R语言绘图——坐标轴及图例

掌握坐标轴与图例的设置与调整,对于提升数据可视化的清晰度和可读性至关重要。通过这些工具,可以有效地传达数据背后的故事,提高图表的表现力。

0x01 坐标轴

一、坐标轴的设置

1、修改坐标轴的标签

ggplot2中,坐标轴是根据数据自动生成的,但是我们可以通过labs()函数为坐标轴添加标签(x轴和y轴的名称)。通常x轴用于表示自变量,y轴用于表示因变量。

library(ggplot2)# 创建简单散点图,并设置坐标轴的标签
ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +geom_point() +labs(x = "Weight of Car (1000 lbs)", y = "Miles per Gallon (MPG)")

2、坐标轴的翻转

有时为了更清晰地展示数据,我们可以将坐标轴翻转,即将x轴和y轴互换。coord_flip()函数可以实现这一点。

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +geom_point() +coord_flip()  # 翻转坐标轴

3、坐标轴范围的控制

通过scale_x_continuous()scale_y_continuous()可以设置坐标轴的数值范围。

  • limits:用来限制x轴或y轴的显示范围。例如,可以通过设置limits只显示部分数据。
ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +geom_point() +scale_x_continuous(limits = c(2, 6)) +  # 限制x轴的显示范围scale_y_continuous(limits = c(10, 35))  # 限制y轴的显示范围

也可以通过xlimylim来控制。

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +geom_point() +xlim(limits = c(2, 6)) +  # 限制x轴的显示范围ylim(limits = c(10, 35))  # 限制y轴的显示范围

4、坐标轴顺序的调整

ggplot(cabbage_exp,aes(x = Date,y = Weight,fill = Cultivar)) +geom_bar(position = "dodge",stat = "identity") +scale_x_discrete(limits = c("d21","d16","d20"))

5、坐标轴子集的截取

ggplot(cabbage_exp,aes(x = Date,y = Weight,fill = Cultivar)) +geom_bar(position = "dodge",stat = "identity") +scale_x_discrete(limits = c("d16","d21"))

6、坐标轴的缩放和变换

有时数据的分布较为极端,可能需要对坐标轴进行缩放或变换,ggplot2提供了很多坐标轴变换的方法,如对数变换。

  • 对数变换:使用scale_x_log10()scale_y_log10()对数据进行对数缩放,适合于处理呈指数增长的数据。
ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +geom_point() +scale_x_log10()  # 对x轴进行对数缩放

7、修改坐标轴标签的外观

ggplot(cabbage_exp,aes(x = Date,y = Weight,fill = Cultivar)) +geom_bar(position = "dodge",stat = "identity") +theme(axis.title.x = element_text(face = "italic",colour = "darkred",size = 14))

8、移除坐标轴的标签

ggplot(cabbage_exp,aes(x = Date,y = Weight,fill = Cultivar)) +geom_bar(position = "dodge",stat = "identity") +theme(axis.title.x = element_blank())

二、刻度线的设置

1、修改刻度线的位置

可以通过breaks参数来控制坐标轴的刻度位置,指定在x轴或y轴上应该显示的刻度值。你可以指定一系列的数字作为刻度。

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +geom_point() +scale_x_continuous(breaks = seq(2, 6, by = 1)) +  # x轴每隔1个单位显示一个刻度scale_y_continuous(breaks = seq(10, 35, by = 5))  # y轴每隔5个单位显示一个刻度

2、修改刻度线标签的文本

你可以通过labels参数自定义刻度标签。labels可以是任何类型的字符串向量,用来表示x轴或y轴的刻度标签。

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = factor(cyl))) +geom_point() +# 自定义x轴的刻度标签scale_x_continuous(breaks = seq(2, 6, by = 1),labels = c("Light", "Medium", "Heavy", "Very Heavy", "Extreme")) + # 自定义y轴的类别标签scale_y_discrete(labels = c("4" = "Four Cylinders", "6" = "Six Cylinders", "8" = "Eight Cylinders")) +  # 设置 x 轴文本的旋转角度为 30 度theme(axis.text.x = element_text(angle = 30))

