问Ggplot2中的stat_cor函数:在两行中打印R和p值ENP值广泛用于统计中，包括T检验、回归分析等。大家都...
在ggplot2中,stat_summary()函数用于计算摘要统计量,并且可以通过geom参数指定绘制的几何对象。然而,当你设置geom = 'smooth'时,stat_summary()内部实际上会调用geom_smooth()的某些功能,但并不完全等同于直接使用geom_smooth()。 重要的是要理解method = "lm"在geom_smooth()中是用来指定拟合方法的(线性模型),...
guides(colour = "none") + theme_bw(base_size = 18) + stat_cor(aes(label = paste(..r.label.., ..p.label.., sep = '~`,`~')), method = 'spearman', label.x.npc = 'left', label.y.npc = 'top', size = 6) 如果我们想分别检查不同class(车型)中这一相关性是否依然存在,那就...
ns = F)+ scale_size_continuous(range=c(1,3))+ # geom_smooth(method = "lm", formula = NULL,size=1,se=T,color="black",linetype="dashed",aes(group=1))+ stat_cor(label.y = 25,aes(label = paste(..rr.label.., ..p.label.., sep = "~`,`~"),group=1),color="black", ...
GGPUBR的stat_cor() - 使用手册标签时避免在逗号前避免空间 我正在尝试使用stat_cor()在我的ggplot中使用STAT_COR()创建一些相当黑的图,从包装ggpubr中。不幸的是,粘贴..rr.label ..和..p.label ..,用a问题描述 投票:0回答:1和 ..rr.label.. ,用逗号分开,在逗号之前产生一个空间,这有点丑陋。 “...
stat_cor(aes(color=cyl), label.x =3)#Add correlation coefficientsp 图形排列 多幅图形排列于一面 ggpubr::ggarrange() ggarrange(bxp, dp, bp+rremove("x.text"), labels = c("A","B","C"), ncol = 2, nrow = 2) cowplot::plot.grid() ...
stat_cor(method ="pearson", label.x =20) p Contextual zoom. Key R functionfacet_zoom()[ggforce] library(ggforce) ggplot(iris, aes(Petal.Length, Petal.Width, colour = Species)) + geom_point() + facet_zoom(x = Species =="versicolor") ...
p4<-ggscatter(mydf,x="DPS",y="ISG", add ="reg.line", conf.int= T)+labs(y ="Mean ISG module score", x ="Days post-symptom onset")+stat_cor(label.x =8, label.y =0.2) AI代码助手复制代码 最后是拼图 ggarrange(p1,p2,p3,p4, ncol =2, nrow =2, labels =c("p1","p2","p3...
ggplot(数据, 映射) geom_xxx(映射, 数据) stat_xxx(映射, 数据) # 通过“+”实现不同图层的相应累加,且越往后的图层表现在上方 点(point, text):往往只有x、y指定位置,有shape但没有fill 线(line,vline,abline,hline,stat_function等):一般是基于函数来处理位置 ...
(mtcars, x = "wt", y = "mpg", add = "reg.line", # Add regression line = TRUE, # Add confidence interval color = "cyl", palette = "jco", # Color by groups "cyl" shape = "cyl" # Change point shape by groups "cyl" )+ stat_cor(aes(color = cyl), label.x = 3) # ...