ggplot(df_long_st, aes(x=site, y=st,fill = site)) + geom_half_violin(side = "r",scale="width",position=position_nudge(x=0.1))+ geom_boxplot(width = 0.15,fill="white",position=position_nudge(x=-0.1))+ geom_jitter(aes(color=site),width=0.1)修改代码将箱体上抖动点的位置集体左移0.1

时间: 2024-04-14 07:30:23 浏览: 135
R

ggplot 绘制配对抖动点图

要将箱体上抖动点的位置集体左移0.1，你可以在 `geom_jitter()` 函数中使用 `position = position_nudge(x = -0.1)` 参数。以下是修改后的代码示例： ```R ggplot(df_long_st, aes(x = site, y = st, fill = site)) + geom_half_violin(side = "r", scale = "width", position = position_nudge(x = 0.1)) + geom_boxplot(width = 0.15, fill = "white", position = position_nudge(x = -0.1)) + geom_jitter(aes(color = site), width = 0.1, position = position_nudge(x = -0.1)) ``` 在这个代码中，`position = position_nudge(x = -0.1)` 参数被添加到了 `geom_jitter()` 函数中，使得抖动点整体左移了0.1的位置。 请确保在运行代码之前已经加载了 `ggplot2` 库。
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ggplot2::geom_contour_filled(aes(z = value), binwidth = 10, position = 'identity') + geom_contour(aes(z = value), binwidth = 10, position = 'identity', color = "#1F77B4", lineend = "round", breaks ...

帮我修改以下代码，使他们可以正确运行：library(ggplot2) library(gridExtra) ggplot(df, aes(x = x, y = y, color = z)) + geom_point() p1 <- ggplot(subset(df, z == 'a'), aes(x = x, y = y)) + geom_point(color = 'black') p2 <- ggplot(subset(df, z == 'b'), aes(x = x, y = y)) + geom_point(color = 'black') p3 <- ggplot(subset(df, z == 'c'), aes(x = x, y = y)) + geom_point(color = 'black') grid.arrange(p1, p2, p3, ncol = 3) centroids <- aggregate(df[, c('x', 'y')], by = list(df$z), FUN = mean) names(centroids)[1] <- 'z' p1 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(aes(color = z)) + geom_point(data = subset(centroids, z == 'a'), aes(x = x, y = y, color = z), size = 4) p2 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(aes(color = z)) + geom_point(data = subset(centroids, z == 'b'), aes(x = x, y = y, color = z), size = 4) p3 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(aes(color = z)) + geom_point(data = subset(centroids, z == 'c'), aes(x = x, y = y, color = z), size = 4) grid.arrange(p1, p2, p3, ncol = 3) p1 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(data = subset(df, z == 'a'), aes(color = z)) + geom_point(data = subset(df, z != 'a'), color = 'grey70') p2 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(data = subset(df, z == 'b'), aes(color = z)) + geom_point(data = subset(df, z != 'b'), color = 'grey70') p3 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(data = subset(df, z == 'c'), aes(color = z)) + geom_point(data = subset(df, z != 'c'), color = 'grey70') grid.arrange(p1, p2, p3, ncol = 3)

p1 <- ggplot(subset(df, z == 'a'), aes(x = x, y = y)) + geom_point(color = 'black') p2 <- ggplot(subset(df, z == 'b'), aes(x = x, y = y)) + geom_point(color = 'black') p3 <- ggplot(subset(df, z == 'c'...

ggplot() + geom_path(data = world_map, aes(x = long, y = lat, group = group), color = "gray") + geom_point(data = baiyang_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "white")+ geom_point(data = qingyang_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "lightgreen") + geom_point(data = heiyang_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "black") + geom_point(data = daye_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "yellowgreen") + geom_point(data = huyang_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "orange") + ggtitle("map")这段代码中哪里有问题

geom_path(data = world_map, aes(x = long, y = lat, group = group), color = "gray") + geom_point(data = baiyang_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "white") + geom_point(data = ...

