ggplot2

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凡例のタイトルが長い場合、凡例のタイトルを中央揃えで凡例キーに対して相対的に苦労しています。短いタイトルのために働く質問a year agoからですが、それは長いもののために働くようには思われません。短い凡例タイトル最初例：予想通り library(ggplot2) ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, color=Petal.Widt

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forループでggplotを使用したプロットがPDFにコンパイルされない

knitR（.Rnw）を使用してレポートを作成し、PDFとしてコンパイルしました。 1つの質問ごとに同じ数字をプロットしたいので、私はfor-loopでプロットを作成しました。残念ながら、PDFで警告が表示され、エラーの原因を実際には取得しないでください。ここでは、問題が始まると思われるチャンクがあります。ループはR内でうまく動作しますが、PDFとしてコンパイルされません以下のコード全体を参照し

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統計情報のリストに基づく複合ジオメトのaesの使用に関する問題

平均、2 sdエラーバー、1.5 IQRエラーバー、3e 25e、50e、75eおよび97eセンチメイルを含むレイを計算する新しいgeomを作成しました。バイオリンのベースでの観測。 # domestic functions #~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ IQR.interval.min <- function(vector) { quantil

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2つの要因boxplotに要約統計量を追加する

2つの要因を持つboxplotに要約統計量（例えば平均値）を追加したいと思います。私はこれを試してみました：何らかの形で各ボックス（ウィスカーの例えばトップ）のサンプルサイズを置くことも可能である：私はこの絵を持って library(ggplot2) ggplot(ToothGrowth, aes(x = factor(dose), y = len)) + stat_boxplot(

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弾丸チャート

用のカスタム凡例を追加するにはどうすれば、次のデータセットを持っている：私はグラフの次「のような弾丸」を作成するために使用することを incidents.pct <- data.frame( measure=c("Total Events (%)", "Security Events (%)", "Filtered (%)", "Tickets (%)"), high=c(100

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モンテカルロプロットの結果

Rの単純な折れ線グラフで、モンテカルロシミュレーションの結果をプロットしようとしています。考え方はx軸S0とStとYの値を各ランで取得することです。 Run # S0 St Call Run 1 100 141,952 Call Run 2 100 106,711 Call Run 3 100 97,0053 Call Run 4 100 107,015 Call Run 5 100

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ggplot2 - geom_histogramのbinwidthとscale_x_log10

ggplotでヒストグラムを作成しようとしています。 binwidthの仕組みはよく分かりません。 library(ggplot2) set.seed(10) testData = data.frame(x=rlnorm(100, log(1), log(2.5))) ggplot(data=testData, aes(x=testData$x)) + geom_histogram(bin

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ggpairedにジッタを追加

ggpubrパッケージには、ペアデータをプロットするための関数ggpairedが用意されています。オプションadd='jitter'はggboxplotとはありません。異なる手段で同様の効果を得ることはできますか？ドキュメントから例：ここでは require(ggplot) require(ggpubr) before <-c(200.1, 190.9, 192.7, 213, 241.

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ggplot2のN/A値を外して外れ値を削除しない

データのヒストグラム/バーをN/A値で描画したいと思います。 ggplot2を使用しようとしている瞬間に、すべての非有限の値が自動的に削除されました。どれくらいの数を数えてプロットしてもらうことはできますか？私は、またはクラスのために、この問題を解決したいと思います（整数、数値、文字、日付のect。） ggplot(tmp, aes(x = x, y=(..count..)/sum(..count

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ggplot2の凡例の塗りつぶし値が正しくありません

ggmapにはgeom_pointのプロットがあり、点の形状と塗りつぶしと色を一定に保つために別々のスタイリングがあります。ここでは、コードです： ggmap(m) + geom_point(data = d, aes(x = Longitude, y = Latitude, fill = Phylum, shape = Placecount), colour =