关键在于参数outlier.alpha,将其设置为数值“0”就可以了,只是隐藏并未去除。 library(ggplot2)element<-sample(letters[1:3],1e3,replace=T)value<-rnorm(1e3)df<-data.frame(element,value)head(df)ggplot(df,aes(x=element,y=value,color=element))+geom_boxplot(outlier.colour="red",outlier.shape=7)...
ggplot(mtcars,aes(cyl.f,mpg))+ stat_boxplot(aes(fill=am.f),geom="errorbar",width=0.1,size=0.5,position=position_dodge(0.6),color="blue")+ geom_boxplot(aes(fill=am.f), position=position_dodge(0.6), size=0.5, width=0.3, color="blue", outlier.color = "blue", outlier.fill = "re...
geom_boxplot参数是在ggplot2中用于绘制箱线图的函数,它可以用于展示数据的分布情况和异常值的存在。在使用geom_boxplot时,我们需要设置一些参数来调整绘图的样式和展示的信息。 1.箱体参数 1.1. notch:设置是否绘制缺口,缺口用来表示数据中位数的置信区间。默认值为FALSE。 1.2. outlier.color:设置异常值的颜色。
scale_y_continuous(position = "right", limits = c(-160, 0)) + geom_boxplot(outlier.shape = NA, show.legend = TRUE) + scale_x_discrete(limits = c("deltaF", "deltaD")) + geom_point(color = "black", size = 0.9, alpha = 0.4, show.legend = FALSE, position = position_jitterd...
例如,我们可以使用fill参数设置箱体的填充颜色,使用color参数设置箱体的边框颜色,使用alpha参数设置箱体的透明度,使用outlier.shape参数设置异常值的形状等。通过灵活地调整这些参数,我们可以根据需求绘制出更加美观和准确的箱线图。 在实际应用中,箱线图经常用于展示一组数据的分布情况,特别是在比较多组数据之间的差异时...
中位数、上四分位数以及最大值，描述了变量值的分布情况。箱线图能够显示出离群点（outlier），通过...
outlier.size = 1.5, outlier.stroke = 0.5, outlier.alpha = NULL, notch = FALSE, notchwidth = 0.5, varwidth = FALSE, na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE) 1. 2. 3. 4. 5. 6. notch参数:如果为假(默认),则制作标准盒图。如果为真,做一个缺口盒图。凹槽用来比较组;如...
很多时候，我们需要对List进行排序，Python提供了两个方法 对给定的List L进行排序， 方法1.用List的...
中位数、上四分位数以及最大值，描述了变量值的分布情况。箱线图能够显示出离群点（outlier），通过...
如果我们手上有一个数值向量，怎么用R去获取这个向量的各个分位数值呢？我们来看个具体的例子 ...