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("text", x=3, y=48, label="Group 1") +
annotate("text", x=4.5, y=66, label="Group 2")
#由于设置的文本会覆盖原来的图中对应的位置,可以改变文本的透明度或者颜色
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)

添加数学表达式注释

我们也可以在图形中注释数学表达式。在annotate中增加parse=TRUE参数即可。

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可以见到更多使用数学表达式的例子。

添加线条

当进行线性回归时,画条拟合直线是个不错的选择。当然有时画水平线和垂直线显示刻度也是可以的。

p <- ggplot(heightweight, aes(x=ageYear, y=heightIn, colour=sex)) + geom_point()
#添加水平线和垂直线
p + geom_hline(yintercept=60) + geom_vline(xintercept=14)
#添加拟合回归线
p + geom_abline(intercept=37.4, slope=1.75)
#我们也可以修改直线的类型
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)

添加分割标记

我们使用annotate(“segment”)画分割线。

p <- ggplot(subset(climate, Source=="Berkeley"), aes(x=Year, y=Anomaly10y)) +geom_line()
p + annotate("segment", x=1950, xend=1980, y=-.25, yend=-.25)

添加长方形阴影

使用annotate(“rect”)函数添加长方形阴影图层。

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")

添加误差线

误差线常用于统计学,以显示数据潜在的误差。使用geom_errorbar函数,并需要映射ymin和ymax变量。

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)

给每个小平面增加注释

我们根据数据类别画了多个小平面,并想在每个小平面上标上注释。我们可以构造一个数据框,并用geom_text()进行构造。

p <- ggplot(mpg, aes(x=displ, y=hwy)) + geom_point() + facet_grid(. ~ drv)
#构造注释数据框
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)

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 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 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拼图包patchwork安装使用

    目录 引言 安装 例子 高级特性 引言 patchwork是基于ggplot2的拼图包,因为ggplot2本身没有强大的拼图语法,而一般使用的gridExtra与cowplot的拼ggplot2图形都存在不少问题. 我关注这个包蛮久了,现在Github上的Star数已经远超大部分的R包,但似乎还没有发布到CRAN.我的工作看似跟作图相关,写的博文大多数也如此,但实际对图形的掌控力并不咋的,所以还是要多多学习. 下面进入正题,掌握好ggplot2与patchwork的基本用法,一般的图形都可以搞定

  • R语言dplyr包之高效数据处理函数(filter、group_by、mutate、summarise)详解

    R语言dplyr包的数据整理.分析函数用法文章连载NO.01 在日常数据处理过程中难免会遇到些难处理的,选取更适合的函数分割.筛选.合并等实在是大快人心! 利用dplyr包中的函数更高效的数据清洗.数据分析,及为后续数据建模创造环境:本篇涉及到的函数为filter.filter_all().filter_if().filter_at().mutate.group_by.select.summarise. 1.数据筛选函数: #可使用filter()函数筛选/查找特定条件的行或者样本 #filte

  • R语言关于“包”的知识点总结

    R语言的包是R函数,编译代码和样本数据的集合. 它们存储在R语言环境中名为"library"的目录下. 默认情况下,R语言在安装期间安装一组软件包. 随后添加更多包,当它们用于某些特定目的时. 当我们启动R语言控制台时,默认情况下只有默认包可用. 已经安装的其他软件包必须显式加载以供将要使用它们的R语言程序使用. 所有可用的R语言包都列在R语言的包. 下面是用于检查,验证和使用R包的命令列表. 检查可用R语言的包 获取包含R包的库位置 .libPaths() 当我们执行上面的代码,它产

  • 关于R语言lubridate包处理时间数据的问题

    加载包 # install.packages(lubridate) library(lubridate) 第一个函数ymd():解析日期为年月日格式 x <- c("09-01-01", "09-01-02", "09-01-03") ymd(x) [1] "2009-01-01" "2009-01-02" "2009-01-03" x <- c("2009-01-

  • R语言ggplot2实现将多个照片拼接到一起

    将多个照片拼接到一起,然而电脑上没有安装ps 和 ai (拼图我暂时只想到这两个软件了) 直接使用R语言吧 思路是读取图片 使用ggplot2 显示 最后使用patchwork 拼接 代码 library(ggplot2) library(jpeg) library(ggpubr) library(patchwork) img0<-readJPEG("308/0.JPG") p0<-ggplot()+ background_image(img0)+ theme_void()

  • R语言UpSet包实现集合可视化示例详解

    目录 前言 一.R包及数据 二.upset()函数 1)基本参数 2)queries参数 3)attribute.plots参数 3.1 添加柱形图和散点图 3.2 添加箱线图 3.3 添加密度曲线图 前言 介绍一个R包UpSetR,专门用来集合可视化,当多集合的韦恩图不容易看的时候,就是它大展身手的时候了. 一.R包及数据 #安装及加载R包 #install.packages("UpSetR") library(UpSetR) #载入数据集 data <- read.csv(&

  • R语言ggplot2设置图例(legend)的操作大全

    目录 基本箱线图(带有图例) 移除图例 修改图例的内容 颠倒图例的顺序 隐藏图例标题 修改图例中的标签 修改data.frame的factor 修改标题和标签的显示 修改图例的框架 设置图例的位置 隐藏斜线 总结 本文在 http://www.cookbook-r.com/Graphs/Scatterplots_(ggplot2)/ 的基础上加入了自己的理解 图例用来解释图中的各种含义,比如颜色,形状,大小等等, 在ggplot2中aes中的参数(x, y 除外)基本都会生成图例来解释图形, 比

随机推荐