The jitter geom is a convenient shortcut for geom_point(position = "jitter"). It adds a small amount of random variation to the location of each point, and is a useful way of handling overplotting caused by discreteness in smaller datasets.

2021年12月8日 · 在网上偶然间发现的一个R语言ggplot2做数据可视化的实例，提供数据和代码，今天的推文把代码拆解一下. https://www.kaggle.com/berkeleyearth/climate-change-earth …

geom_point(shape = 1, size = 4, stroke = 2) #默认的点的路径的粗细： #使用stroke参数调整点的路径的粗细. 三、整体使用某种样式，即某种shape #比如shape = 3. ggplot(heightweight, aes(x = ageYear, y = heightIn)) + geom_point(shape = 3)

2019年12月11日 · ggplot doesn't let me change the shapes in the plot. I used the mtcars dataset for this example: ggplot(mtcars, aes(x=mpg, y=hp, color=cyl)) + geom_jitter(shape = mtcars$vs, width = 0.25, alpha = 0.5) + scale_shape_manual(values = c(1, 13))

ggplot2 提供了 geom_point 函数，以及它的变体： geom_jitter ()、geom_count() 和 geom_bin2d 来绘制点图。 下面我们来看看如何绘制点图 示例

Adding jittered points (a stripchart) to a box plot in ggplot is useful to see the underlying distribution of the data. To add these points you will need to use geom_jitter. A good practice is removing the outliers of the box plot with outlier.shape = NA, as the jitter will add them again.

在这篇文章中，我们将看到如何利用R编程语言中的ggplot2包来绘制带有抖动数据点的分组膨胀图。 分组膨胀图帮助我们使用ggplot2中的分组变量在一个图中可视化两个或多个特征/变量。 抖动的点是属于另一个变量的数据点，被绘制在分组博列表的上面，以便更好地比较所考虑的变量的数据点的分布。 在这里，我们可以使用R中任何内置的数据集（数据集列表可以使用data ( )命令查看），甚至可以创建一个。 让我们创建一个数据框并将其可视化。 输出 : 在这里，我们将使 …

The jitter geom is a convenient shortcut for geom_point(position = "jitter"). It adds a small amount of random variation to the location of each point, and is a useful way of handling overplotting caused by discreteness in smaller datasets.

抖动几何是 geom_point(position = "jitter") 的便捷快捷方式。它向每个点的位置添加少量随机变化，是处理较小数据集中因离散性引起的过度绘制的有用方法。

这个图展示的是法国1980年前后的温度差异，数据里提供很多个国家的数据，可以自己更改成其他国家的数据试试. 这里接触了两个新的R包. 在网上偶然间发现的一个R语言ggplot2做数据可视化的实例，提供数据和代码，今天的推文把代码拆解一下 实例数据下载链接 https://www.kaggle.com/berkeleyearth/climate-change-earth-surface-temperature-data?sel…