data <- read.csv("C:/Users/lenovo/Desktop/09-01.csv",fileEncoding="GBK") head(data) str(data) summary(data) library(ggplot2) ggplot(data, aes(x = 年, y = 收入)) + geom_line() ggplot(data, aes(x = 年, y = 支出)) + geom_line() ggplot(data, aes(x = 年, y = 收入)) + geom_bar(stat = "identity") ggplot(data, aes(x = 年, y = 支出)) + geom_bar(stat = "identity") total_收入 <- sum(data$收入)total_expenses <- sum(data$支出) ggplot(data.frame(type = c("收入", "支出"), value = c(total_收入, total_支出)), aes(x = "", y = value, fill = type)) + geom_bar(stat = "identity", width = 1) + coord_polar("y", start = 0) ggplot(data.frame(type = c("支出", "收入"), value = c(total_支出, total_收入)), aes(x = "", y = value, fill = type)) + geom_bar(stat = "identity", width = 1) + coord_polar("y", start = 0)用的什么，方法

然后使用了 ggplot2 包中的各种函数，如 geom_line()、geom_bar() 和 coord_polar() 等来绘制了一些图表，如折线图、柱状图和极坐标图等，以展示数据的分布和趋势。最后，使用了 sum() 函数对收入和支出数据进行了...

library(ggplot2)library(reshape2)# 绘制直方图ggplot(train_df, aes(x = Age)) + geom_histogram(binwidth = 5, fill = "lightblue", col = "black") + labs(title = "Age Distribution", x = "Age", y = "Count")# 绘制条形图ggplot(train_df, aes(x = Sex, y = Survived, fill = factor(Sex))) + geom_bar(stat = "summary", fun = mean, position = "dodge") + scale_fill_manual(values = c("lightblue", "pink"), name = "Sex") + labs(title = "Survival Rate by Sex", x = "Sex", y = "Survival Rate")# 绘制热力图cor_matrix <- cor(train_df)melted_cor_matrix <- melt(cor_matrix)ggplot(melted_cor_matrix, aes(x = Var1, y = Var2, fill = value)) + geom_tile() + scale_fill_gradient2(low = "lightblue", mid = "white", high = "pink") + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) + labs(title = "Correlation Matrix")出现以下错误Error in cor(train_df): 'x' must be numeric Traceback: 1. cor(train_df) 2. stop("'x' must be numeric")

ggplot(melted_cor_matrix, aes(x = Var1, y = Var2, fill = value)) + geom_tile() + scale_fill_gradient2(low = "lightblue", mid = "white", high = "pink") + theme(axis.text.x = element_text(angle = ...

ggplot(BQG,mapping = aes(x=groupf,y=FD_log,shape=groupf))+ geom_violin(aes(fill=groupf),alpha=0.2)+ scale_fill_manual("", values = c("red","green","blue"))+ geom_jitter(width = 0.25)+ labs(x="分组",y="lg(丰度)")+ theme_gdocs()+ theme_classic()+ guides(fill = guide_legend(title = ""), shape = guide_legend(title = "")) 修改这段代码，让图中字体全变为宋体

geom_violin(aes(fill = groupf), alpha = 0.2) + scale_fill_manual("", values = c("red", "green", "blue")) + geom_jitter(width = 0.25) + labs(x = "分组", y = "lg(丰度)") + theme( text = element_...

> bplot <- ggplot(data=data,aes(x=牧食处理, y=总分株数, fill= 品种))+geom_bar(stat="identity",position="dodge")+geom_errorbar(aes(ymax=总分株数+se,ymin=总分株数-se),position=position_dodge(0.9), width=0.15)+scale_fill_brewer(palette = "Set1")+geom_text (aes(y=总分株数+se,label=显著性),position=position_dodge(0.9), size=3)+ylab("分株数(株)")+facet_grid('. ~ 栽培模式')我想把label=显著性，这个标签移到误差棒

bplot <- ggplot(data=data,aes(x=牧食处理, y=总分株数, fill=品种)) + geom_bar(stat="identity",position="dodge") + geom_errorbar(aes(ymax=总分株数+se,ymin=总分株数-se), position=position_dodge(0.9), ...

