R语言可视化ggplot2绘制24小时动态血糖图

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=&

目录 1. 单组情况 1)构造数据集 2)绘制置信区间 2. 多组情况 方法1 1)构造数据集 2)绘制置信区间 方法2 1)构造数据集 2)绘制置信区间 3)美化 1. 单组情况 1)构造数据集 x <- 1:10 y <- x^2 ci_l <- x^2 - 0.5 * x ci_r <- x^2 + 0.5 * x dat_plot <- data.frame(x, y, ci_l, ci_r) 数据集长下面这样: x y ci_l ci_r 1 1 1 0.5 1.5

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 <-

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

在讨论级数时,可能需要比对前 n n n项和的变化情况,而随着 n n n的递增,通过动态图来反映这种变化会更加直观,而通过R语言绘制动态图也算是一门不那么初级的技术,所以在此添加一节,补充一下R语言的绘图知识. 绘图需要用到ggplot2,为多张图加上时间轴则需要用到gganimate,为了让这些动态图片被渲染,需要用到av.此外,ggplot2绘图需要输入的数据格式为tibble. install.packages("ggplot2") install.packages("

目录 数据格式 创建等距时间序列的方法(分钟) 画图代码 数据格式 sample=read.csv("sample.csv",header = T,stringsAsFactors = F)head(sample) 创建等距时间序列的方法(分钟) time=strptime("00:00:00","%H:%M:%S")+300*0:287 #没有填日期的时候,默认日期为今天 画图代码 #time首先要转换成 POSIXct 格式, 下面的brea

目录 一.序 二.ggplot2是什么? 三.ggplot2能画出什么样的图? 四.组装机器 五.设计图纸 六.机器的零件 1. 零件--散点图 1) 变换颜色 2) 拟合曲线 3) 变换大小 4) 修改透明度 5) 分层 6) 改中文 2. 零件--直方图与条形图 1) 直方图 2) 润色 3) 条形图 3. 零件--饼图 4. 零件--箱线图 5. 零件--小提琴图 6. 零件打磨 7. 超级变变变 8. 其他常用零件 七.实践出真知 八.学习资源 九.参考资料 一.序 作为一枚统计专业的学

目录 绘制qq图 函数介绍 例子 绘制boxplot 函数介绍 例子 利用分位点绘制箱线图 将QQ图和箱线图进行融合 函数介绍 参数介绍 注意事项 例子 绘制qq图 在ggplot2中绘制qq图需要两步,geom_qq()将绘制样本分位点,geom_qq_line()将绘制标准正态线 函数介绍 geom_qq() geom_qq( mapping = NULL, data = NULL, geom = "point", position = "identity",

目录 1. 载入相关包 2. 数据生成 3. 基础绘图 4. 放大效果 5. 绘图美化 其他方法 当我们在利用ggplot绘图时,当遇到一些量纲相差过大,或者一些图的某些点排布密集时,需要将细节部分进行放大,这时我们就需要采用画中画的方式,或者将统计图的细节在旁边进行放大. 下面我们就来一步一步讲解如何将图中的细节进行放大(核心为ggforce包).话不多说,先上最终效果图(以2019年双十一数据拟合为例): 1. 载入相关包 library(ggplot2) # 绘图核心 library(ti

R包ggplot2绘图精美,可以做出很复杂的图形,深受用户喜爱.它的作者hadley并不推荐使用ggplot2绘制双坐标轴图,认为这样会增加读图的难度,但是目前需要双坐标轴图应用的场景还是很多,如下图形直方图和曲线分别有不同的坐标轴,表示不同的意思,图片展示内容比较丰富 今天我们通过我们的汽车销售数据(公众号回复:汽车销售,可以获得数据)来演示一下ggplot2绘制双坐标轴图,主要是通过sec.axis函数进行转换,进行第二个坐标轴的转换.我们先来导入数据 library(foreign) li

目录 准备数据 简单热图 只对列进行聚类 将相关系数显示在图上 在图上加上显著性标记 准备数据 两组变量的数据可以像下面这样处理,分别保存在两个csv文件中. > # 导入数据及数据预处理 > setwd("D:/weixin/") > rows <- read.csv("rows.csv") > cols <- read.csv("cols.csv") > str(rows) 'data.frame':

目录 分组设置颜色 给每行增加辅助线 分组设置颜色 library(forestplot) fn <- local({ i = 0 function(..., clr.line, clr.marker){ i <<- i + 1 if(i%%4==3){fpDrawNormalCI(..., clr.line = "#000000", clr.marker = "#00B9BF")} #4组中的第3组 else if(i%%4==0){fpDraw