首页 > 其他分享 >R : 玉米产量数据

R : 玉米产量数据

时间:2023-10-30 14:23:18浏览次数:20  
标签:cowplot df 玉米 library 产量 数据

# 载入必要的库
library(ggplot2)
library(cowplot)

# 创建数据
df <- data.frame(
  year = 2000:2019,
  total_yield = c(26077.89, 25717.39, 25907.07, 26361.31, 26499.22, 24976.44, 24845.32, 22955.90, 21131.60, 19075.18, 17325.86, 17211.95, 15512.25, 15160.30, 13936.54, 13028.711, 11583.02, 12000, 11409, 10600),  # 万吨
  yield_per_acre = c(6316.70, 6104.29, 6110.30, 5967.12, 5892.85, 5808.91, 6015.93, 5869.69, 5747.51, 5453.68, 5258.49, 5555.70, 5166.67, 5326.32, 5287.34, 5120.20, 4812.59, 4870, 4700, 4600),  # 公斤/亩
  imported = c(1.1, 4.6, 1.2, 0.4, 0.8, 1.6, 7.6, 4.9, 5.7, 8.6, 159.3, 176.1, 520.9, 326.9, 260.3, 473.3, 317.3, 283.1, 352.9, 479.9 )  # 万吨
)

# 创建左坐标轴的图形
p1 <- ggplot(df, aes(x = year)) +
  geom_line(aes(y = total_yield, color = "Total Yield")) +
  geom_point(aes(y = total_yield, color = "Total Yield")) +
  geom_line(aes(y = imported, color = "Imported")) +
  geom_point(aes(y = imported, color = "Imported")) +
  scale_color_manual(values = c("Total Yield" = "blue", "Imported" = "red")) +
  labs(y = "万吨", color = "Legend") +
  theme(legend.position = c(0.8, 0.9))

# 创建右坐标轴的图形
p2 <- ggplot(df, aes(x = year)) +
  geom_line(aes(y = yield_per_acre, color = "Yield per Acre")) +
  geom_point(aes(y = yield_per_acre, color = "Yield per Acre")) +
  scale_color_manual(values = c("Yield per Acre" = "green")) +
  labs(y = "公斤/亩", color = "Legend") +
  theme(legend.position = c(0.8, 0.8))

# 合并两个图形
p_combined <- plot_grid(p1, p2, align = "h", ncol = 1, rel_heights = c(1, 0.05))

print(p_combined)

 

标签:cowplot,df,玉米,library,产量,数据
From: https://www.cnblogs.com/wzbzk/p/17797758.html

相关文章

  • 使用Python获取建筑网站数据,进行可视化分析,并实现网站JS解密!
    哈喽兄弟们,今天来实现一下建筑市场公共服务平台的数据采集,顺便实现一下网站的JS解密。话不多说,我们直接开始今天的内容。 首先我们需要准备这些环境使用Python3.8Pycharm模块使用requests-->pipinstallrequestsexecjs-->pipinstallPyExecJ......
  • java陷阱之关于数据同步
    需求需要查询设备列表。使用redissearch,需要从cannal->kafka->redis问题保证数据有序性和一致性(运维那边不能根据设备id进行分区,到时消息消费时面临消费的有序性问题)采用的是不使用binlog日志修改信息,采用通过id在数据库实时查一次。但是因为有些字段高频修改导致同步的时......
  • 05数据结构(栈、队列、数组、链表)
    数据结构一、什么是数据结构计算机底层存储、组织数据的方式。是指数据相互之间是以什么方式排列在一起的。数据结构是为了更加方便的管理和使用数据,需要结合具体的业务场景来进行选择。一般情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。如何学习数据结构:每......
  • 【专题】物流业数字孪生报告PDF合集分享(附原数据表)
    原文链接:https://tecdat.cn/?p=34041本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发,着重提出了“数智视融合,虚实人联动”的观点,并提供数字孪生应用技术的参考。同时,本报告合集还完......
  • 【专题】2022数字孪生建设解决方案报告PDF合集分享(附原数据表)
    原文链接:https://tecdat.cn/?p=34041本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发,着重提出了“数智视融合,虚实人联动”的观点,并提供数字孪生应用技术的参考。同时,本报告合集还完......
  • 【专题】腾讯数字孪生云白皮书2023报告PDF合集分享(附原数据表)
    原文链接:https://tecdat.cn/?p=34041本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发,着重提出了“数智视融合,虚实人联动”的观点,并提供数字孪生应用技术的参考。同时,本报告合集还完......
  • 【专题】数字孪生在电网调度运行中的应用报告PDF合集分享(附原数据表)
    原文链接:https://tecdat.cn/?p=34041本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发,着重提出了“数智视融合,虚实人联动”的观点,并提供数字孪生应用技术的参考。同时,本报告合集还完......
  • 【专题】数字孪生世界白皮书(2023)报告PDF合集分享(附原数据表)
    原文链接:https://tecdat.cn/?p=34041本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发,着重提出了“数智视融合,虚实人联动”的观点,并提供数字孪生应用技术的参考。同时,本报告合集还完......
  • 【专题】数字孪生城市成熟度研究报告(2022年)报告PDF合集分享(附原数据表)
    原文链接:https://tecdat.cn/?p=34041本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发,着重提出了“数智视融合,虚实人联动”的观点,并提供数字孪生应用技术的参考。同时,本报告合集还完......
  • 【专题】数字孪生城市技术应用典型实践案例汇编(2022年)报告PDF合集分享(附原数据表)
    原文链接:https://tecdat.cn/?p=34041本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发,着重提出了“数智视融合,虚实人联动”的观点,并提供数字孪生应用技术的参考。同时,本报告合集还完......