3、移除刻度线的标签

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = factor(cyl))) +geom_point() + theme(axis.text.y = element_blank())

0x02 图例

1、修改图例的标题

ggplot2中,图例通常是根据美学映射(如颜色、形状、大小等)自动生成的。你可以通过labs()函数自定义图例的标题。

library(ggplot2)ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = factor(cyl))) +  # 通过气缸数映射颜色geom_point(size = 3) +labs(color = "Number of Cylinders")  # 设置图例标题

2、修改图例的位置

可以使用theme()函数中的legend.position参数来控制图例的位置。位置可以是“top”、“bottom”、“left”、“right”,或指定坐标位置。

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = factor(cyl))) +geom_point(size = 3) +theme(legend.position = "bottom")  # 将图例移到图的底部

你也可以使用坐标来精确控制图例位置:

theme(legend.position = c(0.8, 0.2))  # x = 0.8, y = 0.2

3、图例的样式自定义

你可以通过theme()函数对图例的样式进行详细调整,包括字体大小、背景颜色、边框等。

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = factor(cyl))) +geom_point(size = 3) +theme(legend.title = element_text(size = 12, face = "bold"),  # 图例标题字体legend.text = element_text(size = 10),  # 图例文本字体legend.background = element_rect(fill = "lightgray", size = 0.5, linetype = "solid")  # 图例背景)

3、修改图例的标签文字

要更改图例标签文字,你可以在美学映射中使用scale_*函数的labels参数。这可以针对特定的美学(如颜色、形状等)进行设置。

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = factor(cyl))) +geom_point(size = 3) +scale_color_discrete(labels = c("4 Cylinders", "6 Cylinders", "8 Cylinders")) +  # 自定义图例标签labs(color = "Number of Cylinders")

4、调整图例的顺序

要调整图例的顺序,可以在美学映射中将变量转换为有序因子(factor),并设置levels参数来指定显示顺序。

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = factor(cyl))) +geom_point(size = 3) +scale_color_discrete(labels = c("8 Cylinders", "6 Cylinders", "4 Cylinders")) +  # 自定义图例标签labs(color = "Number of Cylinders") +scale_color_manual(values = c("red", "green", "blue"))  # 手动设置颜色顺序

如果想改变显示顺序,可以先将cyl转换为有序因子:

mtcars$cyl <- factor(mtcars$cyl, levels = c(8, 6, 4))  # 设置顺序ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = cyl)) +geom_point(size = 3) +labs(color = "Number of Cylinders")  # 保留标签不变

也可以使用guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE))反转图例项的顺序:

# 创建示例数据
data <- data.frame(category = c("A", "B", "C"),value = c(10, 20, 15),fill = c("Group 1", "Group 2", "Group 1")
)# 绘图
ggplot(data, aes(x = category, y = value, fill = fill)) +geom_bar(stat = "identity") +guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE)) # 反转图例顺序

同理也可以这样使用:

# 创建示例数据
data <- data.frame(category = c("A", "B", "C"),value = c(10, 20, 15),fill = c(TRUE, FALSE, TRUE)
)# 绘图
ggplot(data, aes(x = category, y = value, fill = factor(fill))) +geom_bar(stat = "identity") +scale_fill_discrete(breaks = c('TRUE', 'FALSE')) # 控制图例显示的类别

5、移除图例的标题

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = factor(cyl))) +geom_point(size = 3) +theme(legend.title = element_blank())

6、图例的移除

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = factor(cyl))) +geom_point(size = 3) +guides(color = "none")

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/57493.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

