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ggplot2画图介绍

1 ggplot2基础 1.1 ggplot2简介与安装 1.2 数据可视化的基本原则 1.3 ggplot2绘图哲学:分层语法和图形对象 1.4 创建第一个ggplot: ggplot()函数及数据映射(aes) 2 基本图形元素与几何对象 2.1 图形的组成部分:数据、坐标系、缩放、统计转换、几何对象 2.2 几何对象详解:点(geom_point())、线(geom_line())、直方图(geom_histogram())、箱线图(geom_boxplot())等 3 标度与坐标系统 3.1 指定颜色、形状、大小等 aesthetic 标度:scale_*_**()函数 3.2 修改坐标轴刻度与标签:scale_x_continuous(), scale_y_discrete()等 3.3 双轴图、对数坐标轴、极坐标图 4 图层、组合与主题 4.1 添加图层:+操作符的使用 4.2 多图层叠加与控制显示顺序 4.3 组合多个图:grid.arrange()或patchwork包 4.4 主题设置:theme_bw(), theme_minimal(),自定义主题(theme())等 5 条件格式化与分面绘图 5.1 根据变量值进行条件着色或形状变化 5.2 分面绘图:facet_wrap()与facet_grid()的使用 6 高级功能与复杂图表类型 6.1 小提琴图、平行坐标图、热力图等复杂图形绘制 6.2 自定义几何对象与统计变换 7 数据预处理与整合ggplot2与其他包 7.1 ggplot2与dplyr、tidyr等包结合实现数据筛选、整理 7.2 利用ggplot2进行数据探索性分析(EDA) 8 实例应用与项目实战 8.1 使用ggplot2制作柱状图、折线图、散点图、饼图等常见图表 8.2 结合实际案例进行多图层复合、主题定制以及复杂图表设计 9 ggplot2进阶技巧与最佳实践 9.1 如何提升图表的可读性和美观性 9.2 学习并掌握ggplot2社区中的常用插件和扩展包 9.3 ggplot2在报告、论文和演示文稿中的高效应用策略
首页 教程 ggplot2画图介绍 组合多个图:grid.arrange()或patchwork包
在R语言中,当我们需要将多个图形组合成一个整体进行展示时,可以使用`grid.arrange()`函数(来自`gridExtra`包)或`patchwork`包来进行操作。 1. **grid.arrange()**: `grid.arrange()`函数是`gridExtra`包中的一个重要工具,它允许我们将多个ggplot对象以网格的形式进行排列组合。例如: ```r library(gridExtra) # 创建两个ggplot对象 p1 <- ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) + geom_point() p2 <- ggplot(mtcars, aes(x=disp, y=hp)) + geom_point() # 使用grid.arrange()将两个图组合在一起,水平排列 grid.arrange(p1, p2, ncol = 2) ``` 在这个例子中,`ncol = 2`表示我们希望这两幅图在一行内并排显示。同时,你还可以通过设置`nrow`参数来控制行数,或者直接指定每个图的位置。 2. **patchwork包**: `patchwork`包提供了一种更为灵活和直观的方式来组合ggplot对象。它的设计思路是将各个图视为可以相加、相乘的元素,从而实现复杂的布局。 ```r library(patchwork) # 同样创建两个ggplot对象 p1 <- ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) + geom_point() p2 <- ggplot(mtcars, aes(x=disp, y=hp)) + geom_point() # 使用patchwork包将两个图组合在一起,同样为水平排列 (p1 + p2) / plot_layout(ncol = 2) ``` 在patchwork中,"+"号用于将图形垂直堆叠,"%"号用于将图形按比例缩放,"/"号用于将图形水平排列。这种方式更接近于数学符号的表达,使得代码可读性更强,也更容易构建复杂的图形布局。

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