ggplot2大概分为三个部分： （1）数据层 （2）几何图形层 （3）美学层函数数据层ggplot(data,mapping = aes(x,y))几何图形层geom_bar()/geom_plot()/…美学层aes(color = factor())有了基本框架后，代码写起来就不会太乱。1、数据层——ggplot（）ggplot(data,mapping=aes(x,y))本人建议数据层只用
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2023-07-11 21:14:08
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文章目录一、所用函数1. sort、rank、order用法2. arrange 用法3. reorder用法4. cumsum 用法5. interaction用法二、散点图三、折线图、直方图、箱线图四、柱状图1. 单一变量 （统计单一变量的属性值分布）2. 单一变量+fill （列联表）3. 两个变量4. 两个变量+fill5. 修改描边和填充颜色6. 修改颜色模式7. 柱状图按照高低排序7
工作中经常要ggplot各种图形，下面是这几个月用ggplot画图的一些代码，最经常碰到的情况就是各个类别下的频率，在柱状图中每个分类上显示百分比，各个类别对应的字体要倾斜，各个图的颜色什么的，总之一大堆的事情，下面就是ggplot包中的针对这些技巧的代码，数据用的R软件自带的mpg数据 以字段class为例，class是汽车的类型，具体上代码：library(ggplot2)
lib
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2023-11-27 19:03:04
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R包ggplot2入门学习笔记，欢迎批评指正！
资源：ggplot2：数据分析与图形艺术 哈德利·威克姆 著 统计之都 译
1.1 简介ggplot2是一个用来绘制统计图形（数据图形）的R软件包，与其他大多数的图形软件包不同，ggplot2是由其背后的一套图形语法所支持的。ggplot2可以绘制出很多美观度的图形，同时能避免诸多繁琐的细节。用
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2024-01-08 18:21:17
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凡是和数据无关的图形设置内容理论上都可以归为主题类，但考虑到一些内容（如坐标轴）的特殊性，可以允许例外的情况。主题的设置相当繁琐，很容易就占用了 大量的作图时间，应尽量把这些东西简化，把注意力主要放在数据分析上。基于这种考虑，ggplot2主题设置的内容虽然相当多，本文仅在总体上作一简单介 绍。 1 theme函数及其参数 让使用者在数据分析阶段能专注于数据而不是图形细节，这是数据
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2024-03-08 14:12:10
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有时候数字确实需要分享一个美丽的故事分享!当今社会，数据可视化是至关重要的。没有强大的可视化，几乎不可能在堆积如山的数据中创造或者叙述它的故事。这些故事有助于我们构建策略，并做出明智的商业决策。R是让数据可视化更加有趣和简单的很好支持。它已经具备了基本的功能，Package提供的外部支持使它成为一个令人开心的工作工具，感谢我们的社区成员。在所有的包中，ggplot package已经在R中成为了数
作者：宁海涛一个月的备考终于结束了，公号的推文也会陆续进行原创推文制作，也希望大家继续支持哦！本期推文就介绍一篇关于使用ggplot2 绘制带有颜色映射的相关性散点图，本期涉及的知识点如下：stat_bin_2d()绘制密度颜色映射geom_smooth() 绘制拟合线颜色映射相关性散点图绘制这里大部分和推文R-ggplot2 学术散点图绘制 中的绘图技巧一样，下面我直接给出代码,如下
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2024-04-21 15:48:33
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ggplot2包画图总结部分摘自1.ggplot2图形之基本语法：ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离。按图层作图，保有命令式作图的调整函数，使其更具灵活性，并将常见的统计变换融入到了绘图中。 ggplot的绘图有以下几个特点：第一，有明确的起始（以ggplot函数开始）与终止（一句语句一幅图）；其二，图层之间的叠加是靠“+”号实现的，越后面其图层越高。
原创
2023-10-24 16:25:04
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学习一时爽，一直学习一直爽 Hello，大家好，我是 もうり，一个从无到有的技术+语言小白。回忆复习原文：https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/89579225参考：https://blog.csdn.net/tanzuozhev/article/details/50822204ggplot2 同时也是一个 R 包ggplot
原创
2021-03-03 19:28:09
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前言如果你能看到我们这篇文章，就一定要谢谢你一直关注与支持我们这个微信公众号！我最近乱七八糟的事情就从没停过，其实plotnine包最先是清华大学的赵建树学长告诉我的，我也研究与学习好几个月啦，所以一直也没撰文，实在抱歉。时至今日，才正式撰写系统性的文章正式介绍python数据可视化的这个新星包：plotnine。对于我之前使用R ggplot2的绘图的人来说，这个包实在是太好用啦，所以也隆重推荐
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2023-11-25 14:02:18