计算服务器:开启科学计算新变革的强大引擎

1983 年&#xff0c;著名数学家 Lax 为首的调研小组指出&#xff0c;大型科学计算对国家安全、科技进步与经济发展至关重要&#xff0c;从美国国家利益出发&#xff0c;大型计算的绝对优势不容动摇。 科学计算是什么&#xff1f;为何在 20 世纪 80 年代就被提升到美国国家利益层…

Pytest日志收集器配置

前言 在pytest框架中&#xff0c;日志记录&#xff08;logging&#xff09;是一个强大的功能&#xff0c;它允许我们在测试期间记录信息、警告、错误等&#xff0c;从而帮助调试和监控测试进度。 pytest与Python标准库中的logging模块完美集成&#xff0c;因此你可以很容易地在…

vmware虚拟机linux系统安装

一、下载linux镜像安装包 步骤1---网址地址下载镜像 地址&#xff1a;Index of /ubuntu-releases/22.04/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 步骤2---下载linux版本号 步骤3---查看下载的linuxiso linux镜像操作系统 二、vmware新建安装linux操作系统…

边缘计算技术的优势与挑战

如今&#xff0c;随着5G快速无线网络的到来&#xff0c;将计算存储和物联网&#xff08;IoT&#xff09;分析的部署放在靠近数据产生的地方&#xff0c;使得边缘计算成为可能。 物联网设备和新应用的扩展需要实时计算能力。5G无线正在考虑边缘系统&#xff0c;以快速跟踪支持实…

基于SpringBoot+Vue的厨艺交流系统的设计与实现(源码+定制开发)厨艺知识与美食交流系统开发、在线厨艺分享与交流平台开发、智能厨艺交流与分享系统开发

博主介绍&#xff1a; ✌我是阿龙&#xff0c;一名专注于Java技术领域的程序员&#xff0c;全网拥有10W粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师&#xff0c;我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时&#xff0c;我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台…

爬虫中代理ip选择和使用实战

一、爬虫中的反爬问题 爬虫技术不仅是一种工具&#xff0c;更像是一门捕捉信息的艺术。通过它&#xff0c;我们能够从浩瀚的互联网中&#xff0c;精确获取到所需的有价值数据。对于那些需要进行数据分析或模型训练的人来说&#xff0c;爬虫技术几乎是必备的技能。虽然网上公开…

git提交到github个人记录

windows下git下载 1.进入git官网https://git-scm.com/downloads/win 一直默认选项即可 2.在settings中SSH and GPG keys中Add SSH key 3.选择git cmd git使用 1.配置用户名&#xff0c;和邮箱 git config --global user.email "youexample.com" git config --g…

Director3D: Real-world Camera Trajectory and 3DScene Generation from Text 论文解读

目录 一、概述 二、相关工作 1、文本到3D生成 2、3DGS 三、Director3D 1、Cinematographer 2、Decorator 3、Detailer 4、Loss 一、概述 该论文提出利用真实世界数据集&#xff0c;设计一个从文本生成真实世界3D场景和自适应相机轨迹的强大的开放世界文本到3D生成框架…

067_基于springboot的HSK学习平台

目录 系统展示 开发背景 代码实现 项目案例 获取源码 博主介绍&#xff1a;CodeMentor毕业设计领航者、全网关注者30W群落&#xff0c;InfoQ特邀专栏作家、技术博客领航者、InfoQ新星培育计划导师、Web开发领域杰出贡献者&#xff0c;博客领航之星、开发者头条/腾讯云/AW…

【进阶OpenCV】 (18)-- Dlib库 --人脸关键点定位

文章目录 人脸关键点定位一、作用二、原理三、代码实现1. 构造人脸检测器2. 载入模型&#xff08;加载预测器&#xff09;3. 获取关键点4. 显示图像5. 完整代码 总结 人脸关键点定位 在dlib库中&#xff0c;有shape_predictor_68_face_landmarks.dat预测器&#xff0c;这是一个…

