如何从density ggplot2图中排除NA？ - 腾讯云开发者社区

image.png 加载需要用到的R包 library(treeio) library(ggtree) library(ggplot2) 读取树文件和分组信息 tree<-read.tree("practice.tree...image.png 这个结果右侧的图例最下方式有一个NA的，如果不想要那个NA加一行代码 scale_color_discrete(na.translate=FALSE) 参考链接是 https://stackoverflow.com.../questions/45493163/ggplot-remove-na-factor-level-in-legend ggtree(tree_1)+ geom_tree(aes(color=group...))+ geom_tiplab(offset = 0.1)+ scale_color_discrete(na.translate=FALSE) 这样就把图例去掉了自定义颜色 colors<-...=FALSE)+ #scale_color_discrete(na.translate=FALSE) guides(color=guide_legend(override.aes=list(size

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在Leaflet如何画热图-R

背景在绘制地图时候，我们经常会用到热图，Density map，在ggplot2中可根据坐标产生相应的密度图，2d distribution，那么在交互式地图中，如何制作Density Map，本次文章...，主要介绍如何在Leaflet中，如何绘制热图。...（现在空间流行病学起源）数据来源：Download 1.1 读取数据我们从shp文件中读取Cholera数据，然后转换成经纬度坐标。...#set low density cells as NA so we can make them transparent with the colorNumeric function KernelDensityRaster...参考 1.2d density plot with ggplot2 2.JOHN SNOW’S CHOLERA 3.How to build heatmap with the leaflet package

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如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序

拟合曲线 R语言之可视化①④一页多图（1） R语言之可视化①⑤ROC曲线 R语言之可视化①⑥一页多图（2） R语言之可视化①⑦调色板 R语言之可视化①⑧子图组合patchwork包 R语言之可视化①⑨之ggplot2...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 R语言之可视化（24）生成带P值得箱线图 R语言之可视化（25）绘制相关图（ggcorr包） R语言之可视化（26）ggplot2...绘制饼图 R语言之可视化（27）通过R语言制作BBC风格的精美图片 R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...原始图表 library(reshape2) library(ggplot2) ra.melt <- melt(ra) p <- ggplot(ra.melt, aes(x = variable, y

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（数据科学学习手札38）ggplot2基本图形简述

na.count[na.count == T] <- 1 na.count[na.count == F] <- 0 #将Day按列与na.count拼接并转为数据框 na.count na.count,data[,6])) names(na.count) <- names(airquality) #利用melt以Day为b na.count na.count...~variable) p 2.5 density()与density2d() 　　很多时候当我们获取的数据集样本数量足够时，通常我们可以绘制密度估计图来大致描述数据集数据的分布，ggplot2中当然提供了这类方法...，我们先从一维的说起： geom_density()：　　和R基本绘图系统中的密度曲线绘制方法很接近： library(ggplot2) data <- data.frame(matrix(rnorm...') v geom_density2d()：　　和density()类似，只是我们可以通过density2d来绘制二维变量的概率密度分布： v <- ggplot(data, aes(X1, X2)

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跟我一起ggplot2（1）

ggplot2 R的作图工具包，可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。...qplot 加载qplot library(ggplot2) # 测试数据集，ggplot2内置的钻石数据 qplot(carat, price, data = diamonds) dsmall 如何利用外观参数在同一图中比较不同分类的差异。...在这个例子中，不同图层上的数据是一样的，但是从理论上来讲，不同的图层中可以有不同的数据。...geom_jitter(alpha = 0.3) + theme(panel.grid = element_blank(), panel.background = element_rect(fill = NA

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技术解析｜如何绘制密度分布图

在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析的文章中，我们使用了密度分布图和箱线图对薪资水平与学历对薪资的影响进行了分析，那么早起就对这两种图形的绘制方法进行解析，也借着这个机会讲一下我最喜欢的绘图包：ggplot2...密度分布图在频率分布直方图中，当样本容量充分放大时，图中的组距就会充分缩短，这时图中的阶梯折线就会演变成一条光滑的曲线，这条曲线就称为总体的密度分布曲线。...这条曲线排除了由于取样不同和测量不准所带来的误差，能够精确地反映总体的分布规律，密度分布图其实就是密度分布曲线的填充。原文的的密度分布图的绘制软件为R，为啥不用Python？...接下来我们使用下面代码添加密度曲线 p + geom_density() ?...为了读者可以从图中读到更多信息，我们再将两个岗位的平均薪资线添加进去，首先计算两个岗位的平均薪资并创建为dataframe ?

