ggplot:为什么geom_ribbon和geom_line都打印图例？ - 腾讯云开发者社区

> ggplot + geom_ribbon 为了改变两条线交叉点的填充颜色，需要计算交点。...geom_line + geom_line + geom_point 当我计划为上面使用 geom\_ribbon 生成的图着色时，交叉点也需要以 geom\_ribbon 的形式呈现...> cross\[which\] <- NA >segment <- findIntval 为了使 ggplot2 能够在每个线条交叉处改变填充颜色，它需要知道每个彩色区域的起点和终点。...) + geom_ribbon 每个区间都填充了不同的颜色，但我们希望将填充颜色的数量限制为两种。...> ggplot + geom_ribbon + geom_path + opts ---- 本文摘选《R语言绘制GGPLOT2双色XY-面积图组合交叉折线图数据可视化》

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NC图表复现-时序分析预测图

原图论文复现结果 ❝图例部分就不做修改了，有需要的可以自定义更改。...bgc_upper=GPPBGC+bgc_se, bgc_lower=GPPBGC-bgc_se) ggplot...()+ annotate(geom="rect",xmin=2011,xmax=Inf,ymin=-Inf,ymax=0,alpha=.2)+ geom_line(data=df %>% select...(1,2,4) %>% pivot_longer(-id), aes(x = id, y = value,color=name),size=1)+ geom_ribbon(data...id,y=GPPFULL,ymin = full_upper, ymax = full_lower), fill = "#0B7751", alpha = 0.5)+ geom_ribbon

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是的

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了解绘制条形图和折线图的细节

所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性，在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”，起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上，并且详细的记录笔记。...(position = 'identity') #然而，我们经常需要负值为蓝色，正值为红色，且图例显得比较多余 #通过scale_fill_manual()进行颜色调整，参数guide='none'删除图例...默认条件下条形的堆积顺序与图例顺序是一致的 ggplot(cabbage_exp,aes(x=Date,y=Weight,fill=Cultivar))+geom_col() #2.可以通过guides...()进行调整并指定图例对应需要的调整的图形属性 ggplot(cabbage_exp,aes(x=Date,y=Weight,fill=Cultivar))+geom_col()+ guides(fill...A：运行ggplot()函数和geom_line()函数，并指定变量映射到x和y #基础画图 ggplot(BOD,aes(x=Time,y=demand))+ geom_line() #这里的时间是连续型变量

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深度 | 在R中估计GARCH参数存在的问题（续）

几乎所有关于 β 的估计都非常肯定的被认为是 1！这个结果相较于 fGarch 包来说，更加糟糕。让我们看看其他参数的行为。...( param_reshape(params), aes(x = t, y = value)) + geom_line() + geom_ribbon(...ggp10k ggplot( param_reshape(params10k), aes(x = t, y = value)) + geom_line() + geom_ribbon...α 的估计值更加稳定，这一节论和之前文章中的结论大体一致，参数估计的不稳定性集中体现在 β 身上。...结论在一般大小样本量的情况下，rugarch 和 fGarch 的表现都不好，即使改变函数的最优化算法（相关代码未贴出）也于事无补。

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R语言基础绘图教程——第3章：折线图和带状图

"p"：绘点（默认值）； "l"：绘制线； "b"：同时绘制点和线； "c"：仅绘制参数"b"所示的线； "o"：同时绘制点和线，且线穿过点； "h"：绘制出点到横坐标轴的垂直线； "s"：绘制出阶梯图...和热图的渐变色一样。...利用ggplot2绘折线图前面我们说过ggplot2绘制散点图是ggplot()+geom_point()格式，绘制折线图，我们只需要再加上geom_line()。...) #draw the ribbon ggplot(data, aes(Year, Anomaly10y)) + geom_ribbon(aes(ymin=Anomaly10y-Unc10y, ymax...ggplot(data, aes(Year, Anomaly10y)) + geom_line(aes(y=Anomaly10y-Unc10y), colour="blue") + geom_line

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跟着Environmental Research学作图：R语言ggplot2堆积柱形图叠加折线图（2）

()+ geom_ribbon(data=dat02, aes(x=x,ymin=y1,ymax=y3, fill=group,color...=group), alpha=0.5)+ geom_line(data=dat02, aes(x=x,y=y2,...expand = c(0,0), limits = c(0.3,15.7))+ ggnewscale::new_scale_fill()+ geom_ribbon...aes(x=x,ymin=y1,ymax=y3, fill=group,color=group), alpha=0.2)+ geom_line...1元获取，打赏如果没有收到示例数据和代码的下载链接可以加我的微信mingyan24要

