ggplot2是一个积极维护的R开源图表绘图包,由Hadley Wickham编写,基于“图形语法”的原则。它部分取代了R的基本图和格子包,同时提供了一个干净,强大,正交和有趣的API。
这与此处的问题类似,但我感兴趣的是如何将单独的绘图添加并对齐到可能存在于facet_wrap() 调用末尾的备用面板。 目前我认为可能...
我被要求在下面的图周围放置一个完整的边框: 使用 panel.border = element_rect(colour = "black") 会导致绘图变为空白。 我不能像它一样使用 theme_bw() ...
如何在Python中的plotnine图表中为x轴上的每个刻度线标记?
我正在尝试复制参考图表中的一些位,并为plotnine图中x轴上的每个刻度创建标记。 参考图: 我不知道如何获得灰色刻度线...
我想更改绘图的标题以及 x 轴和 y 轴上的标签,而不修改数据框中的变量名称。 我正在使用gratia 包。 图书馆(拼凑而成) 图书馆(谢谢...
这是我的3条ROC曲线! 大鹏 <- list() rocs[["modele1"]] <- roc(data3$USI3, predict(modele1)) rocs[["modele2"]] <- roc(data3$USI3, predict(modele2)) rocs[["modele3&
如何使用 ggsignif 将显着性线添加到 ggplot2 中的分组箱线图中?
我的数据如下所示 dput(rbind.data.frame(头(combined_iresidues), tail(combined_iresidues))) 结构(列表(原子数 = c(889, 889, 889, 889, 238, 238, 121, 121、914、914、914、914)、atominfo ...
如何在plotnine中正确执行facet_wrap/facet_grid,仅在Python中显示相关子类别?
我有两列类别的数据,我正在尝试基于包含子类别的父类别创建一个分割/分面。以下是我尝试过的: 进口熊猫...
如何在Python中使用plotnine在日期x轴上创建geom_segment()图?
无法弄清楚如何使用plotnine在Python中的日期x轴上使用geom_segment()。尝试了一些代码但出现错误: 将 pandas 导入为 pd 从plotnine导入ggplot,aes,geom_segment
下面的代码创建一个散点图并使用 theme_bw 并在背景中有网格线 - 数据 = mtcars 数据%>% 选择(mpg, 显示) %>% ggplot(aes(disp, mpg))+ 几何点(大小= ...
我的图例将点覆盖在条形图例条目上。 我不希望在“Shoot 1”等的图例条目中出现点。 这个答案部分解决了我的问题,尽管我...
这是我正在使用的数据: 车站 盐度 中心D 羽状D 恐龙旗 海军旗 纤毛虫 A3 18.3 181000 26500 1000 15500 2250 A6 27.4 584666.6667 4666.666667 11666.66667 0 61333.33333...
我有一些调查数据,人们回答了他们强烈同意、同意、不同意、强烈不同意不同陈述的程度。 他们的回答可以是任何价值(包括小数)赌注...
我在使用 geom_sf 和facet_wrap 时遇到问题。 下面是一个可重现的示例。当我使用“ct_sf1”时,我看不到第一个 geom_sf 的边界。 图书馆(dplyr) 库(ggplot2) 图书馆(SF) 图书馆(
我有一个图,我想要分面并使用 gghighlight,但我也想向图中添加一些常见的非数据元素(零处的水平线),并且我发现 gghighlight 正在抛出 e。 ..
我用 log10() 变换的 x 轴绘制了一个图,我想为其添加标签。假设我正在制作散点图,并且出于某种原因我想标记这些点。我不想要积分
我想使用 ggplot 和 geom_sf 变量为 sf LINESTRING 的不同部分着色。我可以使用 geom_path 做类似的事情,但在 geom_sf 中似乎没有类似的方法......
我正在创建一个迷你 R 条形图。 到目前为止我的代码如下: 情节1<-ggplot(data=puck98 %>% 变异(win_loss = ifelse(wnls < 0, "loss", "win")), aes(x=game, ...
我正在尝试绘制带有标签的小面包裹的箱形图。我在这里遵循了几个例子,但仍然无法让它工作——它不断地将 0 和 1 放在绘图标题上,而不是实际的 l...
我在 R 中有一个名为 df 的数据框: # 定义类别和 Likert 级别 var_levels <- c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", &
我已经阅读了所有其他类似的问题和答案,但是所有给定的带有scale_y_continous的解决方案根本不适用于我的数据集。我有两个不同治疗组的数据...