上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则,为了生成各种复杂的叠加图层,需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则,本文便就常见的基础几何图形进行说明;
可以使用函数geom_line()、geom_step()或geom_path()。
源自|一览众山小-可持续城市与交通 微信ID:SustainableCity 文|James 译|LapYeung 编辑:Ivy 当我开讲R语言课程时,开场白通常是:纽约时报的视觉部门
R有几种不同的系统用来产生图形,但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法,一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2,我们能够快速学习,多处应用。
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)。
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
数了一下刚好有一周多没有写新文章了,主要是临近毕业琐事比较多,再也没有像之前那样,拥有大把时间可以用来挥霍和消遣,静下心来写代码了。 毕竟要写一篇技术含量很高而又能让大家感兴趣的文章出来,足够的时间保障和没有任何干扰的的心情,一个都不能少。 真的不知道还能坚持写几篇,或者说接下来的时间还能容许我抽出多少来打理这些,希望以前写过的那些对于大家还有价值。 今天给大家介绍一个ggplot2连续颜色映射函数中一组非常好用的预设函数,它可以很容易的帮我们实现特定离散颜色间的均匀连续化。 说的不那么专业一点儿,就是如
1 什么是ggplot2 ggplot2是用于绘图的R语言扩展包,其理念根植于《Grammar of Graphics》一书。它将绘图视为一种映射,即从数学空间映射到图形元素空间。例如将不同的数值映射到不同的色彩或透明度。该绘图包的特点在于并不去定义具体的图形(如直方图,散点图),而是定义各种底层组件(如线条、方块)来合成复杂的图形,这使它能以非常简洁的函数构建各类图形,而且默认条件下的绘图品质就能达到出版要求。 2 与lattice包的比较 ggplot2和lattice
ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统,它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点,将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致,它将数学空间映射到图形元素空间。想象有一张空白的画布,在画布上我们需要定义可视化的数据(data),以及数据变量到图形属性的映射(mapping)。
在进行正式的数据分析之前,通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的,之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等,可以使用data()进行查看,接下来我们以R内置数据mtcars(32辆汽车在11个指标上的数据)为例进行分析,如下所示:
今天这篇推文小编就汇总一下有关Venn Diagram(韦恩图) 的绘制方法,主要内容包括:
但是学生的表现实在是太超出我意料了,能超脱于现有的工具,达到随心所欲的定制化,值得分享!
知道绘图的原理,找到关键路径-绘图就会变的很简单,加上日积月累的练习,就会绘制出亮眼的图形。
文章来源:"Preoperative immune landscape predisposes adverse outcomes in hepatocellular carcinoma patients with liver transplantation" (2021,npj Precision Oncology),数据与代码全部公开在https://github.com/sangho1130/KOR_HCC。
上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。
今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。 不要觉得专门为线条写一章推送有点小题大做,其实线条对于图表而言,功不可没,即便是不起眼的网格、轴线、或者线条的粗线、线型、磅数等都将决定着你的图表品质。 R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多,最常见的场景就是我们做geom_line()(折线图)、geom_path()(路径图),以及图表的绘图区(panel)、图表区、网格系统(grid)中所涉及到的线条。 今天以一个折线图为例,简要说明ggplot函数中关于线条的主要参数及其效
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:
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(虽然质量不敢恭维),也可以同时学习数据层和美化层(当然你要耗费双倍的精力,因为ggplot2理念几
在lattice图形中,lattice函数默认的图形参数包含在一个很大的列表对象中,你可通过trellis.par.get()函数来获取,并用trellis.par.set()函数来修改。show.settings()函数可展示当前的图形参数设置情况。查看当前的默认设置,并将它们存储到一个mysettings列表中:
参考链接是 ggplot2 area plot : Quick start guide - R software and data visualization - Easy Guides - Wiki - STHDA
tidyverse包其中包含着一个重要的可视化包---ggplot2。 Ggplot2是由Hadley Wickham制作的数据可视化软件包,它基于一组称为图层的原则。 基本思想是ggplot2将数据的几何对象(圆圈,线条等),主题和比例放在上面。 几何对象的形式由geom_xxx()函数定义,基于数据变量的几何对象的属性(位置,大小,颜色)由美学(aes())函数指定( 在geom_xxx()函数中)。任何ggplot图的基础层都是由ggplot()函数定义的空ggplot层,它描述了用于绘图的数据框。
用 Python 创建图形的方法有很多,但是哪种方法是最好的呢?当我们做可视化之前,要先明确一些关于图像目标的问题:你是想初步了解数据的分布情况?想展示时给人们留下深刻印象?也许你想给某人展示一个内在的形象,一个中庸的形象?
