小编Eli*_*eth的帖子

我注意到在使用绘图创建的直方图中填充条形的默认值是反向字母顺序,而图例按字母顺序排序.我有什么方法可以按字母顺序排序吗？问题在下面的示例图中很明显.奖金问题:我如何将从左到右的条形顺序从字母顺序更改为减少计数总数？谢谢

df <- data.frame(
  Site=c("A05","R17","R01","A05","R17","R01"),
  Group=c("Fungia","Fungia","Acro","Acro","Porites","Porites"),
  Count=c(6,8,6,7,2,9),
  Total=c(13,10,15,13,10,15)
)

  Site   Group Count Total
1  A05  Fungia     6    13
2  R17  Fungia     8    10
3  R01    Acro     6    15
4  A05    Acro     7    13
5  R17 Porites     2    10
6  R01 Porites     9    15

qplot(df$Site,data=df,weight=df$Count,geom="histogram", fill=df$Group, ylim = c(0,16)) + 
  xlab("Sites") + 
  ylab("Counts") + 
  scale_fill_hue(h=c(0,360), l=70, c=70,name = "Emergent Groups")

我试图将计数从高到低和填充颜色排序,以便它们匹配图例的字母顺序.我一直试图用初始帖子的提示调整它几个小时但没有成功.任何有关这方面的帮助将非常感谢!!!

我使用xlab =""来抑制x标签但仍在我的树形图中得到'sub-x-label'.如何删除它并删除树形图下的任何额外空间？

require(graphics)

hc <- hclust(dist(USArrests), "ave")
plot(hc,xlab="")

我需要讨论一个散点图,并想参考该图的特定区域.有没有办法"突出"情节的特定部分？也许盒子和标签如下？

set.seed(1410)
dsmall<-diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ]
df<-data.frame("x"=dsmall$carat, "y"=dsmall$price)

p <-ggplot(df, aes(x, y)) 
p <- p + geom_point(alpha=2/10, shape=21, fill="blue", colour="black", size=5)

这应该很简单,我可能只是愚蠢但是...我需要通过df1的行名和df2中的列合并两个数据帧,即

df1<-data.frame(x=1:3,y=4:6) 
rownames(df1)<-c("a","b","c")
df1
  x y
a 1 4
b 2 5
c 3 6

df2<-data.frame(site=c("a","b"),p=5:6,q=10:11)
df2
  site p  q
     a 5 10
     b 6 11

合并应该产生:

df3<-data.frame(site=c("a","b"),p=5:6,q=10:11,x=1:2,y=4:5)
df3
  site p  q x y
     a 5 10 1 4
     b 6 11 2 5

我试过了

merge(df1,df2,by.x=row.names(df1),by.y=df2$site) 

但得到错误

fix.by(by.x,x)出错:'by'必须指定唯一有效的列

我究竟做错了什么？

我有一个带距离的数据框

df<-data.frame(site.x=c("A","A","A","B","B","C"),   
site.y=c("B","C","D","C","D","D"),Distance=c(67,57,64,60,67,60))

我需要将其转换为类"dist"的对象,但我不需要计算距离,因此我可以使用dist()函数.有什么建议？

是否有任何相当直接的方法在r中放置两个"背对背"的树状图？两个树形图包含相同的对象,但是以稍微不同的方式聚类.我需要强调树形图的不同之处.就像使用soilDB软件包所做的那样,但可能更少涉及土壤科学的定位？

能够对树状图进行排列以最大化物体之间的直线数量(见上文)会很棒,因为这会强调树形图之间的任何差异.

有任何想法吗？

我有以下网络图:

set.seed(1410)
df<-data.frame(
"site.x"=c(rep("a",4),rep("b",4),rep("c",4),rep("d",4)),
"site.y"=c(rep(c("e","f","g","h"),4)),
"bond.strength"=sample(1:100,16, replace=TRUE))

library(igraph)
df<-graph.data.frame(df)
V(df)$names <- c("a","b","c","d","e","f","g","h")
layOUT<-data.frame(x=c(rep(1,4),rep(2,4)),y=c(4:1,4:1))
E(df)[ bond.strength < 101 ]$color <- "red"
E(df)[ bond.strength < 67 ]$color <- "yellow"
E(df)[ bond.strength < 34 ]$color <- "green"
V(df)$color <- "white"
l<-as.matrix(layOUT)
plot(df,layout=l,vertex.size=10,vertex.label=V(df)$names,
edge.arrow.size=0.01,vertex.label.color = "black")

并希望使用如下矩阵调整节点的大小:

m<-matrix(data=c(25,0,15,0,35,0,5,0,0,10,0,5,0,19,0,44), nrow=2, ncol=8)
colnames(m)<-c("a","b","c","d","e","f","g","h")
row.names(m)<-c("site.x","site.y")

        a  b  c d  e f  g  h
site.x 25 15 35 5  0 0  0  0
site.y  0  0  0 0 10 5 19 44

我是怎么走的？

如何在ggplot2中删除x和y轴下方的绘图区域(参见下面的示例).我已经尝试了几个主题元素(panel.border,panel.margin,plot.margin)没有任何运气.

p <- ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg,xmin=0,ymin=0)) + geom_point()

如何在绘制以下数据时避免绘图区域的灰色阴影？

df <-data.frame(x = c(0,0.2,0.5), y = c(0.6,0.7,0.9))

p <-ggplot(df, aes(x, y, ymin=0, ymax=1, xmin=0, xmax=1))

p <- p + geom_point(alpha=2/10, shape=21, 
                fill="blue", colour="black", size=5)

p

如此精细,直到这一点,然后使用geom_smooth添加线方程导致部分背景变为灰色.

p <- p + geom_smooth(method="lm", se=FALSE, formula=y~x, colour="black")
p

有关如何避免这种情况的任何建议？谢谢.

我正在写一个提案,需要一个像这样的3D图:

但最好更有吸引力.我需要每个点的大小来反映物种的丰富程度以及通过连接点创建的体积轮廓.

样本数据:

input<-data.frame(
label=c("sp1","sp2","sp3","sp4"),
trait_x=c(6,6,6,1),
trait_y=c(7,7,7,1),
trait_z=c(8,8,8,1),
point_size=c(6,7,8,1)
)
input
  label trait_x trait_y trait_z point_size
1   sp1       6       7       8        6
2   sp2       6       7       8        7
3   sp3       6       7       8        8
4   sp4       1       1       1        1

关于如何使这样的图形更具吸引力的任何建议(可能包括网格线？但我不希望轴上有任何数字)

我玩过scatterplot3d,但它没有绘制我的所有观点,我个人发现立方体有一个奇怪的外观......就像它不太准确...

library(scatterplot3d)
x<-input$trait_x
y<-input$trait_y
z<-input$trait_z
scatterplot3d(x,y,z,xlim=c(0,10),ylim=c(0,10),zlim=c(0,10))