ggplot2绘图之图例微调

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ggplot2如何分屏作图?真正意义的"一页多图"在ggplot2中需要通过其他方法实现。ggplot2的分面有两种方式...62.0605654.274.312.66theme_set(theme_bw()) p <- ggplot(da...如何使用ggplot2绘图的。2.ggplot2的要素我们这里不谈qplot(quicklyplotting)方法,单纯谈ggplot方法...很多人在解释ggplot2的时候喜欢说,ggplot2绘图有两种函数,一类是geom_,绘图用的;一...如何利用ggplot2画柱状图,最后将这个映射绘制在一定的坐标系中就得到了我们需要的图形。图中可能还有分面,就是生成关于数据的不同子集的图形。使用ggplot2绘图的过程就是选择合适的几何对象...


ggplot2绘图之图例微调(图1)


ggplot2绘图之图例微调(图2)


ggplot2绘图之图例微调(图3)


ggplot2绘图之图例微调(图4)


ggplot2绘图之图例微调(图5)


ggplot2绘图之图例微调(图6)

我们说一幅完整的图应包含至少4项元素,即:标题、坐标轴、图例和数据来源,在基于ggplot2图形的微调文中已经详细的介绍了图形的标题、坐标轴和数据来源的设置,包括属性设置和外观设置等。本文就详细为大家讲讲有关图例的设置,包括属性设置、位置设置、顺序设置、外观设置等。

如何使用ggplot2画出平滑曲线总结来说有以下几点:ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性...防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

一、清除图例

如何使用ggplot2答:总结来说有以下几点:ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

有时图例的存在并没有意义,如之前的图形中已经出现了图例,在之后的某些图中就没必要使图例存在;x轴或y轴已经表示了分类的各个水平(如盒形图),此时也没必要将图例保存下来。这里介绍两种清除图例的办法,即标度法和主题法。

r软件ggplot怎么画函数图像答:代码如下:require(ggplot2)#调ggplot2包#定义函数sin(x)f1防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

library(ggplot2)

到底要怎样安装ggplot啊,老是失败答:安装GGPLOT2不是一定要用这个install.packages('ggplot2')命令的。用R上面的PACKAGES,这个菜单就可以了,很简单。希望我的防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

set.seed(1234)

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type <- sample(c('A','B','C','D','E'), size = 1000, replace = TRUE, prob = c(0.1,0.2,0.2,0.3,0.2))

没有为什么,想让三傻除掉二丫?那是不可能滴,二丫也没空跟三傻争那破权利,雪诺才是三傻权力的阻碍,与其挑拨三傻和二丫,不如抹黑傻囧,而且囧确实太多黑点,放行野人,打战没头脑,叫他不要南下偏偏南下,小指头防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

region <- sample(c('West','East'), size = 1000, replace = TRUE, prob = c(0.3, 0.7))

好山出好水,良种配良田;百万将身游,独摘三军首。\n{!--PGC_VIDEO:{\"thumb_height\":360,\"file_sign\":\"ab749e5449a3d97fca52ea防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

values <- c(rnorm(n = 300, mean = 2,sd = 5), rt(n = 300, df = 4), runif(n = 400, min = 10, max = 100))

很荣幸回答,希望我的回答有所帮助。牛角梳是以牛角为原料,采用传统的工艺手工精心制作而成。牛角梳材料有犀牛角、水牛角、黄牛角、牦牛角等。牛角本身是一种珍贵的中药材,具有清热解毒,滋阴凉血,降血压,去风湿防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

df <- data.frame(type = type, region = region, values = values)

什么是家庭暴力?目前法律界尚无统一界定的概念。有人认为家庭暴力是指对家庭成员进行肉体上的折磨、伤害和压迫等人身强暴行为;有人认为家庭暴力是家庭中一方对另一方的殴打、凌辱、肆虐,使其屈从;有人认为家庭暴防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

head(df)

1、现在虽然大部分人都是买自动挡车,但是在考驾照时,却几乎都是考的C1驾照。所以,在学车时,由于手动档车有离合,是必须右脚掌管刹车和油门的。由于最初学车时接受了这样的驾驶方式,在后续的开车生涯中也会继防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