前言 原文传送门:见文末左下角阅读原文 作者:Aaron Frederick 编译:HuangweiAI 使用Python创建图形的方法有很多,但是哪种方法最好呢?当我们进行可视化时,问一些关于图
导读:喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况:做图表时,用哪种好看又实用的可视化工具包呢?之前文章里出现过漂亮的图表时,也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面,作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包,其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个?
说明没问题,是得到了dataframe;这样:数据准备好了,作图的工具也准备好了,那么我们就开始作图:
添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图,每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图,请使用facet_wrap()。 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)。 传递给facet_wrap()的变量应该是离散的。
面积图是一种源于折线图但是改变了其展现方式的图形。具体地,它通过一定的区域面积来表示数据大小,利用不同的颜色或者线条来区别不同组的数据。William Playfair,苏格兰工程师和政治经济学家,是图形化统计方法的创始人,是面积图的发明人,除此之外他还发明了折线图、条形图、饼图等。他发表于1786年的著作The Commercial and Political Atlas中使用了面积图:
ggplot2可以用来创建优雅的图形,由于它的灵活,简洁和一致的接口,可以提供美丽、可直接用来发表的图形,吸引了许多用户,特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数,并将其延伸为图形语法,即独立指定绘图组件,并将它们组合起来,以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分:data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分:data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting(数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面)。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层,一个图可以有多个图层。
有时候我们用ggplot 绘图,而并不手动设置theme 参数调整,图片往往是非常朴素的。
日历图,在环境与生态指标的动态监测中应用普遍,特别适用于显示不同时间段的指标情况。比如污染物中重金属含量、空气中PM2.5变化情况。在金融行业中检测股票收盘价、回测信号等指标中也很常见。生物医药领域的血糖或血压日记录值,新型冠状病毒的逐日确诊数量等等。通过时间分布的日历图动态监测数据,以弥补普通线图的不足。
拥有财富、名声、权力,这世界上的一切的男人 “海贼王”哥尔·D·罗杰,在被行刑受死之前说了一句话,让全世界的人都涌向了大海。“想要我的宝藏吗?如果想要的话,那就到海上去找吧,我全部都放在那里。”,世界
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。 library(ggplot2) library(reshape2) data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌","脸书","亚马逊","腾讯"),Company = c("Apple","Google","Facebook","Amozon","Tencent"),Sale2013 = c(5000,3500,23
粗略一看,似乎没有什么特别困难的地方,好像之前也看到过类似的图,但是看到老师发来的链接才发现这居然是Nature出版期刊(Horticulture Research)的配图。volume)上的配图!
在介绍完这篇关于Python-Matplotlib基础绘图属性后(这些绘图细节(字体、线类型、标记等)让你的论文配图耳目一新),有很多小伙伴私信能不能详细介绍下关于R-ggplot2的类似介绍?那么今天的这篇推文小编就系统介绍一下,详细内容如下:
要说ggplot2中那些使用不多但是却功能强大的图层函数,我首先想到的就是geom_rect、geom_linerange、geom_segment、geom_ploygon。
将环境数据和生物数据按下图形式放入一个表格中,首列为样品名,首行为环境理化因子或者相关生物参数名称。数据选择适当的标准化,例如,除pH外,所有环境数据进行log处理。
ggthemr为ggplot2提供了近20种主题,可以直接使用,也可以根据需要设置配色,或改变图表细节。
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容,可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包,简单的图+修饰,例如:plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴)等;还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
ggplot2是R语言中四大著名绘图框架之一,且因为其极高的参数设置自由度和图像的美学感,即使其绘图速度不是很快,但丝毫不影响其成为R中最受欢迎的绘图框架;ggplot2的作者是现任Rstudio首席科学家的Hadley Wickham,ggplot2基于Leland Wilkinson在Grammar of Graphics(图形的语法)中提出的理论,取首字母缩写再加上plot,于是得名ggplot,末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不变仅在末尾加上2,如reshape2等;
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统,但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法,它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容,我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”,
小提琴图用于可视化数据的分布及其概率密度。它是箱式图和密度图的组合,密度图通过旋转放置在箱式图侧边,以显示数据的分布形状。小提琴图比箱形图显示更多的信息。主要是数据的分布,可以看出是双峰的还是多峰的
在使用ggplot2初步绘制(ggplot2|详解八大基本绘图要素)出需要展示的图形后,还需要对标题,坐标轴(ggplot2|theme主题设置,详解绘图优化-“精雕细琢”)和legend(ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢)上的对象进行一系列的设置,包括但不限于名称更改,颜色,大小,位置和角度的调整。
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