geom_density() 7. geom_violin() 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", ...,...
在ggplot中平滑密度图的曲线可以通过geom_density()函数来实现。该函数会根据数据的分布情况,自动计算并绘制出平滑的密度曲线。 下面是一个完整的示例代码: ```R library(...
ggplot() +geom_density(aes(density.1), stat = "density") 密度图对应的统计变换函数是stat_density(): p1 <- ggplot() + stat_density(aes(density.1), geom = "area") p2 <- ggplot() + stat_density(aes(density.1), geom = "line") p1 + p2 如果把geom_density()函数中的统计变换参数从...
下例中的geom_density()与stat_density()是等价的 等价于 对于每一种几何图形。ggplot2基本都提供了 geom()和 stat() 一个变量:连续型 使用数据集wdata,先计算出不同性别的体重平均值 先绘制一个图层a,后面逐步添加图层 可能添加的图层有: 对于一个连续变量: 面积图geom_area() 密度图geom_density() 点图...
在ggplot2中,可以使用geom_density()函数来创建密度图。密度图可以帮助我们观察数据的峰值、分布形状以及可能存在的多个峰值。 直方图(Histogram)是将数据按照一定的区间进行分组,并统计每个区间内数据的频数或频率,然后将这些统计结果绘制成柱状图。直方图可以帮助我们观察数据的分布情况和集中趋势。在ggplot2中,可以使用...
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
在ggplot2中,可以使用geom_density()函数叠加多个数据集的密度图。以下是一个示例: library(ggplot2) # 创建两个数据集 data1 <- data.frame(x = rnorm(100, mean = 0, sd = 1)) data2 <- data.frame(x = rnorm(100, mean = 5, sd = 1)) ...
ggplot(data = df, mapping = aes(x = x, colour = y)) + geom_density(size = 2) + facet_grid(. ~ y) 上面分别介绍了直方图和核密度曲线的绘制,接下来将把两种图形组合在一起,可对数据的理论分布和实际分布进行比较。 ggplot(data = df, mapping = aes(x = x)) + geom_histogram(bins = 50...
2.5 density()与density2d() 很多时候当我们获取的数据集样本数量足够时,通常我们可以绘制密度估计图来大致描述数据集数据的分布,ggplot2中当然提供了这类方法,我们先从一维的说起: geom_density(): 和R基本绘图系统中的密度曲线绘制方法很接近: library(ggplot2) ...
geom_vline:用于绘制垂直线。 geom_segment:用于绘制线段。 geom_spoke:用于绘制指向某一方向的线段。 geom_area:用于绘制面积图。 geom_density:用于绘制密度图。 geom_dotplot:用于绘制点图。 geom_freqpoly:用于绘制频数多边形图。 geom_histogram:用于绘制直方图。