ggplot2简单定义一个点图叠加密度图的函数 Densityplt2<-function(data,x,y,score,densitySelect){samples=data;X=x;Y=y;DensitySelect=densitySelectlibrary(ggplot2)jet.colors<-colorRampPalette(c("#00007F","blue","#007FFF","cyan","#7FFF7F","yellow","#FF7F00","red","#7F0000"))#色盘##...
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...
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...
library("plyr") library("dplyr") library("rgdal") library("sf") library(maptools) library("...
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。
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。
通过stat_density2d计算多边形）是唯一的选择时经常遇到。在ggplot2 v3.3.2中通过添加geom_density2d_...
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..)) ...
#使用stat_density2d作二维密度估计,并将等高线添加到散点图中 ggplot(data = df, mapping = aes(x = x, y = y)) + geom_point() + stat_density2d() #使用大小与分布密度成正比例的点 ggplot(data = df, mapping = aes(x = x, y = y)) + stat_density2d(geom = 'point', aes(size = ...
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..)) #3 带数据点,将密度估计映射给alpha的瓦片图 p+geom_point()+ stat_density2d(aes(alpha=..density..),geom='tile',contour=F) ...