在ggplot中使用stat_function时收到错误可能是由于以下几个原因导致的: 函数定义错误:在使用stat_function时,需要传入一个函数作为参数。如果函数定义错误,可能会导致错误。请确保函数的语法正确,并且函数能够正确地计算并返回一个值。 函数参数错误:在使用stat_function时,还需要传入函数的参数。如果参数传递错误,可能...
如果已经提前计算出了回归式的各参数,则可以直接将已知的回归式指定给ggplot2函数stat_function()。stat_function()能够在作图时将自变量代入至已知的回归式中拟合响应变量的预测值,并使用平滑线连接响应变量的预测值获得回归线。在理论上,stat_function()可以实现对任意给定回归式的拟合线绘制。 所以和geom_smooth相比...
base <- ggplot() + xlim(-5, 5) base + geom_function(fun = dnorm) 设置函数的参数值 base + geom_function(fun = dnorm, args = list(mean = 2, sd = .5)) 其底层原理是在一些离散点上执行函数,然后用线将各函数值连接起来 b1 <- base + stat_function(fun =dnorm, geom = "point") b2...
stat_function:绘制函数图形,将给定函数的输出绘制为连续线条。 stat_identity:不做任何操作,仅绘制原始数据。 stat_qq:绘制正态概率图(Q-Q plot),用于检查数据是否符合正态分布。 stat_sum:将数据汇总到一个点或标记上,用于显示数据总体特征。 stat_summary:与 stat_sum 类似,但可以自定义汇总函数,例如 sum、m...
对于需要将stat_function扩展到geom_violin的情况,可以使用ggplot2提供的stat_function函数结合geom_violin来实现。stat_function函数可以将一个函数应用于x轴范围内的每个点,并将其绘制为线条。将其与geom_violin结合使用,可以在小提琴图中绘制一个函数的分布曲线。 以下是一个完整的示例代码: 代码语言:txt 复制 libra...
看来我会使用stat_function,但是失败了:#this failspg <- ggplot(dd) + geom_density(aes(x=Predicted_value)) + stat_function(fun=dnorm) + facet_wrap(~State_CD)print(pg)似乎stat_function与facet_wrap功能不兼容。我怎样才能使这两个打得更好?- - - - - - 编辑 - - - - -我尝试从以下两个...
ggplot2::ggplot() + xlim(-4, 4)+theme(panel.background = element_rect(fill = 'white'))+ stat_function(fun = dnorm, geom = "polygon", color = "blue", fill = "pink", alpha = 0.3)+ annotate(geom = 'text',color=&
stat_qq()#or geom_qq() 自定义统计变换函数 可通过stat_function自定义一些统计变换函数来绘图,如正弦曲线、正态分布曲线等。 a <- ggplot(data.frame(x=c(-5,5)),aes(x))+ stat_function(fun=dnorm) #传入的函数只需名字,无需括号b <- ggplot(data.frame(x=c(-5,5)),aes(x))+ ...
g1 + stat_summary_bin(aes(y = price), fun.y = 'mean', geom = 'bar') # 分组计算均值# stat_sum_df用矩形将最值与均值框起来stat_sum_df <- function(fun, geom = 'crossbar', ...) { stat_summary(fun.data = fun, color = 'red', geom = geom, width = 0.2, ...)}g2 <- ...
plot(x=datax$carat, y=datax$price, xlab="Carat", ylab="Price", main="plot function")qplot(x=carat, y=price, data=datax, xlab="Carat", ylab="Price", main="qplot function") 1. 但如果要按切工进行分类作图,plot函数的处理就复杂了,你首先得将数据进行分类提取,然后再一个个作图。虽然可以...