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ggplot,ggplot2

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? [ggplot2] r语言:ggplot2包

  1如何使用ggplot2软件包绘制高质量的图片?

  我们将向r中学学习

  最受欢迎

  Ggplot2:图形语法的实现。我正在使用r. Ggplot2中提供的虹膜数据集创建多层图形。我已经用ggplot创建了它。

  相关热图。我在博客的最后提供了更多的资源。

  ggplot的结构如下:

  1

  ggplot(

  数据

  =

  数据

  二手的

  为

  绘图,aes=(映射))几何函数

  Geom_function是用于创建图形的图层。

  我们将通过例子看到详细的解释。

  首先,我们将使用以下命令在r中安装和加载ggplot2包:

  1

  安装包(

  “ggplot2”

  )

  2

  图书馆

  (ggplot2)

  我们将使用虹膜数据进行进一步分析。让我们先检查一下数据。

  1

  #数据检查

  2

  头

  (iris)

  i

  科学家将开始在物种的萼片长度和萼片宽度之间绘制散点图。

  1

  情节

  -

  ggplot

  (

  数据

  =

  艾瑞斯,

  aes

  (

  萼片。长度

  ,

  萼片。宽度

  ))

  geom_point

  ()

  2

  因此,这里的数据组件使用虹膜数据集,aes使用萼片长度和萼片宽度作为图的x和y值,geom_point()绘制散点图

  1

  情节1

  -

  ggplot

  (

  数据

  =

  艾瑞斯,

  aes

  (

  萼片。长度

  ,

  萼片。宽度

  ,

  颜色

  =

  物种))

  geom_point

  ()

  2

  让我们通过给aes添加颜色来给不同的物种着色。

  1

  情节1

  -

  ggplot

  (

  数据

  =

  艾瑞斯,

  aes

  (

  萼片。长度

  ,

  萼片。宽度

  ,

  颜色

  =

  物种))

  geom_point

  ()

  2

  线形图

  1

  情节2

  -

  ggplot

  (

  数据

  =

  艾瑞斯,

  aes

  (

  萼片。长度

  ,

  萼片。宽度

  ))

  geom_line

  ()

  2

  带有散点图的双轴绘图线

  1

  情节3

  -

  ggplot

  (

  数据

  =

  艾瑞斯,

  aes

  (

  萼片。长度

  ,

  萼片。宽度

  ,

  颜色

  =

  物种))

  geom_point

  ()

  geom_line()

  2

  ggplot中的平滑拟合模型

  1

  gplot(

  数据

  =iris,aes(Sepal。长度,萼片。宽度,颜色=物种))几何点()几何平滑(方法=

  lm '

  )

  让我们对不同的物种有不同的散点图。刻面根据一个或多个离散变量的值将图形分成子图形。

  1

  情节5

  -

  ggplot

  (

  数据

  =

  艾瑞斯,

  aes

  (

  萼片。长度

  ,

  萼片。宽度

  ,

  颜色

  =

  物种))

  geom_point

  ()

  facet_wrap

  (~

  种类

  ,

  nrow

  =

  2、

  ncol

  =

  2)

  2

  扩展到ggplot2

  有更多的包是ggplot2的扩展。我们将看到GGally和gridExtra包。

  全局-使用以下命令根据全局从数据集中绘制所有可能的关系:

  1

  图书馆

  (全球)

  2

  ggpairs(iris)

  正如我们在下图中看到的,GGP对映射了可用数据集中所有可能的关系。这可能是EDA的开始,但如果数据集很大,将需要很长时间才能产生结果。我在下面的参考资料部分提供了文档的链接。

  网格附加功能-使用网格附加功能,我们可以在一个输出窗口中组合多个图形,就像一个易于使用和应用的仪表板。使用以下命令。

  1

  图书馆

  (gridExtra)

  2

  网格排列(Plot1,Plot3,ncol=

  2

  )

  进一步阅读和参考资料

  以下内容:

  ggplot文档

  小抄

  ggplot

  顶部R包

  棒极了

  r包

  GGally-扩展到ggplot2

  gridExtra

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