多方尝试安装ggplot2失败,求教啊求教
如果因为网络的原因,不能上网,或者网络被公司的网管封了,那么会导致直接在R上无法安装ggplot2。
可以采取下载下来安装ggplot2的包的方式。
还有一种方式就是找另一台可以上网的机器,安装R,再安装ggplot2包。
最后把下载下来的包从这台机器上copy到不能上网的机器上即可。
R的包的目录是:C:\Users\用户名\Documents\R\win-library我因为公司的机器不能上网,安装包这个事情,弄了好几天,也没有查到相关的文档。
我自己试了试,这样可以。
贡献给大家。
这种方法应该可以适用于其他的包。
请教安装R ggplot2出错的问题
总结说几点:ggplot2核理念绘图与数据离数据相关绘图与数据关绘图离ggplot2按图层作图ggplot2保命令式作图调整函数使其更具灵性ggplot2见统计变换融入绘图==================================================================1、ggplot2逻辑ggplot2逻辑我看其实真实现图层叠加概念:句语句代表张图再单元图层与其命令式绘图完全同做比较:#基于graphic包例xgeom_pointfunction(mapping=NULL,data=NULL,stat="identity",position="identity",na.rm=FALSE,){GeomPoint$new(mapping=mapping,data=data,stat=stat,position=position,na.rm=na.rm,)}家发现我(2020)点数据事实20由于没做统计转换(20,20)点画20我理论看点其实画点能够直观没关系我调整透明度10%:ggplot(data=NULL,aes(x=x,y=y))+#始绘图geom_point(color="darkred",alpha=0.1)图:应该明显由于(20,20)点画20所透明度叠加20*10%=200%实际展现100%我现使用坐标转换重新画图:ggplot(data=NULL,aes(x=x,y=y))+#始绘图geom_point(color="darkred",stat="sum")解释stat_sum实际意思按照某点占所点现频率换算作图代码面张图(20,20)点现频率20/120=16.667%:我发现单纯geom_point面带stat_其实geom_stat_实际事能问照我说幅图用geom_point参数再用stat_sum事bingo问题相确按照推理应该存种stat_sum作主函数绘制幅图搞面参数geom要设置point我实践吧:ggplot(data=NULL,aes(x=x,y=y))+#始绘图stat_sum(color="darkred",geom="point")尼玛真模现讲通于经验同现应该重新修观点——stat_geom_两种绘图错其实ggplot2每图层绘制都必须图层体两面步我要我第步现问题aes底说任何与数据向量顺序相关需要逐指定参数都必须写aes候color、shape、size、fill写外面候写面aes实际做aes向量顺序逐绘制譬代码(转自geom_point帮助文档实例):phead(mtcars)mpgcyldisphpdratwtqsecvsamgearcarb***aRX421.061601103.902.62016.460144***aRX4Wag21.061601103.902.87517.020144Datsun71022.84108933.852.32018.611141Hornet4Drive21.462581103.083.21519.441031HornetSportabout18.783601753.153.44017.020032Valiant18.162251052.763.46020.221031code1:ggplot首先载入mtcars集合指定给mpg作其x坐标位置wty坐标位置code2:指定qsec作其染色标准(组)qsecnumeric变量应该选择连续型标尺组染色始绘制读取mtcars$mpg[1]、mtcars$wt[1]确定位置其染mtcars$qsec[1]颜色;再绘制第二点aes美特征其实按照向量顺序指定每位置美特征家比较tapply函数写现问题我想所点颜色都染绿色其实简单需要指定染色顺序选择整图层染种颜色则需要color写aes外:p+geom_point(color="green")哦怪写aes染颜色绿色写面写面粉色我再析color="green"写aes底发p+geom_point(aes(colour="green"))首先数据初始化跟面例相同color放aes于ggplot始搜索mtcars面向量发现没叫"green"找global没于ggplot始认作新向量等等问题我要按照向量别染色事实向量度1ggplot先factor(rep("green",nrow(mtcars)),levels=unique("green"))bingo现始染色啊第数据mtcars$mpg[1]、mtcars$wt[1]其颜色变量"green",水平1染默认调色第种哦蛋蛋粉红色;再染第二"green"水平1染蛋蛋粉红色;终于完咦都蛋蛋粉红色通举染色例家应该都弄懂aes底干其美特征其实完全致需要解释group=1意思说做组进行绘图搞清该放aes面外面记着想统整图层放aes外想同组调整并且已经与x、y度致组变量放aes步要要说我要讲ggplot2致内置哪些图:点(point,text):往