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Lfhav hgv[pd - - Gold Price in Saudi Arabia
معلومه

lfhav hgv[pd

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数据集本身是明细数据,而对于统计某个离散变量出现的频次时,geom_bar()函数中stat(统计转换)参数只能设置为默认,即’count’。 当然,如果需要对明细数据中的某个离散变量进行聚合(均值、求和、最大、最小、方差等)后再绘制条形图的话,建议先使用dplyr包中的group_by()函数和summarize()函数实现数据汇总,具体可参见: __biz=Mz Ix Nj A2ODUz Ng==&mid=402687811&idx=1&sn=fb4ada05aef7bf34b9fc35f97221d55f#rd 从x轴的数据类型来看:有字符型的x值也有数值型的x值 上面的两幅图对应的x轴均为 stat参数和position参数均设置为identity,目的是图形绘制不要求对原始数据做任何的变换,包括统计变换和图形变换,排除图例可以通过scale_fill_manual()函数将参数guide设置为FALSE,同时该函数还可以自定义填充色,一举两得。 ggplot(data = df, mapping = aes(x = x, y = y, fill = judge)) geom_bar(stat = 'identity', position = 'identity') scale_fill_manual(values = c('blue','red'), guide = FALSE) xlab('Year') 调整条形图的条形宽度和条形间距 geom_bar()函数可以非常灵活的将条形图的条形宽度进行变宽或变窄设置,具体通过函数的width参数实现,width的最大值为1,默认为0.9。 x ylim设置条形图中y轴的范围;size调整标签字体大小,默认值为5号;colour更换标签颜色;vjust调整标签位置,1为分界线,越大于1,标签越在条形图上界下方,反之则越在条形图上上界上方。 # vjust 调整标签竖直位置,越大,标签越在条形图的上界下方;0.5时,则在中间。# hjust 调整标签水平位置,越大,标签越在条形图的上界左边;0.5时,则在中间。 对于水平交错的簇条形图,必须通过geom_text()函数中的position_dodge()参数来调整标签位置,hjust=0.5将标签水平居中放置。 善于发现的你,可能会注意到上面三段代码有一个重要的不同之处,那就是第一段和第二段代码中含有‘group = 1’的设置。这样做是因为横坐标的属性设置为了因子,即将连续型的年份和离散型的字符转换为因子,如果不添加‘group = 1’这样的条件,绘图将会报错。故务必需要记住这里的易犯错误的点! 往折线图中添加标记(点) 当数据点密度比较小或采集分布(间隔)不均匀时,为折线图做上标记将会产生非常好的效果。处理的方法非常简单,只需在折线图的基础上再加上geom_point()函数即可。 set.seed(1234) year 同样需要注意的是,在绘制多条折线图时,如果横坐标为因子,必须还得加上‘group=分组变量’的参数,否则报错或绘制出错误的图形。 以上绘制的折线图,均采用默认格式,不论是颜色、形状、大小还是透明度,均没有给出自定义的格式。其实ggplot2包也是允许用户根据自己的想法设置这些属性的。 自定义线条或点的颜色—scale_color_manual() 自定义线条类型—scale_linetype_manual() 自定义点的形状—scale_shape__manual() 自定义点的大小或线条的宽度—scale_size__manual() 自定义透明度—scale_alpha__manual() 综合的例子: ggplot(data = df, mapping = aes(x = year, y = value, linetype = type, colour = type, shape = type, fill = type)) geom_line() geom_point() #绘制线图和点图 scale_linetype_manual(values = c(1,2)) #自定义线条类型 scale_color_manual(values = c('steelblue','darkred')) #自定义颜色 scale_shape_manual(values = c(21,23)) #自定义点形状 scale_fill_manual(values = c('red','black')) #自定义点的填充色 ggplot(data = df, mapping = aes(x = year, y = value, fill = type)) geom_area(alpha = 0.6) geom_line(colour = 'black', size = 1, position = 'stack', alpha = 0.6) guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE)) 散点图通常用来刻画两个连续型变量之间的关系,数据集中的每一条观测都由散点图中的一个点来表示。在散点图中也可以加入一些直线或曲线,用来表示基于统计模型的拟合。当数据集记录很多时,散点图可能会彼此重叠,这种情况往往需要一些预处理操作。 散点图可以用来描述两个连续变量之间的关系,一般在做数据探索分析时会使用到,通过散点图发现变量之间的相关性强度、是否线性关系等。 使用geom_point()绘制散点图,并分别映射一个变量到x和y。 #分组变量赋值给颜色属性ggplot(df,aes(x = x,y = y,colour = z)) geom_point(size = 3) #分组变量赋值给形状属性ggplot(df,aes(x = x,y = y,shape = z)) geom_point(size = 3) # 分组变量同时赋给颜色属性和形状属性ggplot(df,aes(x = x,y = y,shape = z,colour = z)) geom_point(size = 3) scale_color_brewer(palette = "Accent") scale_shape_manual(values = c(2,16)) 注意点的形状,21-25之间的点的形状,既可以赋值边框颜色,又可以赋值填充色。 