#盒形图保留图例是没有必要的

欢迎关注#吃遍南宁#,带你发现南宁地道的美食!除了老戏骨们精湛的演技,剧中的细节也让观众看到了创作人员的诚意。其中独特的西北美食就成了一道亮丽的风景线。秦海璐亲自上阵擀面条,不禁让人想起儿时妈妈的手擀防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

ggplot(data = df, mapping = aes(x = type, y = values, fill = type)) + geom_boxplot()

  什么样的玉才算好玉?这个问题很难回答,因为玉的涵义本来就广。许慎说:“玉,石之美者。”因此,一般地说,自然生成的、加工后能成为细腻匀润、色彩鲜丽、质地坚韧、化学性能稳定的美石,都可在玉类归述。  防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

接下来使用标度法和主题法将图例删除,标度法通过使用scale_fill_discrete()函数实现,只需将guide参数设置为FALSE即可;主题法就是通过them()函数,将参数legend.position设为'none'即可。这两方法可以达到相同的功效。

说富人思维,不如说老板思维,老板只认钱,然后一切都说的通了。老板如狼,眼里只有肉,所以得有发现肉的能力。就比如,你在网上看很多人在玩指尘陀螺的时候,他已经在找工厂生产了。背后的跟据是什么?经济学的供需理论,一样产品火热的背后一定会带动市场需求的增长。同时,老板也是洞悉人心人性的高手,当看到全民都有成长焦虑时,他们想的是,如何用产品来解决你的焦虑问题,然后赚钱,所以,现在培训的这么多,大多数没有赚过防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

ggplot(data = df, mapping = aes(x = type, y = values, fill = type)) + geom_boxplot() + scale_fill_discrete(guide = FALSE)

谢邀!我觉得,有一句话可以很形象的描述旅游方和游客方这样的现状,叫做苍蝇不叮无缝的蛋!“低价团”,“购物团”这样的旅游团能够存在,而且存在的时间已经不短,就算不断的被爆出一些不好的新闻,但是还是很多人去,如果其中没有一些利益,谁愿意去做这样吃力不讨好的事?首先对于旅行社来说,低价团这类的旅游团,利益根本就不是出在游客的那一点点团费上,而是那些定点购物场所给予的高额回扣,旅行社要做的就是通过低廉的旅防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

#或者

ggplot(data = df, mapping = aes(x = type, y = values, fill = type)) + geom_boxplot() + theme(legend.position = 'none')

《王者荣耀》盘点英雄的奇葩皮肤设计师瞎眼了  TOP1程咬金——爱与正义  将这个放第一,应该没有异议吧~不知设计师受了什么打击,要这么来折磨我们的眼睛!  这皮肤尤其让小编想起了保加利亚妖王,你们以防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

上面的图只是举了个图例为填充色的例子,如果图例是由其他属性构成,如大小、形状、颜色、线型等,同样可以使用以上的标度法,只不过需要将对于的标度更改就可以了。下面就列出常用的标度出来:

我是周立波先生的法律顾问屠磊律师。就网上流传的周立波先生在美国被捕的传闻,有多家媒体向我了解情况,我统一回应如下:一、我现在确实不了解情况。我也是下午才看到网上在传这么一个新闻,我跟周立波先生的助理联防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

基于填充色属性:

这个两个是实力最不相上下的!不过我个人是更加喜欢凯美瑞!本田雅阁真正意义的“超级雅阁”第九代雅阁超越了传统意义上的换代概念,是真正意义的“超级雅阁”,荟萃Honda全球领先技术,以梦想动力科技、极致驾防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

scale_fill_discrete() #离散变量填充色

每逢遇到雨天,换洗衣服就成了让人头痛的问题,好几天不干之后,衣服开始散发着一阵阵让人嫌弃的发霉味道,严重的简直就是直接发起霉点来。其实归根到底就是因为衣服不干啊,特殊情况下我们就要用点生活小技巧了。1防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

scale_fill_continuous() #连续变量填充色

穿衣显瘦脱衣有肌肉的,咋能不提彭于晏呢,长着一张大男孩的脸,身材却那么man,全身散发着男星荷尔蒙啊啊第二位就是张大佛爷陈伟霆了,穿衣帅爆表,脱衣性感的让迷妹流口水《无心法师》里的韩东君,棱角分明的脸防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

