加载gcookbook包,探索cabbage_exp维度和结构

[置顶]R语言 ggplot2包 R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它。对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中。ggplot的绘图有 阅读详情
  1. 加载gcookbook包,探索cabbage_exp维度和结构
  2. 以Date为横坐标,Weight为纵坐标,Cultivar为分组变量,作簇状柱状图
  3. 在第二题的基础上,以“Pastel2”为填充色,作柱状图
  4. 在第三题的基础上,柱状图上标注Weight具体数字
  5. 在第二题的基础上,作堆叠柱状图,Y轴无需统一为100%
  6. 在第二题的基础上,纵坐标统一为100%,作堆叠柱状图
# 1
library(gcookbook)
dim(cabbage_exp)  
str(cabbage_exp)  

# 2
library(ggplot2)

ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  labs(title = "簇状柱状图", x = "日期", y = "重量") +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 15)  
  )

# 3
ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  scale_fill_brewer(palette = "Pastel2") +
  labs(title = "簇状柱状图", x = "日期", y = "重量") +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 15)  
  )

# 4
ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  scale_fill_brewer(palette = "Pastel2") +
  geom_text(aes(label = Weight), position = position_dodge(width = 0.9), vjust = -0.5) +
  labs(title = "柱状图", x = "日期", y = "重量") +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 15)  
  )

# 5
ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "stack") +
  labs(title = "堆叠柱状图", x = "日期", y = "重量") +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 15) 
  )

# 6
ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "fill") +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
  labs(title = "堆叠柱状图", x = "日期", y = "比例") +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 15) 
  )
【R语言实战】MixSIAR 氢氧同位素水源解析全流程:从混合空间校验到贝叶斯 MCMC 收敛诊断(后附完整代码) 本文系统阐述了基于MixSIAR的氢氧同位素水文溯源分析流程,结合双同位素数据,逐行解析从数据加载、凸包检验、贝叶斯建模到MCMC收敛诊断的完整逻辑。强调混合物必须位于水源凸包内以保证物理意义,并优化脚本结构,修复路径冗余与参数错误问题。重点说明误差模型选择、先验设定及常见故障排查策略,为生态水文学中精准溯源提供标准化技术范式。 阅读详情

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