中柱状图基本绘制函数常用geom_bar()」 参数介绍: 「data和mapping是ggplot的基本参数,数据和映射。」...✦ 数据(Data),最基础的是可视化的数据和一系列图形映射(aesthetic mappings),该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...identity表示条形的高度是变量的值;对于连续性变量使用bin,转换的结果使用变量density来表示。...「position:」 位置调整,有效值是stack、dodge和fill,默认值是stack(堆叠),是指两个条形图堆叠摆放,dodge是指两个条形图并行摆放,fill是指按照比例来堆叠条形图,每个条形图的高度都相等...image.png 数据调整及误差线增加 在ggplot2中可以直接结合stat_summary函数快速进行数据统计->链接 所以stat可以设置为summary,将柱状图的高度设置为各组的均值并联合stat_summary
柱状图和条形图 使用场景:柱状图一般用于表现分类的变量或者是连续的分类变量的组合。 在超市数据的例子中,如果我们需要知道在每一年新开的超市的门店数量,那么柱状图就是一个很好的图形分析的方式。...堆叠条形图是柱状图的一个高级版本,可以将分类变量组合进行分析。...超市数据的例子中,如果我们想要知道不同分类商品的折扣店数量,包含折扣店种类和折扣店区域,堆叠条形图就是做这种分析最为有效的图表分析方法。...下面是一个简单的画堆叠条形图的例子,使用的是R中的ggplot()函数。...热点图 使用场景:热点图用颜色的强度(密度)来显示二维图像中的两个或多个变量之间的关系。可对图表中三个部分的进行信息挖掘,两个坐标和图像颜色深度。
1、问题背景在Python中,我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为,但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时,事情就会变得复杂。...例如,我们想要创建一个装饰器,可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数,那么obj必须在函数创建时被实例化。...11794592myfunc2Sig of myfunc2 is 11794592myfunc3Sig of myfunc3 is 11925144myfunc3Sig of myfunc3 is 11925144在这个示例中,...dec装饰器用于在类A的方法f以及函数myfunc、myfunc2和myfunc3上。...请注意,这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建,那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。
柱形图 简介 英文:histogram或者column diagram 排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中,通常沿水平轴组织类别,而沿垂直轴组织数值。...(x = Time, y = demand)) + geom_bar(stat = "identity") 看看有什么区别,在第二个图形中,数据中time没有6这个值,但是图形X轴还是画出来了,这就是对于分类变量和连续变量的不同...前面我们都是stat="identity"即每一个bar的高度根据另一个数值变量来决定,那如果,面对像下面的数据,caret变量是分类因子型,这列变量中同一水平的因子有好几个,那么我们画条形图时,一般采用频数型...>= 1900) #选取Source == "Berkeley" & Year >= 1900的数据 csub$pos = 0 #创建csub$pos 变量为csub...,堆叠条形图 ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) + geom_bar(stat = "identity")
其所属的分组不由它们在矩阵中的位置决定,而是在一个单独的列中指定。 术语 数据是我们想要可视化的对象。它包含了若干变量,变量存储于数据框的每一列。...ggplot2 初探 在ggplot2中,图是采用串联起来(+)号函数创建的。每个函数修改属于自己的部分。...在上述例子中,geom_point()函数在图形中画点,创建了一个散点图。labs()函数是可选的,可以添加注释、轴标签、标题等。 ggplot2中有很多函数,并且大多数包含可选的参数。...对条形图来说,'dodge'将分组条形图并排,'stacked'堆叠分组条形图,'fill'垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等。对于点来说,'jitter'减少点重叠。...mytheme.png 多重图 基础绘图中,我们使用图形参数mfrow和基本函数layout()把两个或多个基本图放到单个图中,同样,这种方法在ggplot2中不适用。
首先我们从基础的极坐标绘图开始,极坐标绘图一般是先画柱形图,再转化为极坐标,如下图: library(ggplot2) # 创建示例数据 data1 <- data.frame( category...(或饼图)的堆叠位置中的显示方式。...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。...vjust = 0.5 表示标签对齐在每个堆叠部分的中间。
