是指在数据可视化中使用ggplot2包中的stat_bin函数来创建直方图,并为直方图的条形设置颜色。 stat_bin函数是ggplot2包中的一个统计变换函数,用于将连续变量分组为离散的区间,并计算每个区间中观测值的频数或密度。通过设置颜色参数,可以为直方图的条形设置不同的颜色,以突出不同的数据特征或类别。 使用颜色直方图条可以...
因为统计变换bin生成的结果是count,它以隐形变量的形式被当作y参数。使用after_stat()函数可以将统计变换的结果显性化,然后再进行运算即可,这里需要的运算是比例 = 计数/总样本,总样本为1000。 p1 <- ggplot() + geom_density(aes(x = density.1, y = after_stat(count/1000)), stat = "bin", bins = ...
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:将数据汇总到网格中,并为每个单元格绘制一个点或标记,用于显示数据总体特征。 stat_boxplot:绘制箱线图,显示一个连续变量的五个重要统计量,包括最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值,...
ggplot(mpg, aes(displ, hwy, color = class)) + geom_point() + stat_smooth(se = FALSE, method = lm) 1. 注:以下为ggplot2提供的其他统计变换方式,也可以自己写函数基于原始数据进行计算。 AI检测代码解析 stat_abline stat_contour stat_identity stat_summary stat_bin stat_density stat_qq stat_su...
统计变换(stat):对数据进行汇总,如箱线图:stat_boxplot、线图:stat_abline、直方图:stat_bin 分面(facet):用来描述数据如何被拆分为子集,以及对不同子集是如何绘制的。 位置调整(position):对图形位置做精细控制。 创建ggplot对象:使用ggplot函数: ggplot(data,mapping=aes(),…,environment=globalenv()) ...
ggplot()+geom_bar(aes(x=c(LETTERS[1:5]),y=1:5), stat="identity") 区分与联系: 直方图把连续型的数据按照一个个等长的分区(bin)切分,然后计数画柱形图。 柱状图是把分类数据,按类别计数。 箱式图 箱线图通过绘制观测数据的五数总括,即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值,描述了...
直方图和频率多边形geom都使用相同的基本统计变换:stat=“bin”。这个统计产生两个输出变量:数量和密度。默认情况下,count映射到y位置,因为它是最容易解释的。密度是数量除以总数量乘以bin宽度,当我们要比较分布的形态时,使用密度更好。 基于bin的可视化另一种方法是geom_density(),它是一种更平滑的图形,当我们知道...
ggplot()+geom_bar(aes(x=c(LETTERS[1:5]),y=1:5), stat="identity") 区分与联系: 直方图把连续型的数据按照一个个等长的分区(bin)切分,然后计数画柱形图。 柱状图是把分类数据,按类别计数。 箱式图 箱线图通过绘制观测数据的五数总括,即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值,描述了...
在几何对象中以参数stat形式出现。 不同的几何对象对应不同的统计变换函数。 以直方图为例,几何对象geom_histogram(..., stat='bin')与stat_bin(.., stat='bar')的作用是一样的。 一般而言,我们不需要对数据进行额外的统计变换,使用默认的就好。但特殊情况时需要用到,如对数据进行log转换。
ggplot(df,aes(x))+geom_density(fill="#e72a8a",color="#1c9e77",size=1.5,stat="bin")+theme_bw() image.png 上面的图如果想要给x小于-2和大于2的填充另外一种颜色改如何实现呢? 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 dat<-with(density(df$x),data.frame(x,y))dat ...