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day4 呦呦鹿鸣——R for data science阅读笔记之ggplot（）

使用 ggplot2 可视化单个变量的分布&两个或多个变量之间的关系。...）palmerpenguins::penguinglimpse(penguins)View(penguins)开始可视化使用ggplot()第一个参数：在图形中使用的数据集第二个参数：mapping:如何将数据集中的变量映射到绘图的视觉属性...-箱线图；point-点对于有缺失值的数据，散点图内没有显示，但有报错“warning"Removed 2 rows containing missing values (geom_point()).na.rm...一条线从框的两端延伸到分布中最远的非异常值点。...()里改填色fill = species描边color = species在geom_density()里改：增加透明度geom_density(alpha = 0.5)改变线宽linewidth =

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R中实现joy plot

joy plot是类似于多组分类的重叠在一起的密度图（density plot），其效果图如下图所示： ? 从这个图上可以明显看出来不同组之间的关系。在R中可以导入ggjoy包实现。...假如直接用ggplot2做density plot，会显得有点不够直观： library(ggplot2) data(diamonds) g <- ggplot(diamonds) + geom_density...(aes(x = price, fill = color), color = NA, alpha=.35) + labs(title="Density plot", x="

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R可视化：不一样的ggplot2箱线图

箱线图（Boxplot）是一种用于展示一组数据分布特征的图形，它能够提供以下信息：中位数：箱线图中的中位线表示数据的中位数。...最小值和最大值：在某些箱线图中，除了四分位数之外，还会展示最小值和最大值（不包括异常值）。数据的偏斜性：箱线图的形状可以揭示数据的偏斜性。...geom_boxplot(width = .4, outlier.shape = NA)：添加一个箱线图几何对象，箱子的宽度设置为 0.4，并且移除异常值（outliers）的点。...scale_size_continuous(range = c(10, 12))：设置点的大小比例尺，范围从 10 到 12。...theme_classic()：应用经典的 ggplot2 主题。

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R in action读书笔记（22）第十六章高级图形进阶（下）

,NA), ylim = c(NA, NA), log = "", main = NULL,xlab =deparse(substitute(x)), ylab = deparse(substitute...library(ggplot2) data(singer,package="lattice") qplot(height,data=singer,geom=c("density"), facets=...16.4 交互式图形 16.4.1 与图形交互：鉴别点可对散点图中的点进行鉴别和标注的函数：identify()。...利用该函数，你可用鼠标对散点图中所选择的点标注行数或者行名称，直到你选择了Stop或者右击图形识别工作才会停止。...单击散点图上的点，可以对它们进行标注，直到你从Graphics Device（图形设备）菜单中选择了Stop，或者右击了图形并从右键菜单中选择了Stop。

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离散颜色标度连续化的最佳方案

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。...scale_colour_distiller(type = "seq",palette=1,direction= -1,na.value = "grey50",guide = "colourbar")...以上参数中，type即是指定色盘类别，仍然是三大类别，palette指定色盘代号或者名称，direction指定方向，na.value指定缺失值颜色，guide指定最终图例的样式。...library(ggplot2) ggplot(faithfuld) +geom_tile(aes(waiting,eruptions,fill=density)) ?...当你使用一个默认的连续性映射时，ggplot2会给你的图表设定一个默认的连续性颜色渐变。

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R语言基础绘图教程——第4章：面积图和饼图

ggplot2绘制面积图 ggplot2绘制面积图的代码格式： ggplot(sunspotyear, aes(x,y))+ geom_area() 绘制面积图，文件格式如下： #draw simple...sunspotyear, aes(Year,Sunspots))+ geom_area(fill="blue", alpha=.2) + geom_line() 按分组作图，文件格式如下： library(ggplot2...=20) pie(data$Value, labels=data$Group, radius=0.8, clockwise=T, init.angle=90, density=20, col=rainbow...0,0,0,0)) #first start with 10 pie(rep(1,10), col=rainbow(10), lty=0, labels='', init.angle=90, border=NA...language par(mar=c(0,0,0,0)) pie(rep(1,2000), col=rainbow(2000), lty=0, labels='', init.angle=90, border=NA

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R语言可视化——ggplot绘制中心密度辐射图

今天这篇算是之前ggplot2图表系列的增补。...因为在ggplot2中一直没有看到好的关于密度辐射图（或者称它为热力辐射图，就是那种PowerMap中可以通过颜色色度探查区域指标分布密度的图表类型）的合适解决方案，最近在看github官网上ggmap...我就突发奇想，如果不是通过ggmap而是通过ggplot函数是否也可以呢，果然也是可以出效果的，先将方法介绍如下：首先需要加载如下包： library(ggplot2) library(plyr..., color = NA)+coord_map("polyconic") ?..._2d", alpha = .3, color = NA)+ coord_map("polyconic") + geom_point(data=data,aes(x=lon,y=lat,size=prob

