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我正在使用ggplot2包在R中制作一个简单的条形图.我不想使用灰色默认值,而是将背景划分为五个区域,每个区域都有不同的(但同样低调的)颜色.我该怎么做呢？

更具体地说,我希望五个颜色区域在0-25,25-45,45-65,65-85和85-100之间运行,其中颜色代表比青铜,青铜,银,金和铂更差的颜色分别.对配色方案的建议也非常受欢迎.

我正在使用ggplot2中的"提示"数据集.如果我做

sp = ggplot(tips,aes(x=total_bill, y = tip/total_bill)) + 
        geom_point(shape=1) + 
        facet_grid(sex ~ day)

情节很好.但我现在想要改变"Fri"下的情节的面板背景.有没有办法做到这一点？

更好的是,我可以通过传递参数来有条件地改变颜色吗？例如,如果超过3个点低于0.1,那么将面板背景(仅适用于该面板)更改为某种颜色,而其他所有颜色保持默认浅灰色？

如何将灰色小平面标签(A和B)更改为带有白色文本的红色背景？

A = data.table(x = 1:4, y = 1:4, z = c('A','A','B','B'))
ggplot(A) + geom_point(aes(x = x, y = y)) + facet_wrap(~z) + theme_bw()

嗨,我在ggplot2中使用facet来绘制大量基因中表达的分布.我的绘图命令非常通用:

p <- ggplot(top_n,aes(x=value,fill=ptype))
p <- p + geom_density(alpha = 0.2)
p <- p + facet_wrap(~probe,...)

他们只是将top_n中的数据绘制为根据ptype变量着色的分布.看起来不错.

然而,其中一些基因比其他基因更重要.例如,突出那些作为转录因子(TF)的基因真的很酷.一种方法是让我更改对应于TF的每个面的颜色标题框,或背景颜色,或类似的东西.

我有办法在每个方面设置图表的选项吗？

在p对象中挖掘并没有发现我可以使用的任何东西,尽管我可能遗漏了一些东西!

从ggplot2帮助页面获取图表:

ggplot(mtcars, aes(factor(cyl))) + geom_bar() + facet_grid(. ~ vs)

是否可以更改所选面板的边框(颜色和/或厚度)？例如,我想改变刻面变量'1'方面的边界vs.

我尝试添加

theme(panel.border = element_rect(size = 3, colour = "red", fill = NA))

但该解决方案改变了所有边界.

我也在考虑使用geom_rect或者geom_polygon不确定如何将它限制在一个情节中.

我在R帮助列表上偶然发现了这个帖子,但解决方案对我不起作用

任何有关如何前进的建议都将受到高度赞赏.

首先,我还是初学者.我正在尝试用R解释并绘制一个堆栈条形图.我已经看过一些答案,但有些不是我的案例和其他我不明白的:

• https://stats.stackexchange.com/questions/31597/graphing-a-probability-curve-for-a-logit-model-with-multiple-predictors
• https://stats.stackexchange.com/questions/47020/plotting-logistic-regression-interaction-categorical-in-r
• 绘制R中多变量逻辑回归模型的结果

我有一个dvl包含五列的数据集,Variant,Region,Time,Person和PrecededByPrep.我想对Variant与其他四个预测变量进行多变量比较.每列可以具有两个可能值之一:

• 变体:elk或ieder.
• Region = VL或NL.
• 时间:time或no time
• 人:person或no person
• PrecededByPrep:1或0

这是逻辑回归

从我收集的答案中,图书馆ggplot2可能是最好的绘图库.我已经阅读了它的文档,但对于我的生活,我无法弄清楚如何绘制这个:我怎样才能Variant与其他三个因素进行比较？

我花了一段时间,但我在Photoshop中做了类似于我想要的东西(虚构的价值观!).

深灰色/浅灰色:Variant y轴的可能值:频率x轴:每列,细分为可能的值

我知道要制作单独的条形图,堆叠和分组,但基本上我不知道如何堆叠,分组条形图.ggplot2可以使用,但如果可以在没有我喜欢的情况下完成.

我认为这可以看作是一个样本数据集,但我并不完全确定.我是R的初学者,我读到了关于创建样本集的内容.

t <- data.frame(Variant = sample(c("iedere","elke"),size = 50, replace = TRUE),
            Region = sample(c("VL","NL"),size = 50, replace = TRUE),
            PrecededByPrep = sample(c("1","0"),size = 50, replace = TRUE),
            Person = sample(c("person","no person"),size = 50, …