分享一个c语言作图的库kplot，github链接为 https://github.com/kristapsdz/kplot 。...kristapsdz/kplotcd kplot; make PREFIX=/usr sudo make install 安装好了之后我们就可写我们的示例代码了，代码由scatterPlot.c,...kvec.h(来自klib，一般情况我们直接git clone https://github.com/attractivechaos/klib 到与 scatterPlot.c 同一目录就行), IO_stream.h...`pkg-config --cflags --silence-errors cairo || echo '-I/opt/X11/include/cairo'` -Iklib scatterPlot.c...} gzFile in = gzdopen(fd,"rb"); return in; }#endif kvec.h /* The MIT License Copyright (c)
作图baseggplot2 ★ggpubr拼图par里的mfrowgrid.arrange cowplotcustomLayoutpatchwork ★导出经典三段论ggsave ★（属于ggplot2...y=Petal.Length, color=Species))+ scale_color_manual(values=c(...y = b, color = change))+ scale_color_manual(values =c(...geom_bar(mapping = aes(x = cut))ggplot(data = diamonds) + stat_count(mapping = aes(x = cut))使用表中数据直接作图...#作图代码...dev.off() #画完了，关闭画板方法3：eofficelibrary(eoffice)topptx(p,"iris_box_ggpubr.pptx") #把一张图保存为
原标题：【编程课堂】海龟作图 0、前言 turtle是 python 内置的一个比较有趣味的模块，俗称 海龟作图，它是基于 tkinter 模块打造，提供一些简单的绘图工具，海龟作图最初源自 20 世纪...60 年代的 Logo 编程语言，之后一些很酷的 Python 程序员构建了 turtle 库，让其他程序员只需要 import turtle，就可以在 Python 中使用海龟作图。...使用海龟作图，我们不仅能够只用几行代码就创建出令人印象深刻的视觉效果，而且还可以跟随海龟看看每行代码如何影响到它的移动。这能够帮助我们理解代码的逻辑。...所以海龟作图也常被用作新手学习 Python 的一种方式。...我们用几个简单的例子讲解海龟作图的用法。
最近小仙同学很是烦恼，本以为自己已经掌握了ggplot2作图的语法，用read.csv(),ggplot()+geom_point()/boxplot()/violinplot()…就可以画遍天下图表，...按照惯例写一下整个作图的过程。 Step1. 绘图数据的准备 首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式，建议大家在excel中保存成csv格式。 ?
setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\pic") # Plot separate ggplot figures in a loop.
ggplot2基础包中有一定的绘图函数，但为了满足作图的要求，可以优先考虑ggplot2*ggplot2中通过不同的geom函数生成图层，从前往后覆盖，因此需要考虑函数书写的顺序**ggplot2以+连接各个...,position=)++facet图片的保存#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...y = b, color = change))+ scale_color_manual(values = c(...title指定标题，tag_levels指定角标，可自动编号(p1+p2+plot_layout(tag_level = 'new')) /p3+plot_annotation(tag_levels = c(...collect') #将所有图例移至右侧#合并图例（本处图例不同，不能合并，故列出可合并的代码）#patchwork <- patchwork & scale_fill_continuous(limits = c(
今天小仙同学给大家分享下Radar chart的作图方法，其实雷达图我们在生活中能经常可以见到，比如大家很喜欢玩的王者荣耀里就有。通过简单的图形对比，人物特点一目了然。 ?...作图数据如下： ? 画出来的效果图如下： ? 作图方法： Step1. 绘图数据的准备 首先还是要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式excel中保存成csv格式。数据的格式就在上面啦。
具体的作图过程如下。 Step1.绘图数据的准备 首先还是要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式excel中保存成csv格式。 数据的格式已经在上面展示过啦。...= 0.8, vjust = 0.9))+ xlab("销量排行前十")+theme(legend.position="none")+ scale_y_continuous("销量",breaks= c(...0,200000,400000,600000),labels =c("0","200000","400000","600000")) p ?...有什么新的作图要求，可以留言给我哦！
一、常用的可视化包1）作图包base：ggplot2：ggpubr：2）拼图包par里面的mfrowgrid.arrangecowplotcustomLayoutpatchwork二、基础包绘图函数图片...geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species))+ scale_color_manual(values = c(...+ geom_jitter()图片b）堆叠直方图ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut,fill=clarity))图片c）
这张图在开始介绍R语言的时候就出现过啦，不过小仙同学当时并不知道怎么画。今天可以秀一把啦。 Step1.绘图数据的准备 老样子，准备好要作图的csv文件。...backgroundColor="white", removePanelGrid=TRUE, axisLine=c(
绘图数据的准备 首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式，建议大家在excel中保存成csv格式。 数据的格式如下图：一列表示一种变量，最后一列是每一行的行名。...=1,colour="gray")+ geom_line(data=ave_melt, aes(x=variable,y=value,group=Type),size=2,colour="#E3191C"