修改这段代码，让图中出现的文字全变为宋体,ggplot(BQG,mapping = aes(x=groupf,y=FD_log,shape=groupf))+ geom_violin(aes(fill=groupf),alpha=0.2)+ scale_fill_manual("", values = c("red","green","blue"))+ geom_jitter(width = 0.25)+ labs(x="分组",y="lg(丰度)")+ theme_gdocs()+ theme_classic()+ guides(fill = guide_legend(title = ""), shape = guide_legend(title = ""))

ggplot(BQG,mapping = aes(x=groupf,y=FD_log,shape=groupf)) + geom_violin(aes(fill=groupf),alpha=0.2) + scale_fill_manual("", values = c("red","green","blue")) + geom_jitter(width = 0.25) + labs...

> bplot <- ggplot(data=data,aes(x=牧食处理, y=RII, fill= 品种))+geom_bar(stat="identity",position="dodge")+position=position_dodge(0.9), width=0.15)+scale_fill_brewer(palette = "Set1")+geom_text (aes(y=RII),position=position_dodge(0.9), size=3)+ylab("RII")帮我检查下代码

bplot <- ggplot(data=data, aes(x=牧食处理, y=RII, fill=品种)) + geom_bar(stat="identity", position=position_dodge(0.9), width=0.15) + position_dodge(0.9) + scale_fill_brewer(palette="Set1") + geom...

bplot<-read.csv("eplot.csv",header=T) ggplot(data=bplot,aes(x=ss, y=bm, fill= mac))+geom_bar(stat="identity",position="dodge")+ge om_errorbar(aes(ymax=bm+se,ymin=bm-se),position=position_dodge(0.9), width=0.15)+scale _fill_brewer(palette = "Set1")+geom_text (aes(y=bm+se+0.2,label=t),position=position_dod ge(0.9), size=3)+ylab("biomass (g)")+facet_grid('. ~ group')

2. ggplot(data = bplot, aes(x = ss, y = bm, fill = mac)) 创建一个基础绘图对象，数据来源是 bplot 数据框，x 轴映射到 ss 列，y 轴映射到 bm 列，fill 映射到 mac 列。 3. + geom_bar(stat = ...

# 创建金字塔图 > ggplot(summary_data, aes(x = reorder(WklyStudyHours, ifelse(Gender == "female", AvgTotalScore, -AvgTotalScore)), y = AvgTotalScore)) + + geom_bar(stat = "identity", aes(fill = Gender), width = 0.5) + + scale_fill_manual(values = c("pink", "blue")) + + theme_bw() + + labs(x = "WklyStudyHours", y = "AvgTotalScore") + + coord_flip() + + geom_segment(aes(x = 0, xend = 0, y = min(summary_data$AvgTotalScore), yend = max(summary_data$AvgTotalScore)), color = "black", linetype = "dashed") + + scale_x_continuous(breaks = c(-300, 0, 300), labels = abs(c(-300, 0, 300))) Error: Discrete value supplied to continuous scale

这个错误提示意味着您在使用 scale_x_continuous() 函数时，将离散值传递给了连续的比例尺。您需要检查您传递给 scale_x_continuous() 函数的参数，确保这些参数是连续的值。可能原因是您传递给 scale_x_...

