R语言ggplot2x轴顺序设置自定义颜色的操作

先声明一下所用的数据集

第一个图如下

这个图主要在于x轴的顺序设置上,如果按不做任何处理的话>3那个就会在2之前,解决方法是b[,1]<-factor(b[,1],levels=c('2','3',">3")),这句代码可以重新设置因子的级别

完整代码如下:

a[,1]<-factor(a[,1],levels=c('2','3',">3"))
ggplot(a,aes(x=a[,1],y=a[,2]))+geom_bar(stat="identity")+xlab('转录本数目')+ylab('主导转录本百分比')

第二个图如下:

这个图的关键在于要求颜色是黑白,代码如下

col<-c("black","gray")
ggplot(data = c, aes(c1, c3, fill = c[,2])) +geom_bar(stat = 'identity', position = 'dodge')+
 xlab(' ')+ylab('个数')+ scale_fill_manual(values = col)+theme(legend.position='none')+
 geom_text(aes(label = c[,2]), position = position_dodge(0.9),vjust=-0.2)

其中scale_fill_manual(values = col)是用来自定义颜色的

补充:R语言ggplot2修改坐标轴刻度

序号 操作 代码
1 修改坐标轴显示范围 scale_x_continous(limits = c(“A”, “B”)
2 修改坐标轴显示范围 ylim(A, B)
3 修改坐标轴显示刻度 scale_x_continous(limits = c(“A”, “B”), breaks = seq(起始值, 终止值, 间隔))
4 旋转坐标轴标签 theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, size = 8))
5 修改坐标轴的属性 theme(axis.text.x = theme_text(X轴属性), asix.text.y = theme_text(Y轴属性))
6 修改字体 windowsFonts(myFont1 = windowsFont(“Times New Roman”), myFont2 = windowsFont(“华文行楷”))
6 旋转坐标轴 coord_flip()
7 坐标轴转换标度 scale_x_log10() #横坐标log10转换

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

(0)

相关推荐

  • R语言ggplot2包之注释方式

    引言 光光展示数据对可视化来说,远远不够.还有其他很多信息能够帮助读者解释你的数据.除了标签.坐标轴.图例外,还能够增加注释,比如强调图画的某一区域,添加描述性文本等. 添加文本注释 你可以在图形中添加文本,增加可读性.我们在annotate函数中设置text参数即可. library(ggplot2) library(gcookbook) p <- ggplot(faithful, aes(x=eruptions, y=waiting)) + geom_point() p + annotate

  • R语言 ggplot2改变柱状图的顺序操作

    如下所示: library(ggplot2) library(ggthemes) dt = data.frame(obj = c('A','D','B','E','C'), val = c(2,15,6,9,7)) dt$obj = factor(dt$obj, levels=c('D','B','C','A','E')) ## 设置柱条的顺序 p = ggplot(dt, aes(x = obj, y = val, fill = obj, group = factor(1))) + geom_

  • R语言 解决安装ggplot2报错的问题

    如下所示: install.packages('xxx',repos='http://cran.us.r-project.org') xxx 改为 ggplot2 补充:R包安装时,出现的错误解决合集 如下所示: 1.library(devtools) #error:Error in get(genname, envir = envir) : object 'testthat_print' not found #解决 options("repos" = c(CRAN="htt

  • R语言ggplot2包之坐标轴详解

    引言 我们还可以对图形中的坐标轴进行处理,包括x.y轴对换.设定坐标轴范围.刻度线修改与去除等等.要想对图形玩得转,坐标轴处理精通不可或缺. 坐标轴对换 我们使用coord_flip()函数来对换坐标轴. library(ggplot2) library(gcookbook) ggplot(PlantGrowth, aes(x=group, y=weight)) + geom_boxplot() ggplot(PlantGrowth, aes(x=group, y=weight)) + geom

  • R语言ggplot2边框背景去除的实现

    ggplot2是R语言功能强大的可视化包,但是在作图时有很多默认设置(边框,背景等)会影响图片美观度.比如我们用ggolot2做一个简单的柱状图,就会发现有灰色背景和白色线条.对于这一问题给出几种解决方案. ggplot(mtcars)+geom_bar(aes(x=cyl)) 1.theme_classic() 应用R自带的主题,比如theme_classic(),就可以使图片美观许多,不仅背景去掉了,坐标轴也更加清晰,如下图所示: ggplot(mtcars)+geom_bar(aes(x=

  • R语言ggplot2之图例的设置

    引言 图例的设置包括移除图例.改变图例的位置.改变标签的顺序.改变图例的标题等. 移除图例 有时候你想移除图例,使用 guides(). library(ggplot2) p <- ggplot(PlantGrowth, aes(x=group, y=weight, fill=group)) + geom_boxplot() p + guides(fill=FALSE) 改变图例的位置 我们可以用theme(legend.position=-)将图例移到图表的上方.下方.左边和右边. p <-

  • R语言 使用ggplot2绘制好看的分组散点图

    我们以iris数据集为例,该数据集包括花萼的长度和宽度,花瓣的长度和宽度,以及物种,如下图: 本文我们要绘制不同物种下花萼的长度和宽度的分布情况,以及二者之间的相关性关系. 1. 首先载入ggplot2包, library(ggplot2) 2. 然后进行ggplot(data = NULL, mapping = aes(), ..., environment = parent.frame())绘制,在绘制中第一个参数是数据,第二个参数是数据映射,是绘制的全局变量,其中包含的参数有x,y,col

