geom_line和stat_smooth都是ggplot2中用于数据可视化的函数,但它们的作用有所不同。geom_line用于绘制折线图,直观展示数据的趋势和变化;而stat_smooth则用于绘制平滑曲线图,更好地展示数据的整体趋势。根据具体需求和数据特点,选择合适的函数来展示数据。相关
stat: 统计变换类型,默认为"identity",表示直接使用数据值。其他选项如"smooth"可用于添加平滑曲线。 position: 位置调整,控制线条如何与其他图层重叠。默认值为"identity"。 na.rm: 是否移除缺失值,默认为FALSE。设置为TRUE时,将忽略NA值。 show.legend: 是否显示图例,默认为TRUE。 color, linetype, size: 分别...
我使用以下代码生成了一个线状图:geom_line(stat="identity")有人能解释一下如何根据这样的条件改变线条的粗细、样式和/或 浏览8提问于2016-09-07得票数 1 回答已采纳 2回答 Android线条绘制应用程序 、、、 用于使用布局中的按钮绘制线条的Android应用程序。如何在运行时设置线条的颜色和粗细?请帮我处理这个...
b1 <- base + stat_function(fun = dnorm, geom = "point") b2 <- base + stat_function(fun = dnorm, geom = "point", n = 20) plot_grid(b1, b2) 下面两行代码效果是一样的 b1 <- base + geom_function(fun = dnorm, n = 20) b2 <- base + stat_function(fun = dnorm, geom = "...
您可以在绘图前按日期总结两个测量值(雨和温度),也可以使用stat_summary函数ggplot 2在原始数据上。 此外,您的代码建议x-axis包含以字符形式存储的日期。您可能希望先将这些日期转换为有效日期。 df$Date <- as.Date(df$Date, format="%m/%d/%Y") summarise(df, Rain=sum(Rain), Temperature=mean(...
相反,我们可以使用已经插值的ggforce::geom_link2(),并使用after_stat()在插值后应用着色。如果你需要你的cross-over点是准确的,你可能想自己插值。 library(ggplot2) library(ggforce) df <- data.frame( x = seq(as.Date("1890-01-01"), as.Date("2020-01-01"), by = "1 year"), y = rnorm(...
R语言 使用“geom_line()”，X轴为因子如果我对问题的理解正确的话，指定group=1并添加一个stat_...
R语言 使用“geom_line()”，X轴为因子如果我对问题的理解正确的话，指定group=1并添加一个stat_...
5开始，因此没有间隙。还要注意，在这种情况下，我们必须设置position="identity"，我也切换到stat="...
, stat = "bin", alpha = 0.5) 在这个例子中,geom_line 用于绘制连续的数据趋势,而 geom_bar 用于显示数据的分布情况。 应用场景 线条图:适用于展示随时间变化的趋势。 条形图:适用于比较不同类别的数量或值。 通过以上方法,你应该能够解决在使用 ggplot2 时遇到的 geom_line 显示为条形图的问题。如果...