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1 安装# 获取ggplot2 最容易的就是下载整个tidyverse:
install.packages("tidyverse")
# 也可以选择只下载ggplot2:
install.packages("ggplot2")
# 或者下载GitHub上的开发者版本
# install.packages("devtools")
devtools::install_github("ti
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2024-01-05 14:45:18
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mpg 包含了由美国环境保护协会收集的38 种车型的观测数据。mpg 中包括如下变量。
• displ：引擎大小，单位为升。
• hwy：汽车在高速公路上行驶时的燃油效率，单位为英里/ 加仑（mpg）。与燃油效率高
的汽车相比，燃油效率低的汽车在行驶相同距离时要消耗更多燃油。要想了解更多关于mpg 的信息，可以使用?mpg 命令打开其帮助页面。
原创
2023-09-28 18:38:41
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折线图-ggplot2 http://blog.163.com/yugao1986@126/blog/static/6922850820131161531421/http://blog.sina.com.cn/s/blog_7cffd1400101f50v.html《R Graphics Cookbook-By Winston Chang》#================
原创
2023-11-06 16:25:07
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R ggplot2 VS Python Matplotlib: A Comprehensive Comparison
Introduction
When it comes to data visualization, R and Python are two of the most popular programming languages. Both provide powerful too
原创
2023-09-02 11:31:50
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tidyverse的R包集合 tidyverse包括ggplot2、tibble、readr、purrr和dplyr这些包被视为tidyverse的核心，因为几乎在所有的分析中都会用到它们。 核心包有以下一些：ggplot2可视化数据dplyr数据操作语法，可以用它解决大部分数据处理问题tidyr清理数据readr读入表格数据purrr提供一个完整一致的工具集增强R的函数编程tibble新一代数据
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2024-04-07 13:31:10
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# 使用Python绘制散点图：探索ggplot2的魅力
在数据分析和可视化领域，散点图是一个非常常用的工具。它们能够有效地显示变量之间的关系。虽然“ggplot2”是R语言中一个非常流行的绘图库，但在Python中也可以使用类似的功能。本文将介绍使用Python的`plotnine`库，该库与R的`ggplot2`风格相似，便于创建美观的散点图。
## 1. 什么是散点图？
散点图是一种图
1. 什么是ggplot2?ggplot2是用于绘图的R语言扩展包，其理念根植于《Grammar of Graphics》一书。它将绘图视为一种映射，即从数学空间映射到图形元素空间。例如将不同的数值映射到不同的色彩或透明度。该绘图包的特点在于并不去定义具体的图形（如直方图，散点图），而是定义各种底层组件（如线条、方块）来合成复杂的图形，这使它能以非常简洁的函数构建各类图形，而且默认条件下的绘图品质
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2023-06-21 20:03:24
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参考自《R Graphics Cookbook》感觉这节的作用不大，并且比较费逻辑。映射的分组性质的数据，会生成图例，图例中有各个项目的对应项。有人的地方就有江湖，有图例的地方也有顺序。通常，图例项目的顺序是与x轴上的项目顺序（从左到右）一致的，但ggplot2中图例的项目的逻辑本质上却不是与x轴上的项目顺序一致，而是与x轴上项目的颜色填充顺序一致。默认x轴上项目的顺序就是颜色填充的顺序，所以图例
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2024-01-29 07:00:02
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提到R语言，总会想到它强大的绘图包ggplot2，甚至于其他语言中也有它的痕迹(例如，python中的matplotlib模块就有ggplot样式)。以下，总结了一些日常绘图中常用的命令。
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2023-06-19 07:53:54
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画决策树的时候用了igraph包，由于基础薄弱加后天努力不足，所以痛苦万分。ggplot一直是我十分钟爱于做2D图形展示的工具，由于treemapify的加入，我也可以有层次的展示我的原始数据啦~真的是目之所及就可以有层次哦~ 好了，先把准备工作做好吧！ 一、该有的包先装上，比如说ggplo
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2024-06-04 04:36:12
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