数据结构
网络
RDBMS
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理
化学
生物
数学
英语
经济学
心理学
社会研究
时尚研究
法律研究如何从 R 中的 ggplot2 创建的绘图中提取数据?
当然，绘图是用一些数据创建的，但我们可能也想从绘图中获取数据。这是一个 ggplot 函数在 R 中的功能，但它只适用于 ggplot 对象，如果我们使用 plot 函数创建绘图，那么我们就不能使用 ggplot_build 来提取数据。此外，我们不必使用 ggplot2 创建绘图并在 R 中将其保存为一个对象以从 ggplot_build 中获取数据，我们可以在创建绘图时简单地使用这个函数。
示例
考虑下面的数据框−
set.seed(111) x <-rnorm(10) y <-rnorm(10,1.5) df <-data.frame(x,y) df
输出
x y 1 0.2352207 1.32632587 2 -0.3307359 1.09340122 3 -0.3116238 3.34563626 4 -2.3023457 1.89405411 5 -0.1708760 2.29752850 6 0.1402782 -0.06666536 7 -1.4974267 1.41414899 8 -1.0101884 1.14086052 9 -0.9484756 0.30639103 10 -0.4939622 1.86418674
用 ggplot2 创建绘图 −
Explore our latest online courses and learn new skills at your own pace. Enroll and become a certified expert to boost your career.
示例
library(ggplot2) scatterplot <-ggplot(df,aes(x,y))+geom_point() scatterplot
输出
从绘图中提取数据 −
示例
data_from_scatterplot <-ggplot_build(scatterplot) data_from_scatterplot $data $data[[1]]
输出
x y PANEL group shape colour size fill alpha stroke 1 0.2352207 1.32632587 1 -1 19 black 1.5 NA NA 0.5 2 -0.3307359 1.09340122 1 -1 19 black 1.5 NA NA 0.5 3 -0.3116238 3.34563626 1 -1 19 black 1.5 NA NA 0.5 4 -2.3023457 1.89405411 1 -1 19 black 1.5 NA NA 0.5 5 -0.1708760 2.29752850 1 -1 19 black 1.5 NA NA 0.5 6 0.1402782 -0.06666536 1 -1 19 black 1.5 NA NA 0.5 7 -1.4974267 1.41414899 1 -1 19 black 1.5 NA NA 0.5 8 -1.0101884 1.14086052 1 -1 19 black 1.5 NA NA 0.5 9 -0.9484756 0.30639103 1 -1 19 black 1.5 NA NA 0.5 10 -0.4939622 1.86418674 1 -1 19 black 1.5 NA NA 0.5
示例
$layout <ggproto object: Class Layout, gg> coord: <ggproto object: Class CoordCartesian, Coord, gg> aspect: function backtransform_range: function clip: on default: TRUE distance: function expand: TRUE is_free: function is_linear: function labels: function limits: list modify_scales: function range: function render_axis_h: function render_axis_v: function render_bg: function render_fg: function setup_data: function setup_layout: function setup_panel_params: function setup_params: function transform: function super: <ggproto object: Class CoordCartesian, Coord, gg> coord_params: list facet: <ggproto object: Class FacetNull, Facet, gg> compute_layout: function draw_back: function draw_front: function draw_labels: function draw_panels: function finish_data: function init_scales: function map_data: function params: list setup_data: function setup_params: function shrink: TRUE train_scales: function vars: function super: <ggproto object: Class FacetNull, Facet, gg> facet_params: list finish_data: function get_scales: function layout: data.frame map_position: function panel_params: list panel_scales_x: list panel_scales_y: list render: function render_labels: function reset_scales: function setup: function setup_panel_params: function train_position: function xlabel: function ylabel: function super: <ggproto object: Class Layout, gg> $plot attr(,"class") [1] "ggplot_built"
更新于: 2020 年 8 月 24 日
2 千 + 查看
广告