scale_fill_gradient() #连续变量色阶

所谓“多次试管失败”无外乎四种情况:取不到卵、配不成胚胎、着床失败或者着床后胎停流产。一、取不到卵?在做试管婴儿治疗的过程中,第一步就是促排卵。促排卵过程中,如果AMH卵子库存水平低,或者FSH高卵巢防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

scale_fill_gray() #灰度填充色

众所周知,锌是人体必需的微量元素之一。在人体生长发育、生殖遗传、免疫、内分泌等重要生理过程中起着极其重要的作用,被人们称之为“生命之花”、“智力之源”。那么,如果家中孩子缺锌,会有什么特征表现呢?一般防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

scale_fill_hue()  #自定义画板填充色

摔不死的!上次我看见一只蚂蚁从两千二百米突然坠落(别追根问底的啊!)。这蚂蚁一会翻跟斗,一会跳霹雳。好不飘逸!最后,一个侧空翻七百二十度稳稳地落地。我也很奇怪,上前去问它。蚂蚁骄傲地说,喝蚁力神呀!我防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

scale_fill_brewer() #自定义画板填充色

 不能带走军犬,除非是退役军犬并经过特批,否则是不能私人带走军犬的。军犬都是有军籍的,也就是都有档案记录在册,其食品、装具、配套设施、驯养纪律、品种来源、训练人员等都是有相应的手续和规定。不可能随意支防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

scale_fill_manual() #自定义填充色

1986年的一元硬币,长城市仅仅发行了300多套,尤其重要的是当时没有在市场上流通,它是我国最早发行的一套面值1元的硬币,而且发行量十分稀缺,这么大的中国就发行了300多套,几乎全部落入收藏者口中,具防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

基于颜色属性:

有!小时候真的是不知天高地厚啊。有一次我在姑姑家和表哥表姐一起玩,当时是在阳台上三楼,还没有防护栏。当时阳台只有挂衣服的一条电线杆,这时我居然想起了翻跟斗,从电线杆翻了过去,我还兴奋地着笑说成功翻过去防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

scale_colour_discrete()

受不了了基本回答的人都是卖假表的。我要说的是假表就是假表,那些什么a货这厂那厂还有所谓的复刻都是假表都是上不了台面的。那些吹嘘假表的人,要不就是既得利益者要不就是当婊子还想立牌坊。其实现在这个时代,手防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

scale_colour_continuous()

首先,其他人的回答都没抓到点子上。我手上就有一台小米5s,我来告诉你为什么这么卡!其实这是因为小米的温控降频锁核阻碍了你愉快地玩王者荣耀,目前解决的办法主要有两点∶一、想办法把手机电池的温度降到40摄防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

scale_colour_gradient()

下面,开始今天的鉴定干货分享先来看一张正品戒指放大图精美的外观,精致的工艺技术,严格的质检流程,也让卡地亚品质经久不衰,之所以那么火热,也正因如此。下面我们通过几组对比图,来详细分析下:鉴图示:上真下防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

scale_colour_gray()

 有些偏远的农村,由于条件比较差,喝不上自来水,而是吃河里的水,有些人家就在吃水缸里养一条鱼,而大多数是养一条鲫鱼,这是为什么呢?  原来河水不太干净,鲫鱼又是杂食性鱼,它主要食物是无脊椎动物的苔藓虫防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

scale_colour_hue()

这部剧已经过去那么多年,至今还记得那段开场白:刀,是什么样的刀?金丝大环刀!剑,是什么样的剑?闭月羞光剑!招,是什么样的招?天地阴阳招!人,是什么样的人?飞檐走壁的人!情,是什么样的情?美女爱英雄!有防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

scale_colour_brewer()

主料:带皮五花肉3条;辅料:八角3粒,红辣椒3粒,大蒜一头,冰糖适量,老抽少许,葱段适量,盐适量;配方:肉洗净,切方砖。上锅把肉用开水煮下,去掉腥气和浮沫。备用。锅里加油,翻炒佐料。佐料炒出香味后,把防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

scale_colour_manual()