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(...1, #geom_bar()函数绘制条形图,width:条形图的宽度 stat = "identity")+ #stat="count"表示条形的高度是...geom_text(aes(label = value), position = position_stack(vjust = 0.5),size=5) #vjust=0.5在堆叠柱子的中间位置添加文字...= 1, #geom_bar()函数绘制条形图,width:条形图的宽度 stat = "identity")+ #stat="count"表示条形的高度是...geom_text(aes(label = value), position = position_stack(vjust = 0.5),size=5) #vjust=0.5在堆叠柱子的中间位置添加文字
该软件包具有两个函数功能,bbc_style()和finalise_plot()。...对于折线图而言,折线的颜色或条形图的颜色,并不是从bbc_style()函数中直接实现的,而是需要在其他标准ggplot(ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色))图表函数中明确设置...这是一个非常简单的折线图的示例,使用了gapminder程序包中的数据。...它实质上修改了ggplot2主题功能(ggplot2学习笔记之图形排列)中的某些参数。 例如,第一个参数是设置图标题元素的字体、大小、和字体颜色。...它能按照BBC图形的标准将标题和副标题左对齐,在绘图的右下角添加页脚,也可以在左下角添加来源。它还可以将图表保存到指定的位置。
,它可以同时影响所有的位置变量,譬如说,条形图在笛卡尔坐标系中是规规矩矩的条形,但在极坐标系中,条形就变成了一个个扇形,据此可以构造南丁格尔玫瑰图,如下例: 这是笛卡尔坐标系下的柱形图: qplot...,该函数有两个主要的参数,对应了数据和图形属性映射,这两个参数将作为接下来绘图的默认参数,直到在新加的图层中设定了新的参数,默认值才会被修改‘;其中,数据指定绘图所使用的默认数据框且必须是数据框;映射的设定则与...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...堆叠元素并将高度放缩为1 identity 不做任何调整(就像神经网络里的identity激活函数一样) jitter 给点添加扰动避免重合 stack 将图形元素堆叠起来 而上述这些位置参数通常是应用在条形图中
不可否认的是里面的优秀资源确实不少,比如;https://rpubs.com/Mentors_Ubiqum/geom_col_1 一步步带你绘制各种各样条形图: ggplot: How to stack...其实中文领域,公众号才是最好的资源,类似的绘图细节有《老俊俊的生信笔记》: 环形热图进阶 ggplot 绘制环形堆叠条形图 精彩目录, 值得细读: 其实它的底层仍然是ggplot系列 但是如果你要从ggplot2...✦ 数据(Data),最基础的是可视化的数据和一系列图形映射(aesthetic mappings),该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 几何对象(Geometric objects, geoms)代表在图中实际看到的点、线、多边形等。...✦ 统计转换(Statistical trassformations, stats)是对数据进行某种汇总,例如将数据分组创建直方图,或将一个二维的关系用线性模型进行解释。
在BBC数据团队开发了一个R包,以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形,并且使新手更容易到R创建图形。 例如: ? 加载所有所需的R语言包 通常在R中创建图表需要安装和加载某些软件包。...bbc_style()没有参数,并且在创建绘图后将其添加到ggplot“链”中。...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 。...在轴标签中添加千位分隔符 可以指定轴文本具有千位分隔符,并带有scale_y_continuous的参数。...例如,如果要创建带有很多条形图的条形图,并要确保每个条形图和标签之间有一定的呼吸空间,则可能是这种情况。 如果您确实保留了较大高度图的边距,那么轴和标签之间的间隙可能会更大。
每个geom只能显示特定的几何图形(例如,条形图、线和点等),每个geom都有默认统计,并且每个统计都有默认的geom 位置调整:用于调整图形上几何元素的位置以避免相互遮挡,例如在条形图中,堆叠或回避(...在ggplot2中,层负责创建我们在绘图上感知到的对象。层由四个部分组成:数据和几何映射、统计变换(STAT)、几何对象(GEOM)和位置调整(Wickham 2010)。一个图可能有多个图层。...本书第5章中解释了如何逐层构建图。 4.3.2.3 通过使用qlot()减少键入语法代码的数量 在ggplot2中,有两个主要的高级函数用于创建绘图:qlot()和gglot()。...尺度函数既可用于连续变量,也可用于分类变量。例如,在连续情况下,用刻度填充直方图或密度图;在离散情况下,比例用于填充直方图或条形图,或者在映射颜色、大小或形状时用于散点图。...使用facet_grid(公式)在栅格中绘制多个图 数据根据两个或多个变量分成亚组,facet_grid(公式)函数用来生成grid faceting。
