1.R语言简介R语言是一种开源、免费的编程语言，主要用于统计分析、图形化和机器学习。以下是关于R语言的详细介绍：（1）起源和开发者R语言由奥克兰大学的RossIhaka和RobertGentleman在1993年开发，旨在提供一种强大的工具，用于处理和分析大型数据集。（2）主要特点面向统计：R语言为统

1.R语言简介R语言是一种开源、免费的编程语言，主要用于统计分析、图形化和机器学习。以下是关于R语言的详细介绍：（1）起源和开发者R语言由奥克兰大学的RossIhaka和RobertGentleman在1993年开发，旨在提供一种强大的工具，用于处理和分析大型数据集。（2）主要特点面向统计：R语言为统计

 001、原始数据LongitudeLatitudediqusubspenum-10439West_EuropeBos_taurus10-356West_EuropeBos_taurus30-351West_EuropeBos_taurus202-44Central_South_EuropeBos_taurus26245Central_South_EuropeBos_tauru

文章目录前言一、数据集二、ggplot2画图1、全部代码2、细节拆分1）导包2）创建图形对象3）主题设置4）轴设置5）图例设置6）颜色7）保存图片前言一、数据集数据下载链接见文章顶部数据：library(readxl)data<-read_excel("fig3_line.xlsx",sheet="Sheet1")二、gg

不论是商业图表还是专业图表，图表的配色都极其关键。图表配色主要有彩色和黑白两种配色方案。刘万祥老师曾提出：“在我看来，普通图表与专业图表的差别，很大程度就体现在颜色运用上。”对于科学图表，大部分国内的期刊杂志要求黑白的论文图表；而国外大部分的期刊杂志允许彩色的图

knit{rsetup,include=FALSE}knitr::opts_chunk$set(echo=TRUE)knitr::opts_chunk$set(warning=FALSE,message=FALSE)knitr::opts_chunk$set(tidy=TRUE,tidy.opts=list(width.cutoff=60))library(tidyverse)library(knitr)ggplot箱线图案例#Loadthegg

在没有使用对应R包的状态下使用命令sessionInfo()，不会显示该R包信息在使用对应R包的状态下使用命令sessionInfo()，会显示该R包及其关联R包的版本状态未library(ggplot2)时：sessionInfo()library(ggplot2)时：library(ggplot2)sessionInfo()

R语言可视化包ggplot2绘制分组回归线实战（RegressionLinebyGroup）目录R语言可视化包ggplot2绘制分组回归线实战（RegressionLinebyGroup）

#清除所有变量rm(list=ls())#设置工作目录setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\Co-occurrenceNetwork\\图例")#载入ggplot2包library(ggplot2)#创建一个数据框，包含您想要在图例中展示的颜色和类别#确保Category是按照正确的顺序设置为因子类

 001、基础绘图library(ggplot2)#导入ggplot包ggplot(data=mtcars,aes(x=wt,y=mpg,colour=factor(cyl)))+geom_point()+theme_bw()##基础绘图 002、设置x轴名称与框线的距离a、设置为5libra

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23836原文出处：拓端数据部落公众号我们使用R中的igraph包，产生了网络的图形。但是很难将这些图表放到演讲和文章中，因为图表很难根据需要定制。使用igraph中的绘图功能可以得到你想要的结果，但用ggplot对工作更有帮助。所以本文探索了一种在ggplot中创

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23836原文出处：拓端数据部落公众号我们使用R中的igraph包，产生了网络的图形。但是很难将这些图表放到演讲和文章中，因为图表很难根据需要定制。使用igraph中的绘图功能可以得到你想要的结果，但用ggplot对工作更有帮助。所以本文探索了一种在ggplot中创

两组对比，t.test计算差异rm(list=ls())#清除所有变量library(ggplot2)library(ggpubr)setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹")#设置工作目录index<-read.table('group.txt',header=TRUE,row.names=1)my_comparisons=list(c(&qu

#清除所有变量rm(list=ls())#设置工作目录setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\NMDS")#导入所需的库library(vegan)library(ggplot2)#读取数据mydata<-read.delim("otu_table_R.txt",header=TRUE,sep="\t")myg

rm(list=ls())#清除所有变量#1.导入所需的库。library(vegan)#提供了进行社区生态学分析的函数，包括多元分析、物种多样性分析等。library(tidyverse)#一组用于数据科学的R包，包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr和tibble等。library(ggalt)#增强了ggplot2的功能

rm(list=ls())#清除所有变量setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\NMDS\\Fun")#设置工作目录#1.导入所需的库。library(vegan)library(ggplot2)#2.定义所需的函数。mydata<-read.delim("mydata.txt",header=TRUE,sep="\t")my

rm(list=ls())#清楚所有变量#1.导入所需的库。library(vegan)#提供了进行社区生态学分析的函数，包括多元分析、物种多样性分析等。library(tidyverse)#一组用于数据科学的R包，包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr和tibble等。library(ggalt)#增强了ggplot2的功能

 001、测试数据及绘图x<-c("B","A","D","C","E")##测试数据顺序y<-c(5,6,7,8,9)df<-data.frame(x=x,y=y)dflibrary("ggplot2")ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))

 001、基础绘图library(ggplot2)p<-ggplot(faithful,aes(x=eruptions,y=waiting))+geom_point()p##基础绘图 02、调整刻度线标签的长度p+theme(axis.ticks.length=unit(.85,"cm"

 001、基础绘图library(ggplot2)p<-ggplot(faithful,aes(x=eruptions,y=waiting))+geom_point()p 02、清空x轴titlep+theme(axis.title.x=element_blank())##清空x轴title 。 

#加载ggplot2包library(ggplot2)#自定义文字大小axis_title_size<-18axis_text_size<-12label_text_size<-3.8title_size<-18facet_label_size<-14legend_text_size<-14#调整图例文本大小legend_key_size<-unit(1,"cm")#调整图例键大

 折线图-ggplot2 http://blog.163.com/yugao1986@126/blog/static/6922850820131161531421/http://blog.sina.com.cn/s/blog_7cffd1400101f50v.html《RGraphicsCookbook-ByWinstonChang》#======================折线图library(ggplot2) #作图library(gcookbook) #案例

#加载所需的库library(ggplot2)#数据#创建两个向量B73和Mo17，分别存储两种玉米品种的Shannon多样性指数B73<-c(4.715703,5.102193,...[省略其他数值]...4.254242,4.446569)Mo17<-c(5.220441,4.871865,...[省略其他数值]...5.155874,4.930463)#转化为数据框

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，

箱线图是什么？箱线图（Boxplot），也称为盒须图或盒式图，是一种用于展示数据分布的统计图表。它通过展示数据的五个关键统计量，即最小值、下四分位数（Q1）、中位数、上四分位数（Q3）和最大值，帮助我们了解数据的中心趋势、离散程度以及可能存在的异常值。箱线图如何看？箱线图由一个矩形框和两条延伸