aes参数控制了对哪些变量进行图形映射，以及映射方式，aes是Aesthetic的缩写。 下面我们来绘制一个直方图作为示例。数据集仍采取mpg，对hwy变量绘制直方图。...首先加载了扩展包，然后用ggplot函数建立了第一层，hwy 数据映射到X轴上；使用+号增加了第二层，即直方图对象层。...，它是ggplot中重要的图层控制对象，因为它负责图形渲染的类型。...而且每个geom还默认搭配某种统计变换（stat），geom_histogram的默认统计变换是stat_bin。它负责对数据进行分组计数。...下面我们尝试两种更为复杂的直方图，首先将数据按照year这个变量划分为两组，用不同的颜色绘制直方图，而且用频率而非计数来刻画Y轴，并添加密度曲线。
5.3.4 习题解答 问题一 研究 x、y 和 z 变量在 diamonds 数据集中的分布。你能发现什么？思考一下，对于一条钻石数据，如何确定表示长、宽和高的变量？...解答 首先，计算这些变量的汇总统计信息并绘制其分布。...= aes(x = z), binwidth = 0.01) 从分布中可以看出几个特征： x 比 y 和 z 大 存在离群点 三个变量都是右偏分布 结论：x是长度，y是宽度，z是深度。...如果将直方图放大到只显示一半的条形，那么又会发生什么情况？ 解答 在计算和绘制图形后，coord_cartesian()函数将放大由限制指定的区域。因为已经计算了直方图容器，所以它不受影响。...但是，在计算与直方图相关的统计数据之前xlim()和ylim()函数会影响操作。因此，在计算箱子宽度和计数之前，将删除x和y界限之外的值。这可能会影响直方图的外观。
此外，如果数据质量不高，若对每个变量都采取这种做法，那么你最后可能会发现数据已经所剩无几！ 2. 缺失值代替 最简单的做法就是使用mutate()函数创建一个新变量来代替原来的变量。...因为无法明确地绘制出缺失值，所以ggplot2 在绘图时会忽略缺失值，但会提出警告以通知缺失值被丢弃了： ggplot(data = diamonds2, mapping = aes(x = x, y...在直方图中x需要是数值型的，stat_bin()按范围将观察结果分组到各个箱中。由于NA观测值的数值是未知的，它们不能被放置在特定的容器中，因此被丢弃。...diamonds2 % mutate(y = ifelse(y y > 20, NA, y)) ggplot(diamonds2, aes(x...条形图：在geom_bar()函数中NA被视为单独一类的数据，此函数要求x是一个离散的(分类的)变量，缺失的值类似于另一个类别。
以克拉(carat)数为X轴变量，价格(price)为Y轴变量。...p ggplot(data = small, mapping = aes(x = carat, y = price)) ##上面这行代码把数据映射XY坐标轴上，需要告诉ggplot2，这些数据要映射成什么样的几何对象...直方图 #直方图最容易，提供一个x变量，画出数据的分布。...="identity") #柱状图和直方图是很像的，直方图把连续型的数据按照一个个等长的分区（bin）来切分，然后计数，画柱状图。...ggplot2提供了很多的geom_xxx函数，可以满足我们对各种图形绘制的需求。
下面的图形在一开始的基础上添加了新的元素：分面，多个图层以及统计数据。分面和图层扩展了上面提到的数据结构：每一个分面的每一个图层都有属于自己的数据集。...", bin = 0.1) #直方图 ?...ggplot(mpg, aes(x = displ)) + stat_bin(aes(y = ..density.., fill = factor(year)), colour = "#909090...ggplot2中的基本概念 将数据中变量映射到图形属性。映射控制了二者之间的关系。 ? 标度：标度负责控制映射后图形属性的显示方式。具体形式上来看是图例和坐标刻度。...统计变换(Statistics)：对原始数据进行某种计算，例如二元散点上加上一条回归线。 ?
