ggally

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我使用ggpairs（如下圖）繪製一個圖，但它看起來很混亂。至於解決它，我已閱讀文檔，但沒有多大幫助。我怎樣才能減少係數的字體大小？第二，我想知道如何以更可讀的方式改善這個情節。也許這可以通過調整散點圖或標籤來完成？如果有人有一個想法，請讓我知道什麼和如何做。這裏是我爲這個情節寫的代碼。 ggpairs(wine_subset[sample.int(nrow(wine_subset), 1

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ggpairs與相關值的熱圖繪圖

我的問題是雙重的; 我有一個ggpairs陰謀與默認upper = list(continuous = cor)，我想通過相關值對瓷磚着色（完全像ggcorr所做的那樣）。我有這樣的：我想情節上面進行着色這樣的相關值： library(GGally) sample_df <- data.frame(replicate(7,sample(0:5000,100))) colnames(sam

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如何使用自己的密度函數GGally

用下面的代碼創建密度較低情節我的問題是如何改變所述GGally下密度圖與以下方案： library(MASS) # Get density of points in 2 dimensions. # @param x A numeric vector. # @param y A numeric vector. # @param n Create a square n by n grid t

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在相關矩陣中包裝軸標籤

我正在嘗試使用ggcorr() function within library(GGally)來創建相關矩陣。該軟件包按其應有的工作，但我遇到了一個問題，我想編輯軸標籤如何顯示在圖上。目前，他們會自動添加_或。將名字與空格或其他字符分隔開來。理想情況下，我希望在名稱中的空格之間創建換行符（\ n），以便可以輕鬆讀取長名稱和短名稱，並且不會超出適當的列和行。我發現其他人在SO上使用過的解決方案，

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ggpairs的自定義組均值函數

根據GGally R包中ggpairs（）函數的文檔，可以指定自定義函數作爲「lower」/「upper」參數的輸入。對於連續離散變量組合，我想簡單地在分類變量的類別中顯示連續變量的方法（最好使用點而不是小節），如果可能的話，使用顏色美學進一步分類爲另一個分類變量。我發現下面的線程的一些信息： https://github.com/ggobi/ggally/issues/218 但是我ggpai

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ggpairs旋轉軸標籤

我一直在試驗ggpairs（來自GGally）作爲探索性工具。我遇到了軸刻度標籤互相覆蓋的問題。如果這是直線ggplot2，我會把它們放在45或90度的角度，一切都會很好，但我不知道如何爲ggpairs做到這一點。在互聯網上徘徊留給我的感覺是，這可能是一個人可以做的事情，但不知道如何進行。誰能幫忙？一些代碼，有一個醜陋的結果： library(dplyr) library(ggplot2)

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GGpairs，相關值不對齊

我正在嘗試使用GGpairs創建相關矩陣，散點圖由組（reg或irreg）着色。在上角繪製的相關值未對齊，如您在圖像中看到的，Cor，reg和irreg值未對齊。我使用的代碼是這樣的： ggpairs(data=dat4, columns=1:5, title="correlation matrix", mapping= aes(colour = irregu

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如何在R中繪製具有多個分類變量的平行座標

我在使用GGally軟件包中的ggparcoord繪製平行座標繪圖時遇到困難。由於存在兩個分類變量，我想在可視化中顯示的內容如下圖所示。我發現在ggparcoord，groupColumn只允許單個變量來組（顏色），當然我可以使用showPoints標記軸上的值，但我也需要改變形狀這些標記根據分類變量。有沒有其他的軟件包可以幫助我實現我的想法？任何迴應將不勝感激！謝謝！

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ggpairs中的密度和相關值在ggplotly（）中移位到左邊

我使用包GGally（和方法ggpairs）創建散點圖矩陣。我注意到靜態版本（下面的對象p）似乎具有正確居中的相關值和密度。下面的圖片說明了這一點 - 然而，交互式版本（下面對象GGPS）似乎具有正確爲中心的相關值和密度。也就是說，它們似乎是在左側居中。下面的圖片說明了這一點 - 我不知道是否有可能是解決這個問題的好方法？ library(plotly) library(GGally) s

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ggpairs顯示密度函數作爲未填充線

我希望只是改變對角線的圖以使其具有簡單的輪廓，因此我可以更清楚地查看密度函數的重疊，但沒有太多運氣。這是我一直在使用的代碼： plot_rh <- ggpairs(data_rh[,1:6], mapping = ggplot2::aes(color = Condition_name), lower = list(combo = wrap(ggally_facethist, bins = 10)