在ggplot中,geom_smooth函数用于添加平滑曲线到图表中。它可以根据数据的趋势自动拟合线性模型或非线性模型,并将平滑曲线添加到图表中。 要更改已存在的ggplot中geom_smooth函数的alpha值,可以使用aes函数来指定alpha参数的值。alpha参数控制平滑曲线的透明度,取值范围为0到1,其中0表示完全透明,1表示完全不透明。...
geom_quantile:用于绘制分位数图。 geom_rug:用于在坐标轴上绘制小竖条,表示数据的分布情况。 geom_smooth:用于添加平滑曲线或回归线。 geom_text:用于绘制文本。 geom_col:用于绘制堆积柱状图。 geom_boxplot:用于绘制箱线图。 geom_violin:用于绘制小提琴图。 geom_count:用于计算和绘制每个组中的观测值计数。
使用ggplot2进行高级绘图--添加光滑曲线 我们可以使用geom_smooth()函数来添加一系列的平滑曲线和和置信区域。函数的参数参见下表。 geom_smooth()函数 使用Salaries数据集,我们先检验博士毕业年数和薪水之间的关系。在这个例子中,我们可以使用带有95%置信区间的非参数光滑曲线(loess)。暂时忽略性别和学术等级。代码如下...
在这种情况下,使用geom_smooth()向图中添加一条平滑线非常有用.geom_smooth()的一个重要参数是method,它允许您选择使用哪种类型的模型来拟合平滑曲线, 一般常用的有"lm","glm","gam","loess"等等. 用法: geom_smooth( mapping = NULL, data = NULL, stat = "smooth", position = "identity", ..., ...
如何降低geom_smooth的动态性 、、 当在ggplot中用平面生成平滑图时,如果数据的范围从一个面变化到另一个面,那么对于数据较少的面,平滑可能会获得太多的自由度。例如library(ggplot2) # ggplot2_2.2.1 expand.grid(z = -5:2, x = seq(-5,5,平滑看起来是“过度适合”的;实际上z=-1已经受到了这种影响...
qplot(carat ,price, data=data, alpha=I(1/20)) 2.2 更多几何图像 上述的散点图只是qplot中的参数geom的默认参数point(当x与y都有传入值时的默认值,只有x传入时是hist图),这个参数用来控制图形类型,值得一提的是,他几乎涵盖了所有的图像类型,例如: 2.2.1 拟合曲线 当geom='smooth'时,将会拟合出一条平滑...
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE)#去掉置信区间 1. 2. 使用loess方法 AI检测代码解析 b+geom_point()+ geom_smooth(method = "loess") 1. 2. 将变量映射给颜色和形状 AI检测代码解析 b+geom_point(aes(color=factor(cyl), shape=factor(cyl)))+ ...
geom_point(mapping =aes(x = displ, y = hwy, alpha = class)) ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping =aes(x = displ, y = hwy, shape = class)) 还可以手动为几何对象设置图形属性。例如,我们可以让图中的所有点都为蓝色: 1 2
geom_smooth()函数 使用Salaries数据集,我们先检验博士毕业年数和薪水之间的关系。在这个例子中,我们可以使用带有95%置信区间的非参数光滑曲线(loess)。暂时忽略性别和学术等级。代码如下: library(ggplot2) ggplot(data=Salaries, aes(x=yrs.since.phd, y=salary)) + ...
geom_smooth():拟合一条平滑曲线,并显示标准误 geom_boxplot():绘制箱线图,概括一系列点的分布情况 geom_histogram():绘制直方图 geom_bar():绘制条形图 geom_path():在数据之间连线 1. 向图中添加平滑的曲线(Smoother) 如果散点图的数据较多噪点较大,那么数据显示的趋势就不是十分的明显,这种情况下可以使用...