往x、y指定位置shape没fill线(line,vline,abline,hline,stat_function等):般基于函数处理位置射(segment):特征指定位置xendyend表示射线向面(tile,rect):类般xmax,xmin,ymax,ymin指定位置棒(boxplot,bin,bar,histogram):往往二维或维变量具width属性带(ribbon,smooth):透明特征透明fill补:包括rug图误差棒(errorbar,errorbarh)按照需要步步加图层(使用+)第三部加注释所注释实现都通annotate函数实现其实annotate简单geom_单元添加位置图形(通设置向量实现同绘制图形理念注释理念所偏差)annotategeom指定注释类型其属性按照geom同发变化第四步调整调整主要使用微调图形类函数做美特征、坐标轴、标题、绘图主题调整部继承命令式作图思想使ggplot2灵性增加何搜索要用美特征调整函数其实按照美特征名字例要调整fill找scale_fill_些同染色(关于色彩间添加相关知识);调整横坐标标尺找scale_x_面跟横坐标类型;其雷同调整主题面值褒奖theme函数其实妙于数据相关美调整与数据关美调整离譬说我要改变x轴颜色或者panel底色其实与数据处理关种离使我流程化操作作图需要考虑数据候要关注与数据关美参数候觉ggplot2奇怪调整legend候要用scale_要用theme其实都于ggplot2设计理念理解作者设计思路要数据处理与数据美数据美与数据关调整其theme函数采用四简单函数调整所主题特征:element_text调整字体element_line调整主题内所线element_rect调整所块element_blank清空种设...
r语言ggplot函数用哪个包
用%+%方便地变更已有数据集,income).c=transform(UG,income=income*1.5)#将收入放大1.5倍,其他不变p %+%UG.c123456library("ggplot2"head(UG)p=ggplot(UG;,header=T);head(UG)p=ggplot(UG,aes(score,income),color=sex)+geom_point()UG.c=transform(UG,color=sex)+geom_point()UG.5)#将收入放大1,aes(score。
library("。
这种格式易于保存数据,而且能在保留原有的绘图参数下.table(",header=T),income=income*1;clipboard";)#调用包UG=read.table("clipboard"ggplot2")#调用包UG=read,接受的数据集必须是以data.frame格式的一、数据 在ggplot2中
r软件数据已经成功导入进去了然后下面操作plot的时候找不到对象这个...
总结来说有以下几点:ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离 ggplot2是按图层作图 ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性 ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中。
==================================================================1、ggplot2的逻辑。
ggplot2的逻辑在我看来其实是真正实现了一个图层叠加的概念:一句语句代表一张图,然后再有最小的单元图层。
这个与其他命令式的绘图完全不同,来做个比较:#这是基于graphic包里例子 x y plot(x,y) text(13,20, expression(x[1] == x[2])) 输出的图是这样的:我们可以看到这种绘图方式实际上是按命令添加的,以plot开始,可以以任何方式结束,每加上一个元素,实际上都是以一句单独的命令来实现的。
这样做的缺点就是,其实不符合人对于画图的一般认识。
其次,就是,我们没有一个停止绘图的标志,这使得有时候再处理的时候就会产生一些困惑。
优势其实也有,在做参数修改的时候,我们往往可以很方便地直接用一句单独的命令修改,譬如对于x轴的调整,觉得不满意就可以写命令直接调整。
而ggplot2则意味着要重新作图。
再来看ggplot2的代码:x y ggplot(data= NULL, aes(x = x, y = y)) + #开始绘图 geom_point(color = "darkred") + #添加点 annotate("text",x =13 , y = 20,parse = T, label = "x[1] == x[2]") #添加注释 画出的结果如下:我们可以发现,ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图);其二,图层之间的叠加是靠“+”号实现的,越后面其图层越高。
其次就是对于分组数据的处理,其实这方面,lattice已经做得很好了,不过我会在后面更仔细地叙述ggplot2是怎么看分组数据的绘图的。
2. ggplot2的要素 我们这里不谈qplot(quickly plotting)方法,单纯谈ggplot方法。
