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ggplot2 的scale手动设置
scale_colour_manual(...,values) scale_fill_manual(...,values) scale_size_manual(...,values) scale_shape_manual(...,values) scale_linetype_manual(...,values) scale_alpha_manual(...,values) scale_discrete_manual(...,values) values 手动指定aesthetic 数据向R- ROC曲线
R 语言绘制ROC 曲线代码。 1 # install.packages("pROC") # 下载 pROC 包 2 # install.packages("ggplot2") # 下载 ggplot2 包 3 # install.packages("Rcpp") 4 5 6 library(pROC) # 加载pROC包 7 library(ggplot2) # 调用ggplot2包59 R kmeans，层次，EM聚类
############### R BASICS ############################# rm(list=ls()) #清除R工作环境中的所有内容 #set the work directory #setwd("C:/Temp/Cluster") getwd() #install.packages("ggplot2") #安装包 library(ggplot2) #加载包 ##############Segmentation coR语言ggplot2可视化、在一张图中画出两条曲线（two lines in same ggplot2 graph）、使用postscript函数将可视化图像保存到指定目录的ps格式文件中
R语言ggplot2可视化、在一张图中画出两条曲线（two lines in same ggplot2 graph）、使用postscript函数将可视化图像保存到指定目录的（ps、postscript file）文件中 目录R语言ggplot2可视化:ggplot2可视化分组箱图，将可视化图像的图例（legend）放置在图像底部右边右对齐、其中图例信息水平平铺
R语言ggplot2可视化:ggplot2可视化分组箱图，将可视化图像的图例（legend）放置在图像底部右边右对齐、其中图例信息水平平铺 （position legend in bottom right） 目录Error: package or namespace load failed for ‘ggplot2’ in loadNamespace(i, c(lib.loc, .libPaths()), v
Error: package or namespace load failed for ‘ggplot2’ in loadNamespace(i, c(lib.loc, .libPaths()), versionCheck = vI[[i]]) 目录 Error: package or namespace load failed for ‘ggplot2’ in loadNamespace(i, c(lib.loc, .libPaths()), versionCheck = vI[[i]])R语言ggplot2画一幅漂亮的哑铃图
在找资料的时候偶然发现的这个图，这个图来源于论文 Russian periphery is dying in movement: a cohort assessment of internal youth migration in Central Russia。 论文链接是 https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10708-018-9953-5， 数据和代码存储的链接 htt拓端tecdat|R语言绘制ggplot2双色XY-面积图组合交叉折线图可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25075 原文出处：拓端数据部落公众号 本文显示如何填充 图表中两条交叉线之间的区域。 让我们尝试用ggplot2绘制这个图 . 首先，加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框（我使用的是稍微修改过的数据集，因此最终结果会与原始图有所不同）。 在 ggplot2R绘制散点图
R绘制散点图 基本图形 直接使用R基础包的绘图函数plot()： plot(mtcars$wt, mtcars$mpg) 或使用ggplot2中的qplot()函数： library(ggplot2) qplot(mtcars$wt, mtcars$mpg) 如果绘图所用的两个参数向量包含在同一个数据框内，则可以运行下面的命令： library(ggplot2) qplot(wt,m用ggplot2把同一时间内的两组或多组数据放到一张图里展示
上代码 library(lubridate) library(ggplot2) date=Sys.Date()-1:30 pop1=sample(100,30) pop2=sample(300,30) df=data.frame(date,pop1,pop2) ggplot(df,aes(x=ymd(date),y=pop1))+ geom_line()+ geom_line(aes(y=pop2),color="red") 原文链接： 求助！如何用ggplot2把条形图 -> 饼图 -> 环状图
library(ggplot2) library(cowplot) df<-data.frame(K=LETTERS[1:4],V=c(10,20,100,60)) p1<-ggplot(df,aes(x=K,y=V,fill=K))+geom_bar(stat = 'identity')+ labs(title="P1") p2<-ggplot(df,aes(x=K,y=V,fill=K))+geom_bar(stat = 'R语言使用hexSticker包将ggplot2包可视化的结果转换为六角图（六角贴、六角形贴纸、ggplot2 plot to hex sticker）、并自定义设置文本的内容、文本对应的字体
