The ultimate goal of any analysis is to *communicate* your results and understandings. Plotting your data is the most effect way to communicate a summary of it to an audience. Today will focus on the ...

For everything from styling text and customizing color palettes to creating your own geoms, these ggplot2 add-ons deserve a place in your R data visualization toolkit. Plus, a bonus list of packages ...

第3章ではggplot2を使ったグラフの作り方を紹介しています。 今回は折れ線グラフを紹介します。 折れ線グラフはExcelでもよく使われるグラフですが、棒グラフと同じで何点か注意するポイントがあります。 折れ線グラフの基本的な考え方 折れ線グラフは何 ...

棒グラフや折れ線グラフは、1つの要因に対して1つの結果を示す「2要因の可視化」に向いています。けれど、3つの要素を同時に可視化したいときには、**ヒートマップ（heatmap）**がとても便利です。 この記事では、Rとggplot2を使ってヒートマップを作成する ...

I'm probably just missing something because this feels very obvious but can't figure out the change that happened in 3.5.0 that caused this behavior. Previously (ggplot 3.4.4) I provided a named ...

Labeling all or some of your data with text can help tell a story — even when your graph is using other cues like color and size. ggplot has a couple of built-in ways of doing this, and the ggrepel ...

There’s a reason ggplot2 is one of the most popular add-on packages for R: It’s a powerful, flexible and well-thought-out platform to create data visualizations you can customize to your heart’s ...