图形展示 图形解读 ❝此图使用经典的企鹅数据集进行展示，在散点图的基础上按照分组添加拟合曲线及回归方程与R,P值，后使用ggExtra添加密度曲线与数据分布直方图，使用已有R包进行绘制非常的方便，此图大概有以下几点注意事项...❞ stat_poly_line 是一个在 ggplot2 图形中添加多项式回归线的函数。这个函数直接计算多项式回归模型，并将拟合线添加到图形上。它允许指定多项式的阶数，即回归方程中最高次项的次数。...可直接在图形上添加拟合线，而不是基于数据点的平滑。 geom_smooth是一个更通用的函数，用于在 ggplot2 图形中添加平滑曲线或拟合线。...library(ggsci) library(ggExtra) library(ggpmisc) library(palmerpenguins) 构建标签数据...」购买「2023年度会员文档」同步更新中「售价149元」，内容主要包括各种「高分论文的图表分析复现以及一些个性化图表的绘制」均包含数据+代码；按照往年数据小编年产出约在150+以上 ❞
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： ? 加载所有所需的R语言包 通常在R中创建图表需要安装和加载某些软件包。...添加到guide中来更改图例符号的默认外观，例如下面将增加图例符号的大小： + guides(fill = guide_legend(override.aes = list(size = 4)))) 在图例标签之间添加空格...根据数据添加标签 上面的向图表添加注释的方法使您可以精确地指定x和y坐标。 如果我们想在特定位置添加文本注释，这将非常有用，但是重复起来将非常繁琐。...幸运的是，如果要向所有数据点添加标签，则可以简单地根据数据设置位置。...将左对齐标签添加到条形图 如果您想为条形图添加左对齐标签，只需根据数据设置x参数，而是直接使用数字值指定y参数。y的确切值将取决于数据范围。
为了方便清洗可重复数据和绘制图表，BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化，经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot，帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。...bbc_style（）：没有参数，通常是将文本大小、字体和颜色，轴线，轴线文本，边距和许多其他标准图表组件转换为BBC样式。...它还可以将图表保存到指定的位置。...(x) format(x, big.mark = ",", scientific = FALSE)) 将百分比符号添加到轴标签...如果将需要可视化的数据按某个变量划分，则需要使用函数facet_wrap或facet_grid。 #准备数据 facet % filter(continent !
分别指定主标题和x / y轴标签 las：对于垂直x轴文本，使用las = 2。 在下面的R代码中，我们将使用iris数据集来创建： 首先我们绘制一个以iris ?...根据分组绘制多个面板图：y ~ x | group. xyplot( Sepal.Length ~ Petal.Length | Species, layout = c(3, 1),...根据ggplot2概念，绘图可以分为不同的基本部分：Plot = data + Aesthetics + Geometry data：数据框 Aesthetics ：用于表示x和y变量。...geometry：对应于图形类型（直方图，箱形图，线图，......） 对于初学者来说，ggplot2语法可能看起来不透明，但是一旦理解了基础知识，就可以创建和自定义任何类型的图表。 ?...ggplot2包中的主要功能是ggplot（），它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。
当谈到使用ggplot2进行数据可视化时，除了核心的ggplot2包，还有许多非常有用的扩展包可以帮助增强功能、提供额外的统计图形选项以及美化图表输出。...esquisse:交互式地探索和可视化数据 ggtext 增强和美化文本标签，改进文本标签的外观和排版。 ggrepel 提供避免标签重叠的功能，特别适用于散点图和其他需要标记数据点的图形。...ggpubr:简化使用ggplot2生成的图形的美化和扩展功能 graph:ggraph在绘制数据结构（图形、网络、树、层次结构) cowplot 可以将多个ggplot2图形组合成一个布局，支持绘制漂亮的图形排版...ggExtra 向 ggplot2 散点图添加边际密度图或直方图。 ggradar 使用 ggplot2 构建雷达图。 gghalves 向ggplot图添加半几何图。...这些扩展包不仅扩展了ggplot2的功能，还提供了更多样化的图形选项和数据可视化工具，用户可以根据需要创建出色、具有交互性的图表。
最常见的元素是坐标轴上的刻度线和标签（还有图例）。 接下来以三个数据集解释ggplot2的使用。第一个是lattice包中的singer数据集，它包括纽约合唱团歌手的高度和语音变量。...对条形图来说，'dodge'将分组条形图并排，'stacked'堆叠分组条形图，'fill'垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等。对于点来说，'jitter'减少点重叠。...接下来我们将使用几何函数创建广泛的图表类型。让我们从分组开始吧——在一个图中展示多个分组观察值。 分组 在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。...分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。ggplot()声明中的aes()函数负责分配变量（图形的视觉特征）。...=指定这些水平的标签，limits=表示哪些水平应该展示 coord_filp() 颠倒x轴和y轴 我们将这些函数应用一个分组箱线图中，其中包含按学术等级和性别分组的薪资水平，代码如下： data(Salaries
）映射到分组属性： #默认分组设置, 即group=1 p + geom_boxplot() #分组(group)也是ggplot2种映射关系的一种, 如果需要把观测点按额外的离散变量进行分组处理,...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。...以上可见，通过映射和几何对象就可以将数据集中的变量数值变成几何图形以及几何图形的各种图形元素。...分面可以让我们按照某种给定的条件，对数据进行分组，然后分别画图。
我比较喜欢ggplot2+AI 来做科研绘图， 当然，有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节，完全不使用AI。...不过，我做不到，我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形，而且我个人觉得，把ggplot2学习到这个程度就足够了。...✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 标度（Scales）是将数据的取值映射到图形空间，例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值，展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。...我在几年前《生信五周年》全国巡讲的活动重点推荐过《50个ggplot2现成图表》代码希望大家可以学习它！
/ 代码链接：https://github.com/Z3tt/Z3tt/blob/master/content/post/2019-08-05_ggplot2-tutorial.Rmd 部分图表节选如下...如果你要从ggplot2开始一步步调制成为它这样的美图，需要下很深的功夫，一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。...✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 标度（Scales）是将数据的取值映射到图形空间，例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值，展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。