本着能少动一下是一下的懒人原则，是不打算用R画的，再说，本小仙不是掌握了R作图大器ggplot2么，实在需要用的时候我就一句ggplot()+geom_pie()不就搞定了。...作图的流程如下，先画出堆积柱状图之后，在此基础上再修改细节。 ? 具体步骤如下： Step 1....绘图数据的准备 首先还是要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式,在excel中保存成csv格式。 数据的格式如下图： ? Step2....Percentage,fill=Group)) + geom_bar(stat = "identity",color="white") + scale_fill_manual(values = c(
绘图数据的准备 首先还是要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式, 在excel中保存成csv格式。数据的格式如下图： Step2....variable)) + geom_beeswarm(cex = 2, priority = "descending") + scale_color_manual(values = c(...AF0F11", "#3372A6", "#367B34", "#7F4288", "#D16800", "#D9D92D", "#976C53...color = variable)) + geom_beeswarm(cex = 2, priority = "descending") + scale_color_manual(values = c(...", "#3372A6", "#367B34", "#7F4288", "#D16800", "#D9D92D", "#976C53
即便小仙同学决定学习R语言来提升自己作图的“逼格”的时候，心中还有有些疑虑的(嘿嘿，我这么懒，可不愿意做无用功了?)。仔细想了想，貌似又找到了两个学习的理由。...这时候用Excel或者Origin作图的劣势就显现出来了，每换一种分析方法或者是数据，我们都需要经过“插入图表”、“调整颜色”、“调整间距”等等繁杂的工序画出一张可以拿去“面圣”的图。...(假设你已经安装了R和RStudio) Step1.绘图数据的准备 首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式。...如果你想手动改变颜色，可以使用这一句 #注释：”#56B4E9”可以用其他颜色的代码来替换 p+geom_violin(aes(fill= "dose"))+scale_fill_manual(values=c(...有什么新的作图要求，可以留言给我哦！
绘图数据的准备 首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式，建议大家在excel中保存成csv格式。 作图数据格式如下： ? ? Step2....ggplot(data_melt,aes(x=variable,y=value,fill=Sample))+geom_split_violin()+ scale_fill_manual(values = c(..."#7697CB","#D293C1"))+ theme_bw() p ?...对图片质量要求比较高、想让小提琴图取消变平滑的朋友，可以参考我之前的分享《R语言作图技巧—— 导出高清图》，今天的分享就到这里啦。
---title: "note4"output: html_documentdate: "2023-05-16"---R Markdown#设置镜像options("repos"=c(CRAN="http...color="Species")#ggplot2语法1入门级绘图模板，2映射，3分面，4几何对象，5统计变换，6位置调整，7坐标系library(ggplot2)#1.入门级绘图模板：作图数据..."Species", shape = "Species", add = "jitter")pmy_comparisons <- list( c(..."setosa", "versicolor"), c("setosa", "virginica"), c(...，通用三段论pdf("iris_box_ggpubr.pdf")#保存的格式及文件名boxplot(iris[,1]~iris[,5])#作图代码text(6.5,4, labels = 'hello'
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)。...Step1.绘图数据的准备 首先还是要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式excel中保存成csv格式。 数据的格式如下图：一列表示一种变量，第一行是列名 ?...有什么新的作图要求，可以留言给我哦！
绘图数据的准备 首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式，建议大家在excel中保存成csv格式。 Step2....有段时间小仙觉得R语言作图这个系列差不多要结束了，因为常见的图表都快画了一遍了，有点江郎才尽的感觉，不知道接下来还能画什么。
R语言作图系列的更新频率跟理想中的一月一次差别有点忒大了，不得不让小仙陷入深深的反思，对于时间的规划也有了一些新的感悟。...绘图数据的准备 首先还是要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式excel中保存成csv格式。 数据的格式如下图： Step2....(start = 7) + scale_fill_manual(values = c(第一梯队="#E41A1C",第二梯队="#377eb8",第三梯队="gray")) p4 注意事项 在调整颜色的时候有个小插曲...，一开始用的语句是 scale_fill_manual(values = c("#E41A1C", "#377eb8", "gray")) 但是得到的图是这样的 并不是"第一梯队"给到了红色，debug...="#E41A1C",第二梯队="#377eb8",第三梯队="gray"))
画图的目的是为了展示数据常用可视化R包和函数作图的三类1.基础包-绘图函数实例plot(iris ,1 ,iris,3,col = iris,5) text(6.5,4, labels = 'hello...geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,y = Petal.Length,color = Species))+scale_color_manual(values = c(...Sepal.Length",color = "Species", shape = "Species",add = "jitter")pggpubr可以实现组间比较>my_comparisons p + stat_compare_means...ggsave("iris_box_ggpubr.png")ggsave(p,filename="iris_box_ggpubr2.png")通用：三段论保存的函数及文件名 pdf("test.pdf")作图代码
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