不谈底层的实现思想,我们简单地理解,ggplot图的元素可以主要可以概括如下:最大的是plot(指整张图,包括background和title),其次是axis(包括stick,text,title和stick)、legend(包括backgroud、text、title)、facet这是第二层次,其中facet可以分为外部strip部分(包括backgroud和text)和内部panel部分(包括backgroud、boder和网格线grid,其中粗的叫grid.major,细的叫grid.minor)。
大致见下图,这部分内容的熟悉程度直接影响到对于theme的掌握,因此希望大家留心。
3. ggplot2图层以及其他函数的分类 好了,现在把这些理念的东西讲完了之后,下面来理解ggplot2里的绘图命令。
ggplot2里的所有函数可以分为以下几类:用于运算(我们在此不讲,如fortify_,mean_等) 初始化、展示绘图等命令(ggplot,plot,print等) 按变量组图(facet_等) 真正的绘图命令(stat_,geom_,annotate),这三类就是实现一个函数一个图层的核心函数。
微调图型:严格意义上说,这一类函数不是再实现图层,而是在做局部调整。
scale_:直译为标尺,这就是与aes内的各种美学(shape、color、fill、alpha)调整有关的函数。
guides:调整所有的text。
coord_:调整坐标。
theme:调整不与数据有关的图的元素的函数。
4. 绘图 第一步:初始化。
ggplot2风格的绘图的第一步就是初始化,说白了就是载入数据空间、选择数据以及选择默认aes。
p data就是载入你要画的数据所在的数据框,指定为你的绘图环境,载入之后,就可以免去写大量的$来提取data.frame之中的向量。
当然,如果你的数据都是向量,也可不指定,但是要在申明中标注data = NULL,不然就会得到不必要的报错。
第二个是重头戏,即aes,是美学(aesthetic)的缩写。
这是在ggplot2初学者眼里最不能理解的东西,甚至很多老手也会在犹豫,什么时候要把参数写在aes里,什么时候要写在aes外。
我们做一个简单的,不非常恰当的解释:任何与数据向量顺序相关,需要逐个指定的参数都必须写在aes里。
这之后我们会进一步解释,现在我们初始化的时候,最好只是把关于位置的x和y指定一下就好。
第二部,绘制图层。
很多人在解释ggplot2的时候喜欢说,ggplot2绘图有两种函数,一类是geom_,绘图用的;一类是stat_,统计变换用的。
这样说不是不对,只是很不恰当,很多人就会问出一些问题,比如,统计变换竟然是做运算用的,为什么可以用来画图?为什么stat_bin和geom_histgram画出来的图是一样,竟然一样,为什么要重复?事实上,任何一个ggplot2图层都包括stat和geom俩部分,或者说两个步骤(其实还包括position)。
而stat_identity则表示不做任何的统计变换。
我们来举个例子,还是上面的代码,为了更直观,我在此作了修改:x y ggplot(data= NULL, aes(x = x, y = y)) + #开始绘图 geom_point(color = "darkred") 做出的图如下:我们查看码源,就知道geom_point的默认stat是identity,即不做任何统计变换:> geom_point function (mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", position = "identity", na.rm = FALSE, ...) { GeomPoint$new(mapping = mapping, data = data, stat = stat, position = position, na.rm = na.rm, ...) } 大家可以发现,我在(20,20)这个点的...
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给你写个简单的示例,因为不知道你要画点图还是什么的,就以点图为例,你可以尝试一下:12require(ggplot2)ggplot(data = datafram) + geom_point(aes(x = V1, y = V3, colour = V2))这样第一列就是x轴,第三列是y轴坐标,第二列是分类,以颜色来区分。
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PER";TRA", "KON"BUM".frame(x = c(", "PMA", .03, -, aes(fill = x)) + geom_text(aes(label = paste(y * 100,vjust = ifelse(y >= 0, 0, 1))) +scale_y_continuous(", ", -.02, "EXP").1, "%"Anteil in Prozent";, ", "MAT"ETB";, ".11, -, 0.06))ggplot(dtf,y = c(.02, -.01.03, .02, ;, ",其中的geom_text函数可以设置标签:library(plyr)library(ggplot2)library(scales)dtf <- dataggplot2包可以用来绘图.01, -;), aes(x, y)) +geom_bar(stat = "identity", "DDR"HED"...
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