使用geom_point来显示每个组的散点图:plot <- plot + geom_point() 添加stat_summary来计算每个组的总结统计量,并用文本geom添加标签。通过设置stat参数为"summary",选择要计算的统计量。在这里,我们将使用mean作为统计量。然后,使用geom_text添加标签,将标签文本设置为计算的统计量。同时,可以使用位...
在ggplot2中,stat_summary_hex图是一种用于可视化数据分布的图表类型。它将数据点聚合成六边形的网格,并使用颜色来表示每个网格中数据点的数量或其他统计指标。 操作步骤如下: 1...
stat_summary允许我们通过不同的可视化显示任何类型的数据统计信息。无论我们是要可视化点还是线或面,请接着往下看在此示例中,我们将两个参数传递给stat_summary函数。首先,我们告诉stat_summary fun.y = mean我们想要计算变量lifeExp的平均值。使用参数geom = "bar"我们告诉stat_summary将平均值显示为条形图...
如果有一个离散的x轴，则需要添加MainThemes作为分组变量：
如果有一个离散的x轴，则需要添加MainThemes作为分组变量：
那么简写的时候,最常间的是用geom_point这种图形属性的语法开头,但其语法的括号中也必须包含统计变换stat的内容(可以使用默认而省略语法);简写的时候还可以用stat_summary这种统计变化的语法开头,但其语法的括号中也必须包含图形属性geom的内容(好像通常不能默认,必须指定)。
如下所示: simple_data%>%ggplot(aes(group,score))+stat_summary(geom="bar")+stat_summary(geom="errorbar") 下一节会详细介绍stat_summary( )的含义,喜欢的小伙伴可以关注我的公众号R语言数据分析指南,后面的内容更加精彩
获取斜体的一个选项是切换到geom_bracket，使用type="expression"允许使用?plotmath表达式。关于你的第二个...
幸运的是，ggplot2的开发人员已经考虑了如何深入可视化统计信息的问题。解决方案是使用 stat_summary 函数。我们将使用 gapminder 数据集，其中包含有不同国家/地区人们的预期寿命的数据。如图所见，近几十年来预期寿命有所增加。但是，条形图并未显示所有国家的平均预期寿命或中位数预期寿命，而是把每个国家...
获取斜体的一个选项是切换到geom_bracket，使用type="expression"允许使用?plotmath表达式。关于你的第二个...