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「R」ggplot2精要：线图

这个R教程讲解如何使用R和ggplot2包创建线图。在一个线图中，观察值都按照x排列并连接起来。可以使用函数geom_line()、geom_step()或geom_path()。...+ geom_line(aes(linetype=supp))+ geom_point() # 改变线型和点的类型 ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp...阅读更多关于ggplot2颜色 : ggplot2 colors[4] 更改图例位置 p <- p + scale_color_brewer(palette="Paired")+ theme_minimal...阅读ggplot2图例： ggplot2 legend[5] 带数值型x轴的线图如果x轴的变量是数值型，我可以可以将它根据自己的需要看做连续值或转换为因子变量。...自定义线图 # 简单的线图 # 分组改变点型和线型 ggplot(df3, aes(x=dose, y=len, group = supp, shape=supp, linetype=supp))+

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92-R可视化24-与ggplot图例较劲

3-改变图例标题和子标签改变图例标题的方法有很多，关于子标签，可以使用scale_xx_discrete 定义 labels ： ggplot(chic, aes(x = date, y = temp...，好看一些： 4.3-调整图例方向默认下，图例显示是竖直的（自上而下），我们可以将其改变为水平horizontal ： ggplot(chic, aes(x = date, y = temp, color...除非在aes 中指定变量，否则颜色并不会创建图例，但我们可以借助scale_color_discrete ： ggplot(chic, aes(x = date, y = o3)) + geom_line...），或者使用函数scale_color_manual ： ggplot(chic, aes(x = date, y = o3)) + geom_line(aes(color = "line")) +...默认下，如果是多个图都指定了某个分组：图例标记也会非常智能的显示的。

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跟着Nature学作图：R语言ggplot2分组折线图完整实例多个图例分开放

，目前想到的办法是使用ggpubr这个R包把图例单独挑出来，然后使用annotation_custom()函数再把图例加回去。...) ggplot(data=new.data,aes(x=name,y=mean_value))+ geom_line(aes(color=variants,lty=`Reference genome...library(ggpubr) ggplot(data=new.data,aes(x=name,y=mean_value))+ geom_line(aes(color=variants,lty...(get_legend(p1)) -> legend.01 ggplot(data=new.data,aes(x=name,y=mean_value))+ geom_line(aes(color=...(get_legend(p2)) -> legend.02 ggplot(data=new.data,aes(x=name,y=mean_value))+ geom_line(aes(color

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跟着Nature Plants学作图：R语言ggplot2画分组折线图和置信区间

image.png 论文中提供的原始数据集如下 image.png 需要将其整理成3个单独的数据集 image.png 首先是做数据整理的代码 library(readxl) library(ggplot2...) -> dat03 dat<-bind_rows(dat01,dat02,dat03) dat %>% mutate(group=fct_rev(group)) -> dat 作图代码 ggplot...(data = dat,aes(x=x,y=mean_value))+ geom_line(aes(color=group),size=1.5)+ geom_ribbon(aes(ymin=lower95...scale_y_continuous(breaks = c(0,25))+ labs(x="Subtree node",y="Percent subtree") 最终结果 image.png 这里最终的结果和论文中的图还是有些差异的

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R语言之可视化（27）ggplot2绘制线图

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...() # Change the line type ggplot(data=df, aes(x=dose, y=len, group=1)) + geom_line(linetype = "dashed...")+ geom_point() # Change the color ggplot(data=df, aes(x=dose, y=len, group=1)) + geom_line(color...(data=df2, aes(x=dose, y=len, group=supp)) + geom_line()+ geom_point() # Change line types ggplot...改变图例（legend）位置 p <- p + scale_color_brewer(palette="Paired")+ theme_minimal() p + theme(legend.position

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R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect model|附代码数据

# 要查看效应大小和p值，设置show.values和show.p= TRUE。只有当效应大小的值过大时，才会显示P值。...我们改变颜色，使它们与数据区分开来 #4 为MODEL的估计值添加geom_line。改变颜色以配合估计点。...#5 添加具有模型估计置信区间的geom_ribbon #6 根据需要编辑标签！...#1 chin_plot ggplot() + #2 geom_point(data , + #3 geom_point(data=x_, aes(x= chinde, y=fit...), color="blue") + #4 geom_line(data=x, aes(x= chinde, y=fit), color="blue") + #5 geom_ribbon

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R语言实现非房室模型算法

药代动力学分析过程中房室模型和非房室模型成为两大主要分支。...同时非房室方法是处理药物在体内分布和消除不规则的药物动力学分析的主要手段。尽管非房室模型可以覆盖所有的房室模型，同时在用于药物浓度非特异性测定方面优于房室模型，但是目前房室模型已成为药代动的金标准。...(my_conc, aes(x=time, y=conc, shape=BLOQ, group=subject)) + geom_line...最低定量浓度第一个时间点和最后一个点。...(my_conc, aes(x=time, y=conc, shape=BLOQ, group=subject)) + geom_ribbon

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R绘图-ggplot2(1)

