画一朵花

前言

 在母亲节这天用R画一朵这样的花送给妈妈或许是一个不错的选择。下面将介绍详细步骤。


花花

首先需要安装这些包

  • ggplot2
  • tidyverse
  • mvtnorm

 如果没有,请先安装


快速安装

 确保已安装好上述包之后,载入包

library(ggplot2)
library(tidyverse)
library(mvtnorm)

画出花的茎

p <- ggplot() + 
  coord_equal(1, c(-4, 2), c(-7, 3)) +
  geom_curve(aes(x = -1, y = -7, xend = 0, yend = 0), 
         ncp = 1000, curvature = -0.3, size = 1, 
         color = "olivedrab3")
p  #查看
花的茎

画出花的叶子

#定义画叶子需要的函数
geom_leaf <- function(x, xend, f, xoffset = 0, yoffset = 0, 
                  xflip = 1, yflip = 1, ...) {

  .x <- seq(x, xend, length.out = 100)
  .y <- f(.x)

  df <- tibble(x = c(.x, .y), y = c(.y, .x))
  df$x <- xflip * df$x + xoffset
  df$y <- yflip * df$y + yoffset

  geom_polygon(aes(x = x, y = y), data = df, ...)
}
#画出叶子
    p <- p +
 geom_leaf(0, 2, f, -1.6, -4.5, 1, 
        fill = "olivedrab3", color = "palegreen") +
  geom_leaf(0, 2, f, -1.6, -5,  -1, 
        fill = "olivedrab3", color = "palegreen")
#查看效果
p
加上叶子之后

画出花瓣

#依旧先定义好函数
f <- function(x) x^2 / 2

geom_rose <- function(n, mean = c(0, 0), ...) {

  .x <- mvtnorm::rmvnorm(n, mean)
  df <- tibble(x = .x[, 1], y = .x[, 2])

  list(
    stat_density_2d(
    aes(x = x, y = y, fill = stat(level)), data = df, 
    geom = "polygon", show.legend = FALSE, color = "grey80"),
    scale_fill_gradient2(...)
  )
}
#最后一步,画出完整的图像
p +
  geom_rose(1000, mean = c(0, 0), 
            low = "red", mid = "purple", high = "pink",
            midpoint = 0.075) +
 theme_void()
成图

如果学到了,就赶紧行动吧!

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 211,265评论 6 490
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,078评论 2 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 156,852评论 0 347
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,408评论 1 283
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,445评论 5 384
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,772评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,921评论 3 406
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,688评论 0 266
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,130评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,467评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,617评论 1 340
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,276评论 4 329
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,882评论 3 312
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,740评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,967评论 1 265
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,315评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,486评论 2 348

推荐阅读更多精彩内容