circle_inner
整个新系列。目前的几个系列， 「#R实战」 以「生信分析」为主， 「#跟着CNS学作图」 以「复现顶刊」Figure为主，而本系列 「#R绘图」 则是学习不在文章中但同样很好看的图，致力于给同学们在数据可视化中提供新的思路和方法。
本系列往期文章
- R绘图 | 气泡散点图+拟合曲线
- R绘图 | 对比条形图+连线
- R绘图 | 一幅小提琴图的美化之旅
- R绘图 | 山峦图(ggridges)
- R绘图 | 哑铃图+区域放大
- R绘图 | 描述性统计常用图(散点图+柱状图+饼图)
- R绘图 | 圆角堆叠柱状图(ggchicklet )
- R绘图 | 时间线热图
- R绘图 | 堆叠柱状图
- R绘图 | 云雨图+双向条形图
本期图片
image-20221202003722770
❝这图怎么说呢，看着很简单，确实也很简单。不考虑比例关系在
❞PPT里就可以做。本文主要提供了在R中绘制的思路，也让圆圈的比例更加精确，当然出现更多数据时，画的也更方便。
绘制
library(tidyverse) mobile_bytes <- read.csv('mobile_bytes.csv') head(mobile_bytes)
看一下数据结构就知道了，本质还是散点图。将数据自己的即可。
> head(mobile_bytes) measure date percentile value year name x 1 bytesTotal 2022_10_01 p50 2010.05 2022 p50_2022 0.45 2 bytesTotal 2022_10_01 p90 8195.38 2022 p90_2022 1.00 3 bytesTotal 2018_10_01 p50 1273.32 2018 p50_2018 -0.57 4 bytesTotal 2018_10_01 p90 5126.38 2018 p90_2018 -1.00 label x_label 1 Peso\nmediano:\n2010 KB 0.45 2 Percentil 90:\n8195 KB 1.40 3 Peso\nmediano:\n1273 KB -0.57 4 Percentil 90:\n5126 KB -1.30
mobile_bytes$year <- as.factor(mobile_bytes$year) str(mobile_bytes) ggplot() + geom_point(aes(x = x, size = value, color = year), y = 0, alpha = 0.5, data = filter(mobile_bytes, percentile == "p90")) + geom_point(aes(x = x, size = value, color = year), y = 0, data = filter(mobile_bytes, percentile == "p50")) + geom_text(aes(x = x_label, label = label), y = 0.4, size = 2.5, data = filter(mobile_bytes, percentile == "p90")) + geom_text(aes(x = x_label, label = label), y = 0, size = 2.5, data = filter(mobile_bytes, percentile == "p50")) + annotate("text", x = -1, y = 1.3, label = "Octubre 2018", size = 3.5) + annotate("text", x = 1, y = 1.3, label = "Octubre 2022", size = 3.5) + labs( x = NULL, y = NULL ) + scale_color_manual( values = c("#1b998b", "#fb6107") ) + scale_x_continuous(limits = c(-2, 2)) + scale_y_continuous(limits = c(-1.0, 1.4)) + scale_size_area(max_size = 82) + coord_equal() + theme( panel.background = element_blank(), panel.grid = element_blank(), axis.ticks = element_blank(), axis.text = element_blank(), legend.position = "none" ) # Export plot ggsave("plot_circle.pdf", width =1500, height = 1200, units = "px")
result
