geom_density是ggplot2包中的一个函数,用于创建密度图。密度图是用于可视化连续变量分布的一种图表类型。在使用geom_density函数时,你可以设置一系列参数来定制你想要的密度图的外观和行为。 首先,geom_density函数中最重要的参数是aes,用于指定x轴和y轴的变量。通过aes参数,你可以指定要在x轴上显示的变量,以及是否...
stat_density:绘制核密度估计图,表示连续变量的概率密度分布。 stat_bin_2d:创建二维直方图,用于显示两个变量之间的关系。 stat_bin_hex:创建六边形直方图,用于显示两个变量之间的关系,分布类似于地图上的蜂窝。 stat_density_2d:绘制二维核密度估计图,表示两个连续变量的概率密度分布。 stat_ellipse:绘制椭圆,展示二...
qplot(carat , data = diamonds , geom ="density") ##密度图 qplot(carat , data = diamonds , geom ="density" , color = color) ##密度图,设置颜色 ##对于密度曲线而言,adjust参数控制了曲线的平滑程度(adjust取值越大,曲线越平滑) qplot(carat , data = diamonds , geom ="density" , adjust = ...
qplot(Wind, data = airquality, fill = Month) (图2) qplot(Wind, data = airquality, geom = "density",color=Month) density频率分布的轮廓线(图3) 也可以改成dotplot等 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. ...
ggplot(data=diamonds,aes(x=price,y=..density..))+geom_freqpoly(aes(color=cut),binwidth=500) 密度-折线图 3、异常值观测 当条形图出现极大、极小值时,极小值的直方图因为比例原因几乎难以观察; ggplot(diamonds, aes(x = y)) + geom_histogram(binwidth = 0.5) ...
geom_rect是ggplot2中的一种几何对象,用于绘制矩形。它需要提供四个参数:xmin和xmax表示矩形的左右边界,ymin和ymax表示矩形的上下边界。通过设置这些参数,可以在图形中绘制出一个或多个矩形,每个矩形代表一个分组。 使用分组变量和geom_rect可以实现以下效果: ...
#1.2...# 按不同颜色绘制的density图 qplot(carat, data = diamonds, geom = "density",colour=color) ?...,geom = "histogram", binwidth = 0.1, xlim = c(0, 3)) ? 下面的图形在一开始的基础上添加了新的元素:分面,多个图层以及统计数据。...在这个例子中,不同图层上的数据是一样的,但...
关于stat参数,有三个有效值,分别是count、identity和bin: count是对离散的数据进行计数,计数的结果用一个特殊的变量..count.. 来表示, bin是对连续变量进行统计转换,转换的结果使用变量..density..来表示 而identity是直接引用数据集中变量的值(表示不要计数,而是直接使用数据本身作为频数。) ...
这个表格概述了geom标签中常见的属性和参数。可以根据建模的需要加入特定的参数进行限定。 示例 为了提供更细化的信息并根据不同几何体类型给出具体的定义例子,我将展开geom元素中type属性的不同取值,说明它们的特定参数。不同的几何体类型对size属性的解释不同,这是因为不同的形状需要不同的尺寸参数来定义。
geom_ density() 密度图 geom_ histogram() 直方图 geom_ hline() 水平线 geom_ jitter() 抖动点 geom_ line() 线图geom_ point () 散点图 geom_ rug() 地毯图 geom_ smooth() 拟合曲线 geom_ text () 文字注解 geom_ violin() 小提琴图 ...