直方图 单变量连续变量：可绘制直方图展示，提供一个连续变量，画出数据的分布。...区分与联系： 直方图把连续型的数据按照一个个等长的分区（bin）切分，然后计数画柱形图。 柱状图是把分类数据，按类别计数。...箱式图 箱线图通过绘制观测数据的五数总括，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值，描述了变量值的分布情况。...2 坐标轴标尺修改（x , y） 本部分主要是对坐标轴做如下改变， 更改坐标轴名称 更改x轴上标数的位置和内容 显示对一个轴做统计变换 只展示一个区域内的点 更改刻度标签的位置 实现上面的这些可以使用scale_x...九 主题（Theme） ggplot画图之后，需要根据需求对图进行”精雕细琢“，title, xlab, ylab毋庸置疑，其他的细节也需修改。
数据特征为了了解 RNA-seq 计数是如何分布的，让我们绘制单个样本 Mov10_oe_1 的计数直方图：ggplot(data) + geom_histogram(aes(x = Mov10_oe...count 数据的共有特征：与大部分基因相关的计数较少由于没有设置表达上限，因此直方图右方有很长的尾巴数据的变化范围很大查看直方图的形状，发现它不是正态分布的。...每个数据点代表一个基因，红线代表 x = y。图片均值不等于方差（数据点的散布不在对角线上）。对于具有高平均表达的基因，重复之间的方差往往大于平均值（散点在红线上方）。...此处绘制了“未处理”和“处理”组中 GeneA 的表达（计数）。每个点对应于单个样本的表达，并且根据它们属于哪个组对点进行着色。图片“处理”组 GeneA 的平均表达水平是“未处理”组的两倍。...更多重复的作用：估计每个基因的差异随机化出未知的协变量发现异常值提高表达和变化估计的精度下图评估了测序深度和重复次数对差异表达基因数量关系图片请注意，与增加测序深度相比，重复次数的增加往往会返回更多的差异表达基因
数据特征 为了了解 RNA-seq 计数是如何分布的，让我们绘制单个样本 Mov10_oe_1 的计数直方图： ggplot(data) + geom_histogram(aes(x = Mov10...上图展示了一些 RNA-seq count 数据的共有特征： 与大部分基因相关的计数较少 由于没有设置表达上限，因此直方图右方有很长的尾巴 数据的变化范围很大 查看直方图的形状，发现它不是正态分布的。...每个数据点代表一个基因，红线代表 x = y。 scatterplot 均值不等于方差（数据点的散布不在对角线上）。 对于具有高平均表达的基因，重复之间的方差往往大于平均值（散点在红线上方）。...此处绘制了“未处理”和“处理”组中 GeneA 的表达（计数）。每个点对应于单个样本的表达，并且根据它们属于哪个组对点进行着色。...更多重复的作用： 估计每个基因的差异 随机化出未知的协变量 发现异常值 提高表达和变化估计的精度 下图评估了测序深度和重复次数对差异表达基因数量关系 replicates 请注意，与增加测序深度相比，
## ＃＃AQI和PM2.5的直方图 pmaqi %>% ggplot(data) + geom_histogram(aes(x = value), bins = 35) + ggplot(...下图通过渐变颜色绘制了变量良好天气的不同平均值。该地图显示了各州空气质量良好的日子。从地图上可以看出，北部和东部地区的空气条件比其他州更好。 ##按州汇总aqi（区域水平）。..., fill = good) 下面还绘制了不健康天数变量的平均值，这证实了以前的观察结果，即东部各州的空气条件较好。...ggplot() + geom_polygon(aes(x = long, y = lat, group , fill ), scale\_fill\_distiller...站点上的点级AQI映射如下。由于AQI考虑了许多典型污染物，因此与PM2.5的模式相比，AQI的分布显示出不同的模式。
3.分组 是ggplot2种映射关系的一种, 默认情况下ggplot2把所有观测点分为了一组, 如果需要把观测点按额外的离散变量进行分组处理, 必须修改默认的分组设置。...1.直方图 #直方图 ggplot(small.diamonds)+geom_histogram(aes(x=price)) 还可以按照不同的变量填充不同色，比如切工、钻石颜色 ggplot(small.diamonds...(aes(x=color)) 注意直方图和柱形图的区别：直方图把连续型的数据按照一个个等长的分区（bin）来切分，然后计数，画柱状图。...(aes(x=carat,y=price,shape=cut,color=color))+scale_y_log10()+scale_color_manual(values=rainbow(7))#对y...()+facet_wrap(~clarity)+stat_smooth() 九、主题 对图进行定制，如title, xlab, ylab显示出图标题，x轴，y轴，ggplot2提供了ggtitle