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R语言可视化学习笔记之ggridges包绘制山峦图

introduction.html geom_ridgeline() library(ggridges) library(tidyverse) # grid.arrange来自于gridExtra包，可以同时拼图多个ggplot2...geom_density_ridges() geom_density_ridges()函数首先会根据数据计算密度然后绘图，此时美学映射height没有必要写入函数中。...跟ggplot2一样，图例是可以修改的,其他参数比如大小、透明度、形状等都是可以通过cyclinal scales修改。...fill = guide_legend( override.aes = list( fill = c("#D55E00A0", "#0072B2A0"), color = NA..., point_color = NA)) ) + ggtitle("Height in Australian athletes") + theme_ridges(center = TRUE)

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散点图及数据分布情况

5.3 使用不同于默认设置的点形 Q：如何更改散点图中默认的数据点的点形？...), guide=guide_legend(override.aes = list(shape=21))) 5.4 将连续变量映射到点的颜色或大小属性上 Q：如何使用散点图中的颜色和大小属性来表示第三个连续变量...geom_point(aes(alpha=0.5))+ scale_size_area()+ scale_color_brewer(palette = 'Set1') 5.5 处理图形重叠问题 Q：如何避免散点图中有大量数据点重叠并且彼此覆盖...#使用更小的点 ) *值得注意的是：这里没有使用ggplot2，因为它无法绘制散点图矩阵，现在GGally包已经被开发出来用来作为ggplot的拓展包，其中的ggpair（）函数可以用来绘制这种图。...#这是因为置信域即槽口的上边界超过了箱体，但是没有什么毛病图还是可以用的惹 6.8 向箱型图中添加均值 Q：如何向箱型图添加均值？

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R语言图形拼接神器：Patchwork包入门指南

Patchwork 是一个非常流行的用于拼接 ggplot2 图形的包。它提供了一种类似四则运算的方法来拼接图形，非常易于使用，是拼接 ggplot2 图形的首选工具。拼图符号 +：左右拼图。...示例图形首先，我们使用 ggplot2 包中的 mtcars 数据集来创建四个示例图形： library(ggplot2) library(patchwork) p1 <- ggplot(mpg)...= drv), position = "dodge") + labs(x = "year") + ggtitle("Plot 2") p3 <- ggplot(mpg) + geom_density...(aes(x = hwy, fill = drv), colour = NA) + facet_grid(rows = vars(drv)) + ggtitle("Plot 3") p4 <-...drv, y = hwy), geom = "errorbar", fun.data = mean_se, width = 0.5) + ggtitle("Plot 4") 接下来，通过实例演示如何用

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R语言可视化学习笔记之ggridges包

introduction.html） geom_ridgeline() library(ggridges) library(tidyverse) # grid.arrange来自于gridExtra包，可以同时拼图多个ggplot2...geom_density_ridges() geom_density_ridges()函数首先会根据数据计算密度然后绘图，此时美学映射height没有必要写入函数中。...跟ggplot2一样，图例是可以修改的,其他参数比如大小、透明度、形状等都是可以通过cyclinal scales修改。...fill = guide_legend( override.aes = list( fill = c("#D55E00A0", "#0072B2A0"), color = NA..., point_color = NA)) ) + ggtitle("Height in Australian athletes") + theme_ridges(center = TRUE)

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R语言CMplot包绘制曼哈顿图

- Y轴为该位点相关的统计显著性P-value值，由于p-value值范围是从0-1，且越小越好，直接展示非常密集于0附近，很难区分。...如何使越近0的显著数值变大，且而容易区分开，log10变换是非常好的方法，直接把关注的高显著性(Pvalue趋近零)值高位显示，远离整体，目标一目了然。...- 图中水平线一般为设定的不同显著性水平阈值，方便读出每个点的显著性水平；或只添加一条显示性阈值，高于则显著。曼哈顿图绘制工具散点图，自然还是R语言，ggplot2可以画的非常漂亮。...注意:如果绘制SNP_Density，只需要前三列。...For example: col=matrix(c("grey30","grey60",NA,"red","blue","green","orange",NA,NA),3,3,byrow=T).

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「R」一个函数获取 TCGACCLE 单基因分子数据

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（数据科学学习手札37）ggplot2基本绘图语法介绍

，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；　　按照《图形的语法》一书中的观点，一张统计图形就是从数据到点、线或方块等几何对象的颜色...图中可能还有分组，就是生成关于数据的不同子集的图形。...ggplot2的神奇之处~ 二、从qplot开始 2.1 基础图形　　用惯了基础的绘图函数之后，突然转到ggplot2的绘图风格，或多或少会有些摸不着头脑，因此我们先从ggplot2中的qplot方法开始...super: ----------------------------------- geom_point: na.rm...= FALSE stat_identity: na.rm = FALSE position_identity 　　而对于ggplot2中的绘图，有两种方式：一是在qplot中一步到位配置好所有的参数以产出所需的图像

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R语言ggplot2作图如何去掉图例中的NA

在Leaflet如何画热图-R

如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序

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