facet-wrap

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我一直在使用ggplot + facet_wrap這個data.frame，我想在面繪製方面： set.seed(1) df <- data.frame(val=rnorm(36), gt=c(sapply(c("wt","pd","md","bd"),function(x) rep(x,9))), ts=rep(c(sapply(c("cb","hp","ac"

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GGPLOT2 - 如何使用另一個數據幀作爲查找表

我用ggplot 2.2.0和R版本3.3.2 W64 根據http://www.cookbook-r.com/Graphs/Facets_(ggplot2)/改變小標籤文本我可以指定一個功能，能夠爲小標籤。我繪製研究的患者數據：我有識別碼與數據的數據幀，而我有一個包含一些基本信息（年齡和性別） patmeta <- data.frame( "pat_id"=c(66, 103, 219, 6

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facet_wrap（scales =「free_y」）不能產生想要的結果

我想用ggplot2和9個子圖創建一個圖。我的目標是允許縱向軸在9個子圖中的每一個的個人級別上進行縮放。爲此，我正在嘗試語法facet_wrap（scales =「free_y」）。然而，它似乎並不適合我，相反，縱軸在所有9個子圖中看起來都是相同的。下面是一個MWE： x <- rep(c(rep("F",4),rep("M",4)),9) y <- abs(c(rnorm(36,0,20),r

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如何在ggplot2中創建多個密度圖，方法是將比較場景的一個密度圖保持不變（在所有方面）？

我有不同類型車輛（比如汽車，摩托車，卡車，公共汽車等）的速度數據，我想說明當我們比較汽車的速度時，這些不同類型車輛的速度有何不同。例如：在上述情況中，應表示預先由於密度（比較即（車載VS摩托車，汽車和卡車，汽車和總線）來創建3面.. !!!

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情節多天ggplot

的小面形式多套住房的數據我有三個家（H1, H2, H3）連續5天作爲 library(xts) library(ggplot2) set.seed(123) dt <- data.frame(H1 = rnorm(24*5,200,2),H2 = rnorm(24*5,150,2),H3 = rnorm(24*5,50,2)) # hourly data of three homes fo

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智能協會 - GGPLOT2

我想這兩個圖形結合起來： p1 <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length)) + geom_density() + facet_wrap(~ Species) p2 <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length)) + geom_density() 結合起來，我做的： multiplot(p1, p2, cols =

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顏色和ggplot

受多重因素影響小面我有一個data.frame，我試圖在facetted方式與R的ggplot的geom_boxplot繪製： set.seed(1) vals <- rnorm(12) min.vals <- vals-0.5 low.vals <- vals-0.25 max.vals <- vals+0.5 high.vals <- vals+0.25 df <- data

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使用facet_wrap與列表

我回去過this subject 所以我有這樣的腳本： library(vegan) data(BCI) df <- lapply(c(1,21,41,61,81),function(i)specaccum(BCI[,seq(i,i+19)], method="random")) par(mfrow=c(2,3)) plot(df[[1]]) fo

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使用ggplot（）每組申請group_by（）

我使用facet_wrap到每個組圖，，但我需要保存每個情節個體並找到下面的鏈接。我試圖在URL鏈接中編程答案，並可以保存PDF文件，但提出了錯誤的按摩。 CODE： iris %>% group_by(Species) %>% do({ p <- ggplot(., aes(x =Sepal.Length, y = Petal.Length)) + geom_point

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ggplot在ticker_wrap中的每個圖中添加刻度

我想在facet_wraps的上部行中的圖上顯示x軸刻度。例如： library(ggplot2) ggplot(diamonds, aes(carat)) + facet_wrap(~ cut, scales = "fixed") + geom_density() 產生這樣的情節：我想有蜱爲我畫的這個情節：有一個簡單的達到這個結果的方法？