R科研作图学习小组

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    科研狗聪 发布于:2018.01.09
    setwd("F:\\Doctor\\R语言学习\\互助小组\\第10期作业")
    #Figure 10.1
    data<-read.csv("10-1.csv",header=TRUE)
    library(ggplot2)
    library(plyr)
    mytheme_10 <- theme_bw() +
      theme(panel.grid = element_blank())
    cdata <- ddply(data, c("Group","Time"),summarise,mean = mean(value),sd = sd(value))
    ggplot(cdata, aes(Time,mean,group=Group,color=Group)) + ggtitle("R2-20") +
      geom_line()+
      geom_point(size=3,aes(shape=Group))+
      geom_errorbar(aes(ymin=mean-sd, ymax=mean+sd),width=0.1)+ 
      mytheme_10
    
    #Figure 10.2
    library(ggplot2)
    options(scipen=999)
    theme_set(mytheme_10)
    data("midwest", package = "ggplot2")
    ggplot(midwest, aes(x=area, y=poptotal)) + 
      geom_point(aes(col=state, size=popdensity)) + 
      geom_smooth(method="loess", se=T) +
      scale_color_brewer(palette = "Spectral")+ 
      xlim(c(0, 0.1)) + 
      ylim(c(0, 500000)) + 
      labs(subtitle="Area Vs Population", 
      y="Population", x="Area",title="R2-20",caption = "Source: midwest")
    
    #Figure 10.3
    library(reshape2)
    library(ggplot2)
    library(plyr)
    library(scales)
    data_heatmap<- read.csv("task3.csv")
    data_m <- melt(data_heatmap, id.vars=c("Name"))
    data_m <- ddply(data_m, .(variable), transform, label = rescale(value))
    ggplot(data_m, aes(x=variable,y=Name)) + 
      geom_tile(aes(fill=label)) + 
      scale_fill_gradient(low = "white", high = "steelblue") +
      xlab("Type") + theme_bw() + ggtitle("R2-20")

    Figure_10_1.png

    Figure_10_2.png

    Figure_10_3.png


     
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