ggplot2

介绍如何使用R语言中的ggplot2包绘制桑基图，提供详细数据和完整代码，有助于读者学习和实践。桑基图是一种有效展示数据流向和关系的工具，适用于各类数据分析和可视化项目。

ggplot2 是 R 语言中基于数据框的绘图系统，以其优雅且强大的绘图功能而闻名。它能够帮助用户轻松创建各种高质量的统计图形，并提供了丰富的自定义选项，满足不同领域的数据可视化需求。

药品销售数据的图表怎么画最直观？ggplot2的用法其实没你想的那么复杂。这篇文档用一个模拟的医疗场景做例子，把销售趋势和疗效评估都用图形表现出来，思路清晰，样式也挺好看。适合刚上手 R 或者想提升图表质量的你看看。 图表方面，不止有常规的折线图、柱状图，连有点门槛的相关性矩阵、冲积图也都有实战例子。要是你之前只会画点简单图，照着这个例子改改数据结构，快就能做出自己的版本。 而且作者挑的数据场景蛮贴近真实业务。比如怎么看某种药的销量变化，或者比较不同药品的疗效表现——这些都是日常项目里会碰到的需求。嗯，顺带还学了不少ggplot2的细节语法，像是facet_wrap()、aes()怎么嵌套，讲

Thomas Rah 的 Data_Visualisation_with_R_100_Examples 是一套蛮全的 R 语言可视化示例集，重点放在 ggplot2 的各种玩法上。风格清爽，代码结构也挺规整，适合平时找图形灵感、快速测试思路用。 每个例子都配图、配代码，看起来比较直观。像 geom_bar、geom_point 这些基本图层都有讲，叠加图层、设置主题也都有展示，不怕你不会，怕你不练。 比较实用的一点是，有不少例子配合了 ggstatsplot 做统计增强，图一出，也能一目了然。做汇报图、图都挺合适。 如果你对交互图有兴趣，里面还嵌了几个和 Highcharts 配合的例子，用

ggstatsplot包扩展了ggplot2的功能，能够在图形中直接展示统计测试的结果。这使得数据可视化更加清晰易懂，同时也更具信息量。正如Edward R. Tufte所说：“好的设计能够清晰地展现复杂性，而不是简单的复杂，而是富有启示性的复杂。”

简介2. 从qplot入门3. 语法详解4. 图层构建技巧5. 工具箱探索6. 标度、坐标轴与图例优化7. 图像定位策略8. 精细数据可视化9. 数据操作技巧10. 工作流程优化附录A：不同语法转换比较附录B：图形属性详解附录C：使用grid操作图形

Matlab数据可视化工具-Gramm，能够快速创建出版物质量的图表。它自动处理颜色和子图，支持统计数据的展示，还能绘制小提琴图和方框图等多种类型。

利用ggplot2工具绘制配对的抖动点图，并添加线段连接，可选地包含箱线图和小提琴图，解决position_dodge在点和线之间位置不匹配的问题。

相关性矩阵的可视化一直挺麻烦的，尤其是你想让图好看点的时候。R 语言的 ggplot 包配合相关性用起来还不错，灵活又不啰嗦。这个资源主要帮你算出序列之间的相关性矩阵，可视化部分用的是 ggplot，你可以按自己风格改主题，改颜色都没问题，调调也挺多。 用之前你得准备好一些基础包，比如corrplot、ggplot2这些，没装的记得先install.packages()一下。代码量不多，结构也清晰，就几个函数拼一拼，响应也快，拿来直接改都行。 像你要搞变量之间的关系，比如股票之间、传感器数据之间，或者多列时间序列之间的同步情况，这个方法就挺合适。输出的是一张热图，颜色深浅直接看出哪些列更相关。

R语言主要通过ggplot包进行数据可视化分析，这一功能强大且广泛应用于统计学和数据科学领域。ggplot提供了丰富的图形定制选项，使用户能够有效地展示和分析数据。