安装vue发生异常: idealTree:nodejs: sill idealTree buildDeps

一、异常 C:\>npm install vue -g npm ERR! code CERT_HAS_EXPIRED npm ERR! errno CERT_HAS_EXPIREDnpm ERR! request to https://registry.npm.taobao.org/vue failed, reason: certificate has expired 二、原因 请求 https://registry.npm.taobao.org 失败&#xff0c;证…

Spring Boot与Flyway实现自动化数据库版本控制

一、为什么使用Flyway 最简单的一个项目是一个软件连接到一个数据库&#xff0c;但是大多数项目中我们不仅要处理我们开发环境的副本&#xff0c;还需要处理其他很多副本。例如&#xff1a;开发环境、测试环境、生产环境。想到数据库管理&#xff0c;我们立刻就能想到一系列问…

网站漏扫:守护网络安全的关键防线

网站漏洞扫描&#xff0c;简称漏扫&#xff0c;是一种针对网站进行漏洞检测的安全服务。网站漏洞扫描在网络安全中占据着至关重要的地位。 网站漏扫在及时发现和修复漏洞方面发挥着关键作用 通过对网站和系统的全面扫描&#xff0c;能够快速识别出各种潜在的漏洞&#xff0c;…

jmeter中发送post请求遇到的问题

用jmeter发送post请求&#xff0c;把请求参数放在Body Data处&#xff0c;参数都写得正确&#xff0c;但没想到结果每次都报错&#xff0c;直接响应结果乱七八糟&#xff0c;改成用Parameters,反而不乱报错了。 上图 请求里如下 另外一些请求也是这样 这个响应结果也是错误的…

【文献及模型、制图分享】长江中游经济区“水—能源—粮食”系统与城市绿色转型适配性研究

文献介绍 评价资源系统与城市绿色发展适配程度是判断城市健康程度的关键。通过构建“系统压力指数—优劣解距离法&#xff08;TOPSIS&#xff09;—脱钩弹性模型&#xff08;Tapio&#xff09;”评价体系&#xff0c;对2012—2021年长江中游经济区“水—能源—粮食”&#xff…

aws 把vpc残留删除干净

最近忘了把vpc 删干净导致又被收了冤大头钱 在删除vpc 的收发现又eni在使用&#xff0c;但是忘了是哪个资源在占用 先用命令行把占用的资源找出来停掉 使用 AWS 命令行界面&#xff08;CLI&#xff09;来查看 VPC 的使用情况 列出子网&#xff1a; aws ec2 describe-subnets …

项目管理必备!2024年Jira与禅道之间的秘密故事?

一、项目管理工具的重要性 在当今快节奏的工作环境中&#xff0c;项目管理软件的重要性愈发凸显。随着企业规模的不断扩大和业务的日益复杂&#xff0c;传统的项目管理方式已经难以满足需求。项目管理软件成为提升团队协作和工作效率的关键工具。 首先&#xff0c;项目管理软…

vue3项目页面实现echarts图表渐变色的动态配置

完整代码可点击vue3项目页面实现echarts图表渐变色的动态配置-星林社区 https://www.jl1mall.com/forum/PostDetail?postId202410151031000091552查看 一、背景 在开发可配置业务平台时&#xff0c;需要实现让用户对项目内echarts图表的动态配置&#xff0c;让用户脱离代码也…

计算机导论

概述 计算机简史 1935年代&#xff0c;英国数学家图灵(Alan Turing)提出“图灵机”&#xff0c;奠定了计算机的理论基础。 1952年&#xff0c;冯诺依曼确定了计算机由运算器、控制器、存储器、输入、输出等5部分组成&#xff08;Von Neumann 体系结构&#xff09;。 60年代…

k8s备份恢复(velero)

velero简介 velero官网&#xff1a; https://velero.io/ velero-github&#xff1a; https://github.com/vmware-tanzu/velero velero的特性 备份可以按集群资源的子集&#xff0c;按命名空间、资源类型标签选择器进行过滤&#xff0c;从而为备份和恢复的内容提供高度的灵活…