①上联:当老师,打学生,违法;下联:为子女,孝父母,应该。②上联:当老师,打学生,违法;下联:为人夫,爱妻子,懂事。③上联:当老师,打学生,违法;下联:做小三,占鹊巢,无耻。④上联:当老师,打学生,违防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

基于大小属性:

根据赌石经验,宁买一线也不买一片,色成一条线,到里面容易出现成片成团的色,而表面上出现成片的色,色一般进去不深,而且因为表面的色面积大,价格往往比成一条线的要高很多,要是色进去比较薄,赌垮的概率更大,防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

scale_size_discrete()

纪念币、纸币以及硬币,到底哪种收藏价值高,有的说纪念币的收藏价值高,有的觉得纸币升值潜力大,也有的认为硬币可能成为钱币黑马,还有的认为纪念币可能没有什么收藏价值了,但到底哪种钱币的收藏价值更高呢?图片防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

scale_size_continuous()

scale_size_manual()

scale_size_area()

基于形状属性:

scale_shape_discrete()

scale_shape_continuous()

scale_shape_manual()

基于线型属性:

scale_linetype_discrete()

scale_linetype_continuous()

scale_linetype_manual()

如果图例是必不可少的,为了美观,可能需要对图例做更多的改动,如图例位置的摆放、顺序的重设定、外观设置等。下面就看看如何使我们的图例变得更具吸引眼球。

二、修改图例位置

有关图例位置的更改,可以通过主题theme()函数实现,只需要通过调整legend.position()参数的设定就可以随心所欲的摆放图例位置。

library(dplyr)

#数据汇总分析

df2 <- group_by(.data = df, type, region)

df3 <- df2 %>% summarize(., Total = sum(values))

head(df3)

#默认情况下的图例

p <- ggplot(data = df3, mapping = aes(x = type, y = Total, fill = region)) + geom_bar(stat = 'identity', position = 'dodge')

p

#更改图例位置

p + theme(legend.position='bottom')

legend.position可以设置为顶部(top),底部(bottom)、左边(left)和右边(right)。发现图标在顶部或底部的话,原来的图形会被压缩,高度明显变矮。为了解决这样的问题,legend.position还可以设置图例的具体位置,即legend.position = c(x, y)。注意,这里的x和y的取值范围均为[0,1]。

#将图例放到图形内部,并设置为左上角

p + theme(legend.position=c(0,1))

咦?这位置怎么跑的很奇怪?虽是左上角,怎么还跑到图形外面去了?因为默认情况下图例的中心点位置设在了(0,1)的位置,如果需要更改图例中心点位置,则需使用legend.justification = c(x, y)进行设置,如legend.justification = c(1,0)表示图例中心点在图例的左上角。下面使用legend.justification重新绘制一下图例的位置:

p + theme(legend.position=c(0,1), legend.justification=c(0,1))

Perfect!图例不再错误的偏移了。有没有发现不和谐的地方?图形的背景为灰色,而图例的背景为白色,明显感觉像是不专业的PS工作者,如何让图例融入到图形中呢?很简单,只需要进一步设置图例背景主题即可。

p  + theme_bw() + theme(legend.position=c(0,1), legend.justification=c(0,1)) + theme(legend.background = element_rect(fill = 'white', colour = 'black'))

其中,theme_bw()将原来的灰色背景设置为黑白背景,fill设置图例背景色为白色, colour设置图例边框为黑色。如果不需要边框色的话,就不需要指定颜色属性的值。

三、修改图例内容的顺序

如果我想把图例内容的顺序改一改,即West在East之上,该如何实现呢?ggplot2包仍然允许你添加少量的代码就可以实现目的。

p  + theme_bw() + theme(legend.position=c(0,1), legend.justification=c(0,1)) + theme(legend.background = element_rect(fill = 'white', colour = 'black')) + scale_fill_discrete(limits = c('West','East'))