facet_wrap()的第一个参数应该是一个公式,你用〜后跟一个变量名创建(这里“formula”是R中数据结构的名称,而不是“equation”的同义词)。...要在两个变量的组合上构建绘图,请将facet_grid()添加到绘图调用中facet_grid()的第一个参数也是一个公式。 这次公式应该包含两个用〜分隔的变量名。 ?...如果这听起来很奇怪,我们可以通过在原始数据上叠加线条然后根据drv着色所有内容来使其更清晰。 请注意,此图包含同一图表中的两个geom!我们将很快学会如何在同一个地块中放置多个geoms。...image.png 然而,这在我们的代码中引入了一些重复。 想象一下,如果你想改变y轴来显示cty而不是hwy。 您需要在两个位置更改变量,并且可能忘记更新一个变量。...image.png 如果将映射放在geom函数中,ggplot2会将它们视为图层的本地映射。 它将使用这些映射来仅扩展或覆盖该层的全局映射。 这使得可以在不同层中显示不同的aesthetics。
在 PHP 中如果要交换两个变量的值,一般使用中间临时变量来处理,比如: $tmp = $x; $x = $y; $y = $tmp; 比如上面交换临时变量 x 和 y 的值,就要用到临时变量 其实可以是用...PHP 函数 list 来处理: list($x,$y) = array($y, $x); 这样一行代码就简洁得多了,如果使用 PHP 7.1 及以上的版本,还可以使用短数组语法([]): [$x,
问题描述:搜集患者信息时总是需要统计患者的情况分布,或者需要探讨变量之间的关系。 ? 比如我们遇到上图的数据时,想要知道性别是否于stage有关系?...$number <- 1 ggplot(data,aes(stage,number,fill=gender))+ geom_bar(stat="identity",position="stack")...经过这张图,我们可以初步得到的信息是:(1)T1到T4各个分期的患者总数(2)T1期男性患者的数目,T1女性患者的数目(3)其他分期男性或者女性的患者数目。...*100) ggplot(data,aes(stage,percent,fill=gender))+ geom_bar(stat="identity",position="stack")+ ggtitle...总结 这里我用了两个个小技巧,(1)首先明确ggplot2绘制堆叠条形图时,对number这一列相加,所以我将number设置为1,刚好代表每一行就是一个样本/患者(2)在计算百分比时,用了ddply函数
abline()、hline()与vline() 在R的基础绘图系统中我们可以在已绘制的图床上通过abline来添加线条,在ggplot2中当然也有类似的方法: geom_abline(): ...我们主要使用两个参数控制线条的位置,slope控制斜率,intercept控制截距,下面是一个简单的例子,我们在散点图层上叠加截距为20,斜率为2的直线: library(ggplot2) p <-...,stat = 'identity')+ labs(title='消费水平')+ theme(plot.title=element_text(hjust=0.5)) p 可以看出这时我们的堆叠条形图便而可以看作离散的堆积面积图...; 2.4 bin2d() 二维热图也是一种非常实用的图像,我们可以用来一览数据的某两个变量上的指标分布情况: library(ggplot2) d <- ggplot(diamonds, aes...,在数据基本的描述性统计中具有重要意义,而ggplot2中必然可以绘制箱线图,而且可以绘制得非常精美,下面先看一个最朴素的分组箱线图形式: p <- ggplot(mpg, aes(class, hwy
中的图例修改 R语言之可视化(20)之geom_label()和geom_text() R语言之可视化(21)令人眼前一亮的颜色包 R语言之可视化(22)绘制堆积条形图 R语言之可视化(23)高亮某一元素...语言之可视化(28)蜜蜂图 R语言之可视化(29)如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序 问题:如何控制由ggplot2创建的堆积条的堆积顺序。...解决方案 堆叠在数据框的原始顺序中 ra.melt$quality <- factor(ra.melt$quality, levels = ra$quality) p <- ggplot(ra.melt...颠倒堆叠顺序 ra.melt$quality <- factor(ra.melt$quality, levels = rev(ra$quality)) p <- ggplot(ra.melt, aes(...如果我们想颠倒堆叠顺序但同时保留图例的顺序,则使用参数* position_stack(reverse = TRUE)* p <- ggplot(ra.melt, aes(x = variable, y
1.前言 马赛克图(mosaic plot),显示分类数据中一对变量之间的关系,原理类似双向的100%堆叠式条形图,但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度,并会被划分成段。...可以通过这两个变量来检测类别与其子类别之间的关系。 主要优点 马赛克图能按行或按列展示多个类别的比较关系。 主要缺点 难以阅读,特别是当含有大量分段的时候。...对于非均匀的马赛克图,关注的数据维度非常多,一般的用户很难直观理解,在多数情况下可以被拆解成多个不同的图表,以下我们会对其进行绘制。...计算出每行的最大,最小值,并计算每行各数的百分比。ddply()对data.frame分组计算,并利用join()函数进行两个表格连接。...,从横向来看,不同变量(A,B等)的宽度代表该变量占所有数据的占比情况,越宽说明该变量数据总和越大。
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