ggplot2箱线图+小提琴图

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ggplot2箱线图+小提琴图

2022-12-21 22:04| 来源: 网络整理| 查看: 265

箱线图 1槽口

1.在geom_boxplot（）括号中加入notch=TRUE即可在箱子上生成槽口，即

geom_boxplot(notch=TRUE，notchwidth=0.8)#notchwidth越小则越往里凹 2.均值标记

箱线中的均值标记常以钻石来表示，所以命令为

stat_summary(fun.y=“mean”,geom=“point”,shape=23,size=3,fill=“white”) 3.加入最大最小值线

想要使ggplot2所绘制的箱线图带有最大最小值线，可用stat_boxplot命令，完整如下：

stat_boxplot(geom=“errorbar”,width=0.15,aes(color=用于分类的列)

要注意的是，因为ggplot2的规则是图层叠加，所以如果是先作箱线图，即先输入geom_boxplot()，再输入stat_boxplot()，会导致箱线图中出现十字。所以输入命令时，必须先输入stat_boxplot()，再输入geom_boxplot()。

ggplot(changdu,aes(factor,long))+stat_boxplot(geom ="errorbar",width=0.15)+geom_boxplot(aes(fill=factor)) 4离群点（异常值）

关于离群点的参数有outlier开头的多个，如： outlier.colour:离群点的颜色参数 outlier.fill:离群点的填充色参数 outlier.shape:离群点的形状参数 outlier.size:离群点的大小参数 outlier.alpha:离群点的透明度参数使用时放在geom_boxplot中，如：

geom_boxplot(outlier.colour="red", outlier.shape=7,outlier.size=4) 5.将箱线图转置

添加

coord_flip()

可变宽度箱线图只能反映数据的整体态势，而不能反映数据的密度，但是如果数据密度越大，箱子的宽度也随之增大，则可在一定程度上了解数据的密度。

geom_boxplot(varwidth = TRUE) 5.箱线图中列出散点

在箱线图中列出散点可以更直观地看出数据在箱线中的分布。有四种方法。

1）geom_point()将数据的散点图重叠在箱线图之上

第一种方法是使用geom_point()将数据的散点图重叠在箱线图之上，但缺点是画出的散点只能排列在同一x坐标上，会导致重叠，观察不出数据的分布密度。

2）geom_dotplot

第二种方法是使用geom_dotplot。相比于第一种方法，geom_dotplot画出来的图较为分散美观且可以加入抖动参数。

ggplot(chang,aes(x=days,y=length,color=days))+ geom_boxplot()+ geom_dotplot(binaxis = "y", stackdir = "center", position="jitter", dotsize = 0.4,)

dotplot的具体参数信息可以参考下面这个网址： https://www.cnblogs.com/ljhdo/p/4886067.html

3）ggpurb包

第三种方法，是使用ggpurb包进行作图。命令如下：

ggboxplot(chang, x="days", y="length", color="days", palette = "jama", add = "jitter") 4）使用geom_jitter体现出抖动的点,例如 ggplot(chang,aes(x=days,y=length,fill=days))+ geom_boxplot()+ scale_fill_viridis(discrete=T,alpha=0.6)+ geom_jitter(color="black",size=0.89,alpha=0.9)+ theme_ipsum_rc()

将散点在箱线中体现（2）可以使用ggExtra包中的ggMarginal（）功能将箱线放在散点图的周围

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