哎?跟上一幅图相比,发现一个问题,虽然图例内容的顺序发生了变化,但原本的颜色跟着变化了,即原来East为粉红色变为了蓝色,原来West为蓝色变为了粉红色,而且条形图的顺序并没有跟着发生变化。在我看来颜色的变化并不是重点,重点是条形图的顺序纹丝不动,如果想让图例项目顺序和条形图顺序一致的话,该如何操作呢?实际也很简单,只需将因子顺序改变即可。

ggplot(data = df3, mapping = aes(x = type, y = Total, fill = factor(region, levels = c('West','East')))) + geom_bar(stat = 'identity', position = 'dodge') + theme_bw() + theme(legend.position=c(0,1), legend.justification=c(0,1)) + theme(legend.background = element_rect(fill = 'white', colour = 'black')) + scale_fill_discrete(limits = c('West','East')) + labs(fill = 'region')

四、图例内容顺序的整体逆转

如何逆转图例的整体内容呢?同样很简单,只需使用guide()函数就可以轻松实现:

#原始默认的图例内容顺序

ggplot(data = df3, mapping = aes(x = region, y = Total, fill = type)) + geom_bar(stat = 'identity', position = 'dodge')

#实现整体图例内容的逆转

ggplot(data = df3, mapping = aes(x = region, y = Total, fill = type)) + geom_bar(stat = 'identity', position = 'dodge') + guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE))

五、修改图例标题和图例项目的内容

使用labs()函数,通过设定fill、colour、shape、size、linetype等属性的值,就可以更改图例标题了。当然也可以通过标度方法达到相同的目的,以例子说明这两种方法的应用:

ggplot(data = df3, mapping = aes(x = region, y = Total, fill = type)) + geom_bar(stat = 'identity', position = 'dodge') + labs(fill = '类型by_labs')

#或者

ggplot(data = df3, mapping = aes(x = region, y = Total, fill = type)) + geom_bar(stat = 'identity', position = 'dodge') + scale_fill_discrete(name = '类型by_scale')

#当然也可以通过这种方式删除图例标题

ggplot(data = df3, mapping = aes(x = region, y = Total, fill = type)) + geom_bar(stat = 'identity', position = 'dodge') + labs(fill = '')

#修改图例项目的内容

ggplot(data = df3, mapping = aes(x = region, y = Total, fill = type)) + geom_bar(stat = 'identity', position = 'dodge') + scale_fill_discrete(labels = c('Level01','Level02','Man','Women','Children'))

六、修改图例标题和图例内容的外观

之前我们说过,修改图形标题、坐标轴标签和刻度标签的外观可以通过主题方式实现,这里同样也可以通过主题theme()函数实现图例标题和图例内容的外观

#默认情况下的图例

p <- ggplot(data = df3, mapping = aes(x = type, y = Total, fill = region)) + geom_bar(stat = 'identity', position = 'dodge')

p

#修改图例标题和图例内容的外观

p + theme(legend.title = element_text(colour = 'steelblue', size = 15, face = 'bold.italic')) + theme(legend.text = element_text(colour = 'red', face = 'bold'))

参考文献:

R语言_ggplot2:数据分析与图形艺术

R数据可视化手册

ggplot2画图能够取代Matlab吗,有哪些局限,如何取舍一般绘制公式对应的图形是二维的,就只介绍一下二维绘图函数吧,三维绘图原理类似。常用的二维绘图函数:plot(x,y,'s')x,y是向量,分别表示点集的横坐标和纵坐标,s表示线型、...如何使用ggplot2画出平滑曲线总结来说有以下几点:ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性...如何使用ggplot2答:总结来说有以下几点:ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中。==========================...

如何删除图例标题中ggplot2

答:name genus vore order conservation sleep_total sleep_rem sleep_cycle awake brainwt bodywt 1 Cheetah Acinonyx carni Carnivora lc 12.1 NA NA 11.9 NA 50.000 2 Owl monkey Aotus omni Primates 17.0 1.8 NA 7.0 0.01550 0.480 3 Mountain...

ggplot2的图,怎么添加和修改数据标签

答:转载在这里提了一个自问自答的问题来推广一种十分优雅的数据可视化工具,R的ggplot2包。其实我自己现在主要在使用Python和Pandas和Numpy工作,ggplot2应该是我留守在R里面最大的理由之一~ 在介绍ggplot2之前,我首先来介绍一下作者Hadley Wickha

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