您好,登錄后才能下訂單哦!
今天就跟大家聊聊有關ggplot2包如何在R語言中使用,可能很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,小編給大家總結了以下內容,希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
你可以在圖形中添加文本,增加可讀性。我們在annotate函數(shù)中設置text參數(shù)即可。
library(ggplot2) library(gcookbook) p <- ggplot(faithful, aes(x=eruptions, y=waiting)) + geom_point() p + annotate("text", x=3, y=48, label="Group 1") + annotate("text", x=4.5, y=66, label="Group 2") #由于設置的文本會覆蓋原來的圖中對應的位置,可以改變文本的透明度或者顏色 p + annotate("text", x=3, y=48, label="Group 1", alpha=.1) + annotate("text", x=4.5, y=66, label="Group 2", family="serif", fontface="italic", colour="darkred", size=3)
我們也可以在圖形中注釋數(shù)學表達式。在annotate中增加parse=TRUE參數(shù)即可。
p <- ggplot(data.frame(x=c(-3,3)), aes(x=x)) + stat_function(fun = dnorm) p + annotate("text", x=2, y=0.3, parse=TRUE, label="frac(1, sqrt(2 * pi)) * e ^ {-x^2 / 2}") #?plotmath可以見到更多使用數(shù)學表達式的例子。
當進行線性回歸時,畫條擬合直線是個不錯的選擇。當然有時畫水平線和垂直線顯示刻度也是可以的。
p <- ggplot(heightweight, aes(x=ageYear, y=heightIn, colour=sex)) + geom_point() #添加水平線和垂直線 p + geom_hline(yintercept=60) + geom_vline(xintercept=14) #添加擬合回歸線 p + geom_abline(intercept=37.4, slope=1.75) #我們也可以修改直線的類型 library(plyr) hw_means <- ddply(heightweight, "sex", summarise, heightIn=mean(heightIn)) p + geom_hline(aes(yintercept=heightIn, colour=sex), data=hw_means,linetype="dashed", size=1)
我們使用annotate(“segment”)畫分割線。
p <- ggplot(subset(climate, Source=="Berkeley"), aes(x=Year, y=Anomaly10y)) +geom_line() p + annotate("segment", x=1950, xend=1980, y=-.25, yend=-.25)
使用annotate(“rect”)函數(shù)添加長方形陰影圖層。
p <- ggplot(subset(climate, Source=="Berkeley"), aes(x=Year, y=Anomaly10y)) +geom_line() p + annotate("rect", xmin=1950, xmax=1980, ymin=-1, ymax=1, alpha=.1,fill="blue")
誤差線常用于統(tǒng)計學,以顯示數(shù)據(jù)潛在的誤差。使用geom_errorbar函數(shù),并需要映射ymin和ymax變量。
ce <- subset(cabbage_exp, Cultivar == "c39") ggplot(ce, aes(x=Date, y=Weight)) + geom_line(aes(group=1)) + geom_point(size=4) + geom_errorbar(aes(ymin=Weight-se, ymax=Weight+se), width=.2)
我們根據(jù)數(shù)據(jù)類別畫了多個小平面,并想在每個小平面上標上注釋。我們可以構造一個數(shù)據(jù)框,并用geom_text()進行構造。
p <- ggplot(mpg, aes(x=displ, y=hwy)) + geom_point() + facet_grid(. ~ drv) #構造注釋數(shù)據(jù)框 f_labels <- data.frame(drv = c("4", "f", "r"), label = c("4wd", "Front", "Rear")) p + geom_text(x=6, y=40, aes(label=label), data=f_labels)
看完上述內容,你們對ggplot2包如何在R語言中使用有進一步的了解嗎?如果還想了解更多知識或者相關內容,請關注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝大家的支持。
免責聲明:本站發(fā)布的內容(圖片、視頻和文字)以原創(chuàng)、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯(lián)系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據(jù),一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。