R语言使用hexSticker包将ggplot2包可视化的结果转换为六角图（六角贴、六角形贴纸、ggplot2 plot to hex sticker）、并自定义设置文本的内容、文本对应的字体 目录R语言编写自定义函数、创建使用ggplot2生成图标（icon）的主题（theme）函数、使用ggplot2以及自定义的图标主题函数创建箱图（boxplot）图标、ggsave保存图标(png、svg
R语言编写自定义函数、创建使用ggplot2生成图标（icon）的主题（theme）函数、使用ggplot2以及自定义的图标主题函数创建箱图（boxplot）图标、ggsave保存图标(png、svg) 目录ggplot2-为可视化建模1
简介 建模是可视化的必备的工具，这一章，将探索以下两个建模和可视化之间的紧密联系 将模型当成工具，用于去除图像中的明显模式。这种方法很有用，因为明显的模式会掩盖掉微小的效应。通常来说，最强的效应都是已知和可预计的，所以移除这些明显效应有助于观察数据不同寻常的部分其余情R语言使用ggplot2包的快速可视化函数qplot绘制散点图（添加平滑曲线与标准差带）实战
R语言使用ggplot2包的快速可视化函数qplot绘制散点图（添加平滑曲线与标准差带）实战 目录 R语言使用ggplot2包的快速可视化函数qplot绘制散点图（添加平滑曲线与标准差带）实战 #仿真数据R语言GGPLOT2绘制圆环图雷达图/星形图/极坐标图/径向图Polar Chart可视化分析汽车性能数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24896 原文出处：拓端数据部落公众号 漂亮的圆形图。我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处，但如果能吸引决策者的注意，那对我来说就是额外的价值。 然而，用coord_polar()或偶尔发现的ggplot2中的coord_radar()构建它们可能很难。我发现的两ggplot2-标度、坐标轴和图例5
限度 一个标度的限度（limits）或值域通常来源于数据的范围。有两个理由去指定限度而不是依赖于数据 想让限度的范围比数据的范围更小，从而集中于图形的有趣的部分想让限度的范围比数据的范围更大，因为想用多个图来相配 很自然地，可以想到位置标度地局限性：它们直接映射到坐标轴上。ggplot2-工具箱1
1. 简介 ggplot2的图层结构允许我们以结构化的方式来设计和构建图形。本章旨在概述若干关键实用的几何对象和统计变换，并未逐个详细介绍。 图层有三种用途： 用以展示数据本身。我们绘制原始数据的目的有很多，这取决于我们辨识数据整体结构、局部结构以及离群点等信息的能力。本R语言 ggplot作图
参考用书： # apricoter ggplot2超详细讲解 https://www.jianshu.com/p/07f7931a00db # Data Visualization https://socviz.co/makeplot.html # 李东风 https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/ggplot2.html # devtools::install_github("kjheal差异表达基因火山图（ggplot函数）
1. 读入数据 差异表达基因来自limma分析结果。 # read the file data <- read.csv("diff_expr_genes.csv",row.names=1) # sorting data = diff_genes[order(diff_genes$adj.P.Val),] head(data) class(data) colnames(data) dim(data) # 如果之前保存的是R对象 save(nrDEG_liR语言|ggplot2| 绘制KEGG气泡图
RStudio中使用BiocManager安装包 install.packages("BiocManager") install.packages("ggplot2") 安装对应版本的Rtools 详细指导说明 安装连接 安装完成后，使用命令安装KEGGREST以及所需要的相关包 BiocManager::install("KEGGREST") BiocManager::install("fmcsR") devtooR ggplot2双坐标轴作图
R ggplot2双坐标轴作图 1 library(ggplot2) library(hrbrthemes) a<-data.frame('time'=c("2018.6","2018.12","2019.6","2020.3", "2020.6","2020.12","2021.6"),ggplot2分组箱线图添加均值
ggplot2分组箱线图添加均值 一、不分组的简单箱线图加均值stat_summary分组箱线图 一、不分组的简单箱线图加均值 代码如下（示例）： # Library library(ggplot2) # create data names=c(rep("A", 20) , rep("B", 8) , rep("C", 30), rep("D", 80)) value=c( sample(2:5, 2R语言scale_colour_brewer()函数和scale_fill_brewer()函数调色板及填充ggplot2图像实战
R语言scale_colour_brewer()函数和scale_fill_brewer()函数调色板及填充ggplot2图像实战 目录 R语言scale_colour_brewer()函数和scale_fill_brewer()函数调色板及填充ggplot2图像实战 #导入ggplot2包 #仿使用ggplot2进行高级绘图--刻面
使用ggplot2进行高级绘图--刻面 如果组在图中并排出现而不是重叠为单一的图形，关系就是清晰的。我们可以使用facet_wrap()函数和facet_grid()函数创建网格图形（在ggplot2中也称刻面图）。 ggplot2的刻面图函数