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？...我们先用 ggplot 实例化图，设置美化属性和数据，然后添加点、主题以及坐标轴和标题标签。...为了说明这一点，我根据 538 Masculinity Survey 数据集写了制作直方图的代码： import pandas as pd from bokeh.plotting import figure...用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 行代码。这两个直方图的值是一样的，但目的不同。...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。
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。...我们先用 ggplot 实例化图，设置美化属性和数据，然后添加点、主题以及坐标轴和标题标签。...为了说明这一点，我根据 538 Masculinity Survey 数据集写了制作直方图的代码： import pandas as pd from bokeh.plotting import figure...▲用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 行代码。这两个直方图的值是一样的，但目的不同。...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。
基本上每个研究的发表，都伴随着精美的图表，比如： ? 能制作这样图表的工具很多， 我比较喜欢ggplot2+AI， 当然，或许有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节，不过，我做不到。...我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形，而且我个人觉得，把ggplot2学习到这个程度就足够了。 一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。...✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 标度（Scales）是将数据的取值映射到图形空间，例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值，展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。
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。...我们先用 ggplot 实例化图，设置美化属性和数据，然后添加点、主题以及坐标轴和标题标签。...为了说明这一点，我根据 538 Masculinity Survey 数据集写了制作直方图的代码： import pandas as pd from bokeh.plotting import figure...用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 行代码。这两个直方图的值是一样的，但目的不同。...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。
使用以下自定义布局： align_group()：将布局轴分组到具有组变量的面板中。 align_kmeans()：通过 kmeans 将布局轴分组到面板中。...除了ggplot2元件外，我们还可以在注释中添加任何align_*()函数，align_*()函数可以添加图表，也可以自定义布局，例如排序，聚类，分组等。...align_group align_group() 函数将行/列进行分组。它不会添加任何绘图区域。...由于 align_group() 不创建新图表，因此面板标题只能添加到热图中。...align_dendro 中的 ggplot2 specification。此外，edge 数据直接添加到 ggplote::geom_segment()图层中，用于绘制树状图。
Kassambara (Datanovia) GGPlot2 Essentials for Great Data Visualization in R by A....Kassambara (Datanovia) 其实它的底层仍然是ggplot系列 但是如果你要从ggplot2开始一步步调制成为它这样的美图，需要的功力很深。...✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 标度（Scales）是将数据的取值映射到图形空间，例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值，展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。
绘制散点图 library(ggplot2) ggplot(mtcars, aes(x= wt, y= mpg))+geom_point() #这里的第一部分ggplot2创建绘图对象，将数据框传递给该函数...第二个设置每一个条形对应的标签，若向量中的元素已被命名则自动使用元素的名字作为条形标签 head(BOD)#BOD数据记载了BOD与时间的关系 Time demand 1 1 8.3 2...3 19.0 4 4 16.0 5 5 15.6 6 7 19.8 barplot(BOD$demand,names.arg = BOD$Time) 有时候条形图表示的使分组数据中各个数据的频数...使用geom_bar(stat='identity')创建条形图 新版可使用geom_col()代替 2.4绘制直方图 Q: 如何绘制直方图查看一维数据的分布特征？...A: 1.hist()函数绘制直方图 hist(mtcars$mpg,breaking=10)#通过breaks参数指定组距 2.使用ggplot2绘制直方图 ggplot(mtcars,aes(x=
ggpubr支持处理多组数据、分组、堆叠、分面、添加回归线、椭圆、置信区间、自定义标记等功能，可以满足各种不同的数据展示需求。...ggpubr支持将图形保存为多种常见的图像文件格式，如PNG、JPEG和PDF等，方便用户进行数据分析和结果呈现。 主要功能和绘图函数： ggline()：创建线图，用于展示变量之间的趋势和关系。...可以设置分组、堆叠和分面。 ggboxplot()：创建箱线图，用于展示不同组别之间的分布差异。支持分组、分面和添加自定义标记。 gghistogram()：创建直方图，用于展示单一变量的分布情况。...ggqqplot()：创建QQ图，用于检验数据是否符合正态分布。支持添加参考线和自定义颜色。 ggdensity()：创建核密度图，用于展示单一变量的分布情况。支持分组、填充颜色和密度曲线。...支持调整颜色映射、标签和注释。 ggpaired()：创建配对图，用于展示两组配对数据之间的差异。支持添加连线、置信区间和显著性标记。
能制作这样图表的工具很多， 我比较喜欢ggplot2+AI， 当然，或许有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节，不过，我做不到。...我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形，而且我个人觉得，把ggplot2学习到这个程度就足够了。 一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。...✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 标度（Scales）是将数据的取值映射到图形空间，例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值，展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。
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