qplot(mpg, wt, data = mtcars) + geom_smooth(method ="smooth.spline2", se= F) spline是很好的连接点之后将其平滑的算法,但是ggplot中不能直接用,这里提供了一个子函数,可以使用spline让曲线平滑,非常好用。
geom_smooth是一个更通用的函数,用于在 ggplot2 图形中添加平滑曲线或拟合线。它支持多种平滑方法,包括局部回归(loess)、光滑样条(smooth spline)和线性模型。它可以自动选择平滑参数,还可以显示拟合线周围的置信区间。 回归方程的添加 ❝stat_poly_eq:用于添加多项式回归方程和相关统计量(如 R2、p 值等)的标签。
mutate(pos = factor((y > 0) * 1, levels = c(1, 0))) ### first plot: 1 colors, smooth lines ggplot(dat) + geom_line(aes(x = t, y = y, color = pos, group = 1)) + theme_bw() + theme(panel.grid = element_blank()) # ggsave("tmp/line1a.eps", device = "eps", ...
se = FALSE)就是对实际值的体现没有那么好。+geom_line()改为+ geom_smooth()试试
+ geom_point()+geom_smooth(method = "loess",se = FALSE)就是对实际值的体现没有那么好。
geom_smooth( method = "lm", color = "red", linetype = 2, se = FALSE ) + #线性拟合、产生红色虚线、se不产生置信区间 labs(title = "Automobile Data", x = "Weight", y = "Miles Per Gallon") ##---几何函数 # geom_bar() 条形图 color、 fill、 alpha ...
在不影响变化趋势的情况下,可以使用 (但慎用)。...另外一个方式是增加区间的数量,线也会好些,而且更真实。 ? stat_smooth和geom_line各绘制了一条线,只保留一条就好。...设置线的粗细和透明度 p ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value,color=variable,group=variable)) + geom_line 1K60...
# Remove the confidence bande: se = FALSEp + geom_smooth(method ="lm", formula = y ~ poly(x,3), se =FALSE) Spline interpolation spline.d <- as.data.frame(spline(cars$speed, cars$dist)) p + geom_line(data = spline.d, aes(x = x, y = y)) ...
ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length,y=Petal.Length,color=Species))+geom_point(alpha=0.3)+geom_labelsmooth(aes(label=Species),text_smoothing=30,fill="#F6F6FF",method="loess",formula=y~x,size=4,linewidth=1,boxlinewidth=0.3)+scale_colour_manual(values=c("forestgreen","deepskyblue4","tomato4...
基于ggplot2-2.1.0,不定期补充更新,更多的资料请见ggplot2官方文档。 前言 此文献给熟练EXCEL图表制作的R入门使用者们。 1.用到的包 首先,需要加载做图中可能用到的一些工具包。 library(ggplot2)#作图包library(dplyr)#数据转换包#>#> Attaching package: 'dplyr'#> The following objects are masked from ...