将离散型变量或因子映射给颜色属性或形状属性 # 将连续型变量映射给颜色属性,同时设置双色梯度ggplot(df,aes(x = x,y = y,colour = z)) geom_point(size = 3) scale_colour_gradient(low = "lightblue",high = "darkblue") # 将连续变量映射给大小属性ggplot(df,aes(x = x,y = y,size = z)) geom_point() # 将连续型变量赋给颜色属性或大小属性,自定义双色梯度,色阶间隔顺序由低到高ggplot(df,aes(x = x,y = y,fill = z)) geom_point(shape = 21,size = 3) scale_fill_gradient(low = "lightblue",high = "darkblue",breaks = c(100,150,200,300,350,400)) # 自定义球大小的间隔ggplot(df,aes(x = x,y = y,size = z)) geom_point() scale_size_continuous(breaks = c(100,150,200,250,300,350,400),guide = guide_legend())# scale_size(breaks = c(100,150,200,250,300,350,400))结果一样 # 将连续变量值的大小与球的大小成比例ggplot(df,aes(x = x,y = y,size = z)) geom_point() scale_size_area(max_size = 10)# scale_size_area()可以确保数值0映射为0,max_size保证映射最大的点的大小 4 处理散点重合 ggplot(faithful, aes(x=waiting)) geom_density() #你也可以将包住的部分给填充颜色 ggplot(faithful, aes(x=waiting)) geom_density(fill="blue", alpha=.2) xlim(35, 105) #如果你不喜欢线与下方相连,可以使用另外一种方式 ggplot(faithful, aes(x=waiting)) geom_line(stat="density") expand_limits(y=0)#expand_limits使y轴范围包含0值。 #密度曲线与直方图共戏 ggplot(faithful, aes(x=waiting, y=..density..)) geom_histogram(fill="cornsilk", colour="grey60", size=.2) geom_density() xlim(35, 105)ggplot(birthwt, aes(x=factor(race), y=bwt)) geom_boxplot() #如果存在多个多个离群点,可用和outlier.shape进行大小和形状设置 ggplot(birthwt, aes(x=factor(race), y=bwt)) geom_boxplot(outlier.size=1.5, outlier.shape=21) #为了看数据分布是否有偏,我们还可以增加均值与中值进行比较,主要用stat_summary把均值以菱形相展示。 ggplot(birthwt, aes(x=factor(race), y=bwt)) geom_boxplot() stat_summary(fun.y="mean", geom="point", shape=23, size=3, fill="white")par(mar = rep(1, 4))x = 10 * (1:nrow(volcano))y = 10 * (1:ncol(volcano))image(x, y, volcano, col = terrain.colors(100), axes = FALSE)contour(x, y, volcano, levels = seq(90, 200, by = 5),add = TRUE, col = "peru")box() dt = data.frame(A = c(2, 7, 4, 10, 1,5), B = c('B','A','C','D','E','B'))windows Fonts(my Font = windows Font("楷体")) ## 绑定字体p = ggplot(dt, aes(x = B, y = A, fill = B)) geom_bar(stat = "identity", alpha = 0.7) coord_polar() p 即在一个页面上自动摆放多幅图形, 这一过程先将数据划分为多个子集, 然后将每个子集依次绘制到页面的不同面板中。ggplot2提供两种分面类型:网格型(facet_grid)和封面型(facet_wrap)。网格分面生成的是一个2维的面板网格, 面板的行与列通过变量来定义, 本质是2维的; 封装分面则先生成一个1维的面板条块, 然后再分装到2维中, 本质是1维的。在很多情况下, 我们可能需要绘制有两个y轴的坐标系, 而在ggplot2中, 这种做法特别不提倡(stackover的讨论), 可解决的方法要么是把变量归一化, 要么便是采用分面方法。 p R语言_ggplot2:数据分析与图形艺术 R数据可视化手册 ggplot2绘制条形图ggplot2绘制折线图 ggplot2绘制饼图ggplot2绘制散点图ggplot2实现多图合并 ggplot2入门与进阶(上) https://my.oschina.net/935572630/blog/625401

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