如下所示：

install.packages(‘xxx',repos=‘http://cran.us.r-project.org')

xxx 改為 ggplot2

補(bǔ)充：R包安裝時(shí)，出現(xiàn)的錯(cuò)誤解決合集

如下所示：

1.library(devtools)

#error:Error in get(genname, envir = envir) : object 'testthat_print' not found
#解決
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
install.packages("testthat")

2.install.packages()、BiocManager::install()、devtools::install_github()均安裝失敗

conda install r-devtools
conda install r-hdf5r
conda install r-sf

補(bǔ)充：R作圖之ggplot2包

ggplot2使用的基本框架

下面逐一介紹

1.data

data是我們需要可視化的數(shù)據(jù)，在學(xué)習(xí)中，我們經(jīng)常使用R語言自帶的diamonds和flights數(shù)據(jù)源。在data框的范圍我們也可以使用mapping(映射)，在data框范圍使用的屬性在后面鑲嵌的圖層中為默認(rèn)屬性。example

ggplot(data=mpg,mapping=aes(y=hwy,x=class))+
 geom_point()

這里的geom_point圖層默認(rèn)繼承g(shù)gplot中的屬性。也就是說，我們可以通過ggplot設(shè)置默認(rèn)的屬性，后面鑲嵌的圖層設(shè)置自己獨(dú)有特殊的屬性。

2.geom_function

geom_function有很多種來滿足我們不同的作圖要求，我們有g(shù)eom_point,geom_bar

geom_boxplot(箱型圖)等,geom_function與mapping是一對(duì)，有g(shù)eom_function必有mapping，mapping代表映射，將數(shù)據(jù)集的類分別映射到y(tǒng)軸和x軸，在mapping中，會(huì)默認(rèn)的stat_count() y軸的值，如果我們不需要count的話，我們可以將stat設(shè)置為identity,這樣就會(huì)得到y(tǒng)本身的值

example

library(tibble)
tri<-tribble(
 ~a,~b,
 "bar_1",20,
 "bar_2",30,
 "bar_3",40
)
#set a to x,set b to y
#stat需要改為identity
ggplot(data=tri)+
 geom_bar(mapping = aes(x=a,y=b),stat = "identity")

mapping=aes(x=,y=,color=,clarity(透明度)=)這些都是mapping的默認(rèn)屬性

注意，R中作圖是圖層的堆積，如果是選擇做條形圖的話，color無法給條形圖附上顏色，必須用fill給條形圖附上顏色

postion

postion是對(duì)條形圖位置調(diào)整，有以上四種方法。

COORDINATE_FUNCTION

這部分是關(guān)于坐標(biāo)的選取和變換，ggplot2默認(rèn)的是笛卡爾坐標(biāo)系，我們也可以使用極坐標(biāo)系，用coord_polar()將笛卡爾坐標(biāo)系轉(zhuǎn)化為極坐標(biāo)系

bar<-ggplot(data=diamonds)+
 geom_bar(mapping = aes(x=cut,fill=cut),show.legend = F,width = 1)

#不要標(biāo)簽+極坐標(biāo)
bar+labs(x=NULL,y=NULL)+coord_polar()

坐標(biāo)函數(shù)

下面是關(guān)于如何形成百分比的例子

ggplot(data=diamonds)+
 geom_bar(mapping = aes(x=cut,y=..prop..))

將映射的y軸屬性設(shè)置為prop（百分比）即可，然后結(jié)果顯示的每個(gè)組別的百分比都是100%，這是怎么回事呢？

分析cut

> unique(diamonds$cut)
[1] Ideal   Premium  Good   Very Good
[5] Fair   
5 Levels: Fair < Good < ... < Ideal

cut是因子，在映射到x軸時(shí)，R語言自動(dòng)將其分為5個(gè)組，自然每個(gè)組的百分比都為1了。

然后我們只需要把group屬性設(shè)置為1即可

ggplot(data=diamonds)+
 geom_bar(mapping = aes(x=cut,y=..prop..,group=1))

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。

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