pdf(file="barplot.pdf", width=9, height=6) outTab$t=as.numeric(outTab$t) outTab$Sig=factor(outTab$Sig, levels=c("Down", "Up")) gg1=ggbarplot(outTab, x="Pathway", y="t", fill = "Sig", color = "white", palette=c("blue3", "red3"), sort.val = "asc", sort.by.groups = T, rotate=TRUE, legend="right", title="", xlab="Term", ylab="t value of GSVA score, C2 vs C1", legend.title="Group", x.text.angle=60) print(gg1)帮我解释一下

时间: 2023-07-06 18:16:08 浏览: 48
这段代码使用了ggplot2图形库来生成一个条形图。下面是代码的具体解释: - `pdf(file = "barplot.pdf", width = 9, height = 6)`:这行代码创建了一个空白的PDF文件,用于保存生成的条形图。其中 `width` 和 `height` 参数分别指定了PDF文件的宽度和高度。 - `outTab$t = as.numeric(outTab$t)`:这行代码将 `outTab` 数据框中的 `t` 列转换为数值型数据。 - `outTab$Sig = factor(outTab$Sig, levels = c("Down", "Up"))`:这行代码将 `outTab` 数据框中的 `Sig` 列转换为因子型数据,并将水平变量的顺序设置为 `"Down"` 和 `"Up"`。 - `gg1 = ggbarplot(outTab, x = "Pathway", y = "t", fill = "Sig", color = "white", palette = c("blue3", "red3"), sort.val = "asc", sort.by.groups = T, rotate = TRUE, legend = "right", title = "", xlab = "Term", ylab = "t value of GSVA score, C2 vs C1", legend.title = "Group", x.text.angle = 60)`:这行代码使用 `ggbarplot()` 函数生成条形图。其中 `outTab` 是数据框,`x = "Pathway"` 表示使用 `Pathway` 列作为X轴的变量,`y = "t"` 表示使用 `t` 列作为Y轴的变量,`fill = "Sig"` 表示使用 `Sig` 列作为颜色变量,`color = "white"` 表示将条形图的边框颜色设置为白色。 - `palette = c("blue3", "red3")` 表示将 `"Down"` 和 `"Up"` 两种颜色分别设置为蓝色和红色。 - `sort.val = "asc"` 表示按照 `t` 列的值进行升序排序。 - `sort.by.groups = T` 表示在排序时按照 `Sig` 列的值分组排序。 - `rotate = TRUE` 表示将X轴标签旋转90度。 - `legend = "right"` 表示将图例放在右边。 - `title = ""` 表示将标题设置为空。 - `xlab = "Term"` 表示将X轴标签设置为 `"Term"`。 - `ylab = "t value of GSVA score, C2 vs C1"` 表示将Y轴标签设置为 `"t value of GSVA score, C2 vs C1"`。 - `legend.title = "Group"` 表示将图例标题设置为 `"Group"`。 - `x.text.angle = 60` 表示将X轴标签旋转60度。 - `print(gg1)`:这行代码将生成的条形图打印出来,并保存到之前创建的PDF文件中。

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以下代码怎么修改才可以将每个星期一的前十位的收视频道的观看时长比较,并将横向的3-4个周一进行比较。ind=[re.search('星期六|星期日',str(i)) !=None for i in media3['星期']] freeday=media3.loc[ind,:] workday=media3.loc[[ind[i]==False for i in range(len(ind))],:] m1=pd.DataFrame(freeday['wat_time'].groupby([freeday['phone_no']]).sum()) m1=m1.sort_values(['wat_time']) m1=m1.reset_index() m1['wat_time']=m1['wat_time']/3600 m2=pd.DataFrame(workday['wat_time'].groupby([workday['phone_no']]).sum()) m2=m1.sort_values(['wat_time']) m2=m1.reset_index() m2['wat_time']=m1['wat_time']/3600 w=sum(m2['wat_time'])/5 f=sum(m2['wat_time'])/2 plt.figure(figsize=(8,8)) plt.subplot(211) colors='lightgreen','lightcoral' plt.pie([w,f],labels=['工作日','周末'],colors=colors,shadow=True, autopct='%1.1f%%',pctdistance=1.23) plt.title('周末与工作日观看时长占比') plt.subplot(223) ax1=sns.barplot(x=m1.index,y=m1.iloc[:,1]) #设置坐标刻度 ax1.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(250)) ax1.xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter()) plt.xlabel('观看用户(排序后)') plt.ylabel('观看时长(小时)') plt.title('周末用户观看总时长') plt.subplot(224) ax2=sns.barplot(x=m2.index,y=m2.iloc[:,1]) #设置坐标刻度 ax2.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(250)) ax2.xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter()) plt.xlabel('观看用户(排序后)') plt.ylabel('观看时长(小时)') plt.title('工作日用户观看总时长') plt.show()

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