写在前面 上一期我们对《R数据科学》第3.7节进行了内容介绍和习题解答，细心的读者可以发现，这里直接跳转到了5.3节了。原因在于中间各节内容干货较少，也没有习题，所以就跳过了。...所有变量都有自己的变动模式，我们可以通过可视化来揭示其中一些有趣的信息。 5.3.1 对分布进行可视化表示 对变量分布进行可视化的方法取决于变量是分类变量还是连续变量。...分类变量在 R 中通常保存为因子或字符向量，可以使用条形图来显示分类变量的分布： ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut)...可以使用直方图来显示连续变量的分布： ggplot(data = diamonds) + geom_histogram(mapping = aes(x = carat), binwidth = 0.5...在同一张图上叠加多个直方图，可以使用geom_freploy()，它使用折线来显示计数，叠加的折线比叠加的条形更容易理解： ggplot(data = smaller, mapping = aes(x
## ＃＃AQI和PM2.5的直方图 pmaqi %>% ggplot(data) + geom_histogram(aes(x = value), bins = 35) + ggplot(...下图通过渐变颜色绘制了变量良好天气的不同平均值。该地图显示了各州空气质量良好的日子。从地图上可以看出，北部和东部地区的空气条件比其他州更好。 ##按州汇总aqi（区域水平）。..., fill = good) 下面还绘制了不健康天数变量的平均值，这证实了以前的观察结果，即东部各州的空气条件较好。...ggplot() + geom_polygon(aes(x = long, y = lat, group , fill ), scale_fill_distiller 每个站点的站点级别测量值汇总为年平均值...站点上的点级AQI映射如下。由于AQI考虑了许多典型污染物，因此与PM2.5的模式相比，AQI的分布显示出不同的模式。
## ＃＃AQI和PM2.5的直方图 pmaqi %>%ggplot(data) + geom_histogram(aes(x = value), bins = 35) +ggplot(data)...下图通过渐变颜色绘制了变量良好天气的不同平均值。该地图显示了各州空气质量良好的日子。从地图上可以看出，北部和东部地区的空气条件比其他州更好。##按州汇总aqi（区域水平）。... = good)下面还绘制了不健康天数变量的平均值，这证实了以前的观察结果，即东部各州的空气条件较好。...ggplot() + geom_polygon(aes(x = long, y = lat, group , fill ), scale_fill_distiller每个站点的站点级别测量值汇总为年平均值...站点上的点级AQI映射如下。由于AQI考虑了许多典型污染物，因此与PM2.5的模式相比，AQI的分布显示出不同的模式。
当x轴y轴都是分类变量的时候，气泡图可以表示网格点上的变量值 ##使用数据集HairEyeColor包含了592个学生头发眼睛颜色的分布 # 创建一个数据框，对男性组和女性组计数求和 hec 对多个变量两两之间的关系进行可视化的有效方法。...geom_dotplot（）函数沿着x轴方向对数据进行分组，并在y轴方向上对点进行堆叠。...A：设定binaxia='y'将数据点沿着y轴堆叠，并按照x轴对他们进行分组 ##binaxis='y' library(gcookbook) ggplot(heightweight, aes(x =...(x = as.numeric(sex) + .2, group = sex), width = .25) +#对两个箱线图操作 #这里将x变量视为数值型变量并加减一个小的数值实现箱型的左右移动，这必须指定