在运行以下R代码时：# 分别绘制三组岭回归的图 # 绘制第一组交叉验证误差图 ggplot(cv1$glmnet.fit$cvm, aes(x = seq_along(lambda), y = cvm)) + scale_x_reverse() + geom_line() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for First Model") # 绘制第一组预测误差图 yhat1 <- predict(ridge1, s = cv1$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat1), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for First Model") # 绘制第二组交叉验证误差图 ggplot(cv2$glmnet.fit$cvm, aes(x = seq_along(lambda), y = cvm)) + scale_x_reverse() + geom_line() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Second Model") # 绘制第二组预测误差图 yhat2 <- predict(ridge2, s = cv2$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat2), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Second Model") # 绘制第三组交叉验证误差图 ggplot(cv3$glmnet.fit$cvm, aes(x = seq_along(lambda), y = cvm)) + scale_x_reverse() + geom_line() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Third Model") # 绘制第三组预测误差图 yhat3 <- predict(ridge3, s = cv3$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat3), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Third Model")。发生以下问题：Error in geom_line(): ! Problem while computing aesthetics. ℹ Error occurred in the 1st layer. Caused by error in FUN(): ! object 'cvm' not found Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.。请对原代码进行修正

ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat1), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for First Model") # 绘制第二组交叉验证误差图 ggplot(data = ...

ggplot(prob_df, aes(x = 1, y = prob, fill = factor(class))) + geom_col(position = "dodge",fill=blues9) + ylim(0, 1) + labs(x = NULL, y = "Probability") + facet_wrap(~ class, nrow = 1)报错：Cannot use + with a single argument i Did you accidentally put + on a new line?

ggplot(prob_df, aes(x = 1, y = prob, fill = factor(class))) + geom_col(position = "dodge", fill = blues9) + scale_y_continuous(limits = c(0, 1)) + labs(x = NULL, y = "Probability") + facet_...

p_aov_cpm_median_T <- ggplot(median_T, aes(x = Tissue, y = median_expression)) + geom_boxplot(wide = 2) + scale_x_discrete(linetype = "solid", color = "black") + scale_y_continuous(linetype = "solid", color = "black")

p_aov_cpm_median_T <- ggplot(median_T, aes(x = Tissue, y = median_expression)) + geom_boxplot(wide = 2) + scale_x_discrete() + scale_y_continuous() + scale_color_manual(values = "black") + ...

ggplot(df_gc, aes(x = gc)) + + geom_density(fill = "blue") + + labs(x = "GC Content", y = "Density", title = "GC Content Distribution") Warning message: Removed 420 rows containing non-finite values (stat_density()). 报错解决办法

这个错误信息通常表示有非数字值（例如 NA）在数据中。您可以使用以下代码来查看哪些行包含非数字值： R # 找到包含非数字值的行 ...现在，您可以重新运行您的 ggplot 代码，应该就可以得到正确的结果了。

ggplot(data, aes(x = rownames(data), y = 旅客运输平均运距(公里))) + geom_line() + labs(title = "旅客运输平均运距与年份的折线图", x = "年份", y = "旅客运输平均运距(公里)") ggplot(data, aes(x = rownames(data), y = 旅客运输平均运距(公里), group = 1)) + geom_line(aes(color = "总体平均运距")) + geom_line(aes(y = 铁路旅客运输平均运距(公里), color = "铁路")) + geom_line(aes(y = 公路旅客运输平均运距(公里), color = "公路")) + geom_line(aes(y = 水运旅客运输平均运距(公里), color = "水运")) + geom_line(aes(y = 民用航空旅客运输平均运距(公里), color = "民航")) + labs(title = "各种交通方式的平均运距折线图", x = "年份", y = "旅客运输平均运距(公里)", color = "交通方式") + scale_color_manual(values = c("总体平均运距" = "black", "铁路" = "red", "公路" = "blue", "水运" = "green", "民航" = "purple"))这里哪里不对，改一下

ggplot(data, aes(x = rownames(data), y = 旅客运输平均运距(公里))) + geom_line() + labs(title = "旅客运输平均运距与年份的折线图", x = "年份", y = "旅客运输平均运距(公里)") ggplot(data, aes(x = ...
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