在尝试了一些想法之后,我想出的最佳解决方案是使用ggplot'sstat_density2d.虽然这对于定性分析非常有用,但我仍然需要指出80%的边界.我开始寻找一种方法来勾勒出80%的人口边界,但我可以使用80%的概率密度边界. 这是我在寻求帮助的地方.(使用者)的bin参数没有明确记录.如果我在下面的例子中设置= 4,我是否正确地将中心(绿色)区域解释为包
library("plyr") library("dplyr") library("rgdal") library("sf") library(maptools) library("...
stat_density_2d:绘制二维核密度估计图,表示两个连续变量的概率密度分布。 stat_ellipse:绘制椭圆,展示二维连续变量之间的相关关系。 stat_contour:绘制等高线图,用于显示二维连续变量的密度分布。 stat_summary_hex:与 stat_bin_hex 类似,但是对数据进行汇总处理,用于显示数据总体特征。 stat_summary_2d:将数据汇总到...
d + stat_density_2d(geom = "point", aes(size = after_stat(density)), n = 20, contour = FALSE) polygon对象 d + stat_density_2d( geom = "polygon", aes(fill = after_stat(level)), bins = 30 ) + scale_fill_viridis_c() 组合分布图 我们可以将二维直方图和密度图,与一维统计分布图结...
因为在ggplot2中一直没有看到好的关于密度辐射图(或者称它为热力辐射图,就是那种PowerMap中可以通过颜色色度探查区域指标分布密度的图表类型)的合适解决方案,最近在看github官网上ggmap的介绍帖,看到作者在ggmap函数中嵌套了geom_polygon图层并并使用fill=..level..参数和stat="density_2d"来来制作类似的热度辐射图。
#4.5 二维(2D)数据密度图 stat_density_2d函数 str(faithful) p<-ggplot(faithful,aes(x=eruptions,y=waiting)) #1 默认使用等高线 p+geom_point()+ stat_density_2d() #2 可使用..level..将密度等高线的高度映射给等高线的颜色 p+stat_density2d(aes(color=..level..)) ...
ggplot(data = state, mapping = aes(x = Income)) + geom_line(stat = 'density') 这两幅图的最大区别就是geom_density()函数绘制的核密度图两侧和底部有线段。有关核密度图的一个非常重要参数就是带宽,带宽越大,曲线越光滑,默认带宽为1,可以通过adjust参数进行调整。
v<- ggplot(data, aes(x=X1))+geom_density(alpha=0.3,fill='springgreen',colour='springgreen') v geom_density2d(): 和density()类似,只是我们可以通过density2d来绘制二维变量的概率密度分布: v <- ggplot(data, aes(X1, X2))+geom_point()+stat_density2d(aes(colour=..level..)) ...
也可以不绘制等高线,将..density..作为fill的传入参数,注意这里一定要设置contour为F: # 密度图函数,通过fill设置填充颜色数据为密度,geom设置绘制栅格图 p <- ggplot(data, aes(x = X1, y = X2)) + stat_density2d(aes(fill = ..density..), geom = "raster", contour = F) ...
stat_bin2d stat_density2d stat_quantile stat_summary_hex stat_bindot stat_ecdf stat_smooth stat_unique stat_binhex stat_function stat_spoke stat_vline stat_boxplot stat_hline stat_sum stat_ydensity 六 坐标系统(Coordinante) 坐标系统控制坐标轴,可以进行变换,例如XY轴翻转,笛卡尔坐标和极坐标转换,...