AI代码解释 dat<-with(density(df$x),data.frame(x,y))dat dat1<-dat[dat$x<(-2),]dat2<-dat[dat$x>2,]ggplot()+geom_density(data=df,aes(x=x),fill="red")+geom_area(data=dat1,aes(x=x,y=y),fill="blue")+geom_area(data=dat2,aes(x=x,y=y),fill="blue")+theme_bw() image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的...
geom_violin()函数用于绘制小提琴图. 小提琴图是连续分布的紧凑显示。它是 geom_boxplot() 和geom_density() 的混合体:小提琴图是镜像密度图,其显示方式与箱线图相同。 用法: geom_violin( mapping = NULL, data = NULL, stat = "ydensity", position = "dodge", ..., draw_quantiles = NULL, trim...
ggplot2是一个用于数据可视化的R语言包。在ggplot2中,可以使用geom_density()函数绘制密度曲线,并通过参数fill来设置阴影区域的颜色。 密度曲线是一种用于描述连续变量分布的图形表示方法。它通过在数据分布上估计概率密度函数,展示了变量在不同取值上的相对频率。密度曲线下的阴影区域表示了某个取值范围内的概率密度。
geom_density_2d_filled 带填充的2D密度图 geom_freqpoly 直方图和频数多边形 geom_crossbar 绘制误差框 geom_errorbar 竖直误差线 geom_errorbarh 水平误差线 geom_pointrange 带误差棒的均值点 geom_smooth 拟合曲线 geom_qq 绘制 Q-Q 图 geom_qq_line 绘制 Q-Q 图 ...
diamonds 是内置数据集library(ggplot2) ggplot(diamonds, aes(carat)) + geom_density() ggplot(diamonds, aes(depth, colour = cut)) + geom_density() + xlim(55, 7
ggplot(diamonds, aes(price, fill = cut)) + geom_histogram(alpha = 0.6, bins = 40) + facet_wrap(~ cut) + theme(legend.position = "none") 2. 密度图 密度图是直方图的平滑版本,用于计算并绘制数据的核密度估计,能够更好的界定分布的形状。 密度图绘制函数为 geom_density 示例 最简单的方式...
密度图是直方图的平滑版本,用于计算并绘制数据的核密度估计,能够更好的界定分布的形状。使用geom_density函数可以绘制密度图。 绘制密度图 使用数据如下: set.seed(1234) df <- data.frame( sex=factor(rep(c("F", "M"), each=200)), weight=round(c(rnorm(200, mean=55, sd=5), ...
用途：将数据点按x轴顺序连接，形成线形图。geom_path：用途：依据数据点在数据中的顺序连接坐标，呈现路径图。geom_smooth：用途：在噪声大的散点图中添加平滑曲线，如使用lm、glm等方法拟合。geom_boxplot：用途：用于绘制箱线图，展示连续变量的分布及离群值。geom_density：用途：通过核密度估计呈现...
(1000,5,10),group<-sample(LETTERS[1:5],size=1000,replace=T))p<-ggplot(df,aes(x))+geom_histogram(aes(y=..density..),alpha=0.7,fill="#333333")+geom_density(fill="#ff4d4d",alpha=0.5)+theme(panel.background=element_rect(fill='#ffffff'))+ggtitle("Density with Histogram overlay")...
geom_density(mapping = NULL, data = NULL, stat = "density", position = "identity", ..., na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE) 直方图是通过巨型的堆叠高度展示数据的分布情况,而密度图通过线性的弯曲情况展示数据的分布。