  • R语言ggplot2x轴顺序设置自定义颜色的操作

    先声明一下所用的数据集 第一个图如下 这个图主要在于x轴的顺序设置上,如果按不做任何处理的话>3那个就会在2之前,解决方法是b[,1]<-factor(b[,1],levels=c('2','3',">3")),这句代码可以重新设置因子的级别 完整代码如下: a[,1]<-factor(a[,1],levels=c('2','3',">3")) ggplot(a,aes(x=a[,1],y=a[,2]))+geom_bar(stat=&

  • R语言开发之CSV文件的读写操作实现

    在R中,我们可以从存储在R环境外部的文件读取数据,还可以将数据写入由操作系统存储和访问的文件.这个csv文件应该存在于当前工作目录中,以方便R可以读取它, 当然,也可以设置自己的目录,并从那里读取文件. 我们可以使用getwd()函数来检查R工作区指向哪个目录,并且使用setwd()函数设置新的工作目录,如下: 输出结果如下: csv文件是一个文本文件,其中列中的值用逗号分隔,我们可以将以下数据保存入txt文件中,并且修改后缀名称为csv: id,name,salary,start_date,d

  • R语言作图:坐标轴的设置方式

    要绘制一张赏心悦目的统计图表,坐标轴的设置至关重要.在R语言底层作图中,对坐标轴的调整主要通过调整plot函数.axis函数和title函数的一系列参数完成. plot(x,y, ...) axis(side,at = NULL, labels = TRUE, tick = TRUE, line = NA, pos= NA, outer = FALSE, font = NA, lty = "solid", lwd = 1, lwd.ticks = lwd, col = NULL,col

  • R语言 小数点位数的设置方式

    经常用数据分析,有时不同的文件的小数位数不一样,但是我们可以让它们的位数保持一致的,下面的介绍就是设置小数位数. 使用options函数 > options(digits) 默认为7位 > a=0.234333323#9位> a[1] 0.2343333 下面开始设置下 > options(digits=3)> a=0.34434434#8位> a[1] 0.344 看最大的位数 > options(digits=27)Error in options(digit

  • R语言开发之输出折线图的操作

    线形图是通过在多个点之间绘制线段来连接一系列点所形成的图形,这些点按其坐标(通常是x坐标)的值排序,并且它通常用于识别数据趋势. 在R中的通过使用plot()函数来创建线形图,语法如下: plot(v,type,col,xlab,ylab) 参数描述如下: v - 是包含数值的向量. type - 取值"p"表示仅绘制点,"l"表示仅绘制线条,"o"表示仅绘制点和线. xlab - 是x轴的标签. ylab - 是y轴的标签. main - 是图

  • R语言-进行数据的重新编码(recode)操作

    在分析数据时我们经常会遇到将变量值转换成其他的值的情况(如:将连续变量转成分类变量)这时就需要我们对原有数据进行重新编码.本文将介绍R软件中常用的三种重编吗方法: 1.使用逻辑判断式编码. 2.使用cut函数编码. 3.使用car程序包的recode函数. (一)使用逻辑判断式 (1)现假设我们需要将下面的连续型变量x按照10与20分成三个组,新的分组名称为1.2.3: > x2=1*(x<=10)+2*(x>10&x<=20)+3*(x>20) > x2 [1

  • R语言-修改(替换)因子变量的元素操作

    因子变量的核心是水平,通过指定水平来修改. x<-c(1,1,1,1,2,2,2,3,3,3,3,4) xx<-factor(x);xx levels(xx) #得到水平为3的位置 level_3<-which(levels(xx)==3) #重新赋值 levels(xx)[level_3]<-03 xx #由于新值是03,0开头,所以把03当成3处理 levels(xx)[level_3]<-c("03") xx #字符串会自动转换成因子 levels(

  • R语言wilcoxon秩和检验及wilcoxon符号秩检验的操作

    说明 wilcoxon秩和及wilcoxon符号秩检验是对原假设的非参数检验,在不需要假设两个样本空间都为正态分布的情况下,测试它们的分布是否完全相同. 操作 #利用mtcars数据 library(stats) data("mtcars") boxplot(mtcars$mpg~mtcars$am,ylab='mpg',names = c('automatic','manual)) #执行wilcoxon秩和检验验证自动档手动档数据分布是否一致 wilcox.test(mpg~am,

  • 在R语言中实现Logistic逻辑回归的操作

    逻辑回归是拟合回归曲线的方法,当y是分类变量时,y = f(x).典型的使用这种模式被预测Ÿ给定一组预测的X.预测因子可以是连续的,分类的或两者的混合. R中的逻辑回归实现 R可以很容易地拟合逻辑回归模型.要调用的函数是glm(),拟合过程与线性回归中使用的过程没有太大差别.在这篇文章中,我将拟合一个二元逻辑回归模型并解释每一步. 数据集 我们将研究泰坦尼克号数据集.这个数据集有不同版本可以在线免费获得,但我建议使用Kaggle提供的数据集. 目标是预测生存(如果乘客幸存,则为1,否则为0)基于

  • R语言数据读取以及数据保存方式

    一.R语言读取文本文件: 1.文件目录操作: getwd() : 返回当前工作目录 setwd("d:/data") 更改工作目录 2.常用的读取指令read read.table() : 读取文本文件 read.csv(): 读取csv文件 如果出现缺失值,read.table()会报错,read.csv()读取时会自动在缺失的位置填补NA 3.灵活的读取指令 scan() : 4.读取固定宽度格式的文件: read.fwf() 文本文档中最后一行的回车符很重要,这是一个类似于停止符

随机推荐