1 数据（Data）和映射（Mapping) 下面以一份钻石的数据为例，这份数据非常大，随机取一个子集来画图。...)) p+geom_point() 3、几何对象（Geometric） #在上面的例子中，各种属性映射由ggplot函数执行，只需要加一个图层，使用geom_point()告诉ggplot要画散点，于是所有的属性都映射到散点上...密度函数图 #说到直方图，就不得不说密度函数图，数据和映射和直方图是一样的，唯一不同的是几何对象，geom_histogram告诉ggplot要画直方图，而geom_density则说我们要画密度函数图...geom_errorbar geom_errorbarh geom_freqpoly geom_hex geom_histogram geom_hline geom_jitter geom_line...geom_path geom_point geom_pointrange geom_polygon geom_quantile geom_raster geom_rect geom_ribbon

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1.6几何对象

练习 (1) 在绘制折线图、箱线图、直方图和分区图时，应该分别使用哪种几何对象？...答：geom_line(), geom_boxplot(), geom_histogram(), (2) 在脑海中运行以下代码，并预测会有何种输出。...为什么？...并且把图例删除了（show.legend = FALSE） ggplot(data = mpg,aes(x = displ,y = hwy))+ geom_point(size=3)+ geom_smooth...第三个图：散点图颜色的颜色根据drv变量进行变化，并且拟合曲线也是和散点图相同颜色（所以可以在最原始图层中加入color=drv），没有拟合曲线的区间，但是有图例（默认就是有的）。

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R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect model

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使用 ncov 包获取并分析疫情数据

代码对照表 code % select(id = 代码, name = 内容) # 合并 wmap 和...", 日期))) %>% ggplot(aes(日期, value, color = kind)) + geom_line() + geom_point() + scale_color_viridis_d...再绘图展示： library(latex2exp) ggplot(R0DF, aes(x = date, y = R0)) + geom_point(color = "#18BC9C") + geom_line...(aes(x = date, y = R0)) + geom_ribbon(aes(ymin = lo.95, ymax = hi.95), fill = "#D5DBFF", color = NA..., size = 0) + geom_ribbon(aes(ymin = lo.80, ymax = hi.80), fill = "#596DD5", color = NA, size = 0,

1.3K2 0

Nature图表复现｜热图叠加折线图

将数据从宽格式转换为长格式，除了"cluster"列 separate(`name`, into = "name", sep = "-") %>% # 将"name"列根据"-"分隔成新的列 ggplot...(aes(name, cluster, fill = value)) + # 使用ggplot绘图，设置映射 geom_tile() + # 添加瓷砖图层，用于绘制热图 scale_y_discrete...legend.title = element_blank() # 设置图例标题为空 ) 绘制线图 line % ggplot(...aes(x = type, y = len, group = cluster, color = group)) + # 使用ggplot绘图，设置映射 geom_line() + # 添加线图层...添加线图到热图上图形导出 ggsave(plot, file = "heatmap.pdf", width = 4.59, height = 8.33, dpi = 300) # 设置文件名、尺寸和分辨率

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高阶可视化绘图系统：ggplot2入门

6、分面（Facet） 7、主题（Theme） 8、实例：0-1分色附：ggplot2函数速查表引言：ggplot2基本要素 “+”和“%+%” 数据（data）和映射（mapping）:想要可视化的数据...展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴——它们实际上是从图形到数据的一个映射，使你可以从图形中读取原始的数据。标度包括位置、颜色、大小、形状、线型。...中，ggplot()函数声明了全局数据和映射关系，在后续几何对象中如未重新设定数据和映射关系，几何对象将沿用ggplot()中声明的数据与映射关系；当然几何对象可重新设定数据与映射关系，并作用于此几何对象...对比图10和图11，aes中color参数属性可以发现，如color对应变量为factor因子时，图10中图例分组显示不同颜色；但如factor对应的变量为数值，ggplot将其识别为连续变量，数值大小决定颜色深度...aes所提供的参数，就通过ggplot提供，而不是提供给geom_point，因为ggplot里的参数，相当于全局变量，geom_point()和stat_smooth()都知道x,y的映射，如果只提供给

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R语言在地图上绘制月亮图、饼状图数据可视化果蝇基因种群

然而，两者都依赖面积作为视觉线索。用法 ggplot2数据可视化包，为R语言中的月亮图提供支持。...它们的绘制方式与ggplot2中的点最为相似：它们的位置由一个x和一个y坐标定义，它们的大小与坐标系无关，所以它们总是保持圆形。...图例关键字三个关键字，用于不同类型的图例：默认值，绘制一个右边的悬臂月（见上文）。 left从左边画出一个新月，与长臂月互补，这对组合图例很有用。...它类似于 "点 "的形状，但计算方式略有不同，所以如果你想让图例月亮的尺寸和月亮的尺寸相匹配，就更合适。 ggplot(tidymoons) + geom(key = full ) + ?...ggplot(lunardist, aes(date, distance)) + geom_line() + # 将下层绘制成一个完整的圆 geom(data = phase, ratio

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绘制GGPLOT2双色XY区间面积图组合交叉折线图数据可视化

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