Y变量(测序深度和GC含量)的散点图需要添加回归曲线，标记回归方程。...(x=price,fill=cut), position="fill") 直方图只需要一个数据，自动分组来得到X,Y轴变量，直方图把连续型的数据按照一个个等长的分区（bin）来切分，然后计数，画柱状图...Y轴，然后用 stat="identity"才是真正意义上的条形图。...（bin）来切分，然后计数，画曲线。...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
当您有代表下列内容的类别时，可以使用簇状柱形图类型： 数值范围（例如，直方图中的项目计数）。 特定的等级排列（例如，具有"非常同意"、"同意"、"中立"、"不同意"和"非常不同意"等喜欢程度）。...三维百分比堆积柱形图以三维格式显示垂直百分比堆积矩形，而不以三维格式显示数据。当有三个或更多数据系列并且希望强调所占总数值的大小时，尤其是总数值对每个类别都相同时，您可以使用百分比堆积柱形图。...相同颜色的数据标记组成一个数据系列。）进行比较。当要对均匀分布在各类别和各系列的数据进行比较时，可以使用三维柱形图。...,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,这时用水平出现的频数当做bar的高度.stat="bin"当然也可以不写,因为geom_bar默认是bin ggplot(diamonds...>= 0 #创建csub$pos 变量为csub$Anomaly10y >= 0 的数据 ggplot(csub, aes(x = Year, y = Anomaly10y, fill = pos))
我们首先来探索车重和耗油量的关系，将变量 wt 映射到 x 轴，变量 mpg 映射到 y 轴。...包绘制变量 wt.change 的直方图，代码如下： library(ggplot2) p1 ggplot(anorexia, aes(x = wt.change)) + geom_histogram...密度曲线还能用于对不同数据的分布进行比较。...2.2 横向堆栈条形图 在做流行病学调查时，经常需要在问卷上设置很多选择题。对于一组问题，可以使用 sjPlot 包里的函数 plot_stackfrq( ) 对不同选项的比例进行可视化。...3.3 热图 热图（heatmap）是将一个矩阵中的元素数值用不同颜色表达，并对矩阵的行或列进行层次聚类的一种颜色图。通过热图，我们不仅可以直接观察矩阵中的数值分布状况，还可以知道聚类的结果。
但是箱线图的问题是它隐藏了数据的形状，它告诉我们一些汇总的统计数据，但没有显示实际的数据分布。 直方图 绘制分布图最直观的方法是直方图。...直方图将数据分组到同等宽的容器（bin）中，并绘制出每个容器中的观察数据的数量。...，因此两个直方图不具有可比性 bin的数量是任意的 我们可以使用 stat 选项来绘制密度而不是计数来解决第一个问题，并将 common_norm 设置为 False 分别对每个直方图进行归一化。...标准化平均差 (SMD) 一般来说，当我们进行随机对照试验或 A/B 测试时，最好对实验组和对照组中所有变量的均值差异进行检验。...在原假设下，两个分布应该是相同的，因此打乱组标签不应该显着改变任何统计数据。 可以选择任何统计数据并检查其在原始样本中的值如何与其在组标签排列中的分布进行比较。
breaks = seq(0,270,by = 30))+ theme_bw() 下图中增加了一个新的变量，对产品进行分类的变量，命名为Item_Type，图中以不同的颜色作为显示。...直方图 使用场景：直方图用于连续变量的可视化分析。将数据划分，并用概率的形式呈现数据的规律。我们可以将分类根据需求进行组合和拆分，从而通过这种方式看到数据的变化。...面积图 使用场景：面积图通常用于显示变量和数据的连续性。和线性图很相近，是常用的时序分析方法。另外，它也被用来绘制连续变量和分析的基本趋势。...ggplot(train, aes(Item_Outlet_Sales)) + geom_area(stat = "bin", bins = 30, fill = "steelblue") + scale_x_continuous...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。
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