ggplot是一个用于数据可视化的R语言包,而stat_cor是ggplot中的一个函数,用于在图表中显示相关系数。 相关系数是用来衡量两个变量之间相关程度的统计量,它的取值范围在-1到1之间。相关系数为正表示两个变量呈正相关关系,为负表示呈负相关关系,为0表示两个变量之间没有线性相关关系。 在ggplot中使用stat_cor函数可以...
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),...
species_lst 是需要画的三种species名称,p_lst和data_lst分别是用于储存图片和ggplot自动计算公式的列表。 stat_cor()和stat_poly_eq()是我们用到的计算相关性和拟合曲线公式的两个函数(这里只展示了简单函数的拟合formula <- y ~ x)。 看看成品图以及导出储存的公式 2.所有Species画到一张图里,以分面形式展现。
src,strlen(src)+1); //void *memcpy(void *str1, const void *str2, size_t n) 从存储区...
stat_cor(method = "spearman") + xlab("x") + theme(axis.title.x = element_text(size = 16, face = "bold", vjust = 0.5, hjust = 0.5))+ ylab("y") + theme(axis.title.y = element_text(size = 16, face = "bold", vjust = 0.5, ...
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() ...
(mtcars, x = "wt", y = "mpg", add = "reg.line", # Add regression line conf.int = 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 = ...
stat_cor(label.x = 8, label.y = 0.2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 最后是拼图 ggarrange(p1,p2,p3,p4, ncol = 2, nrow = 2, labels = c("p1","p2","p3","p4")) 1. 2. 3. 4. 最终的结果如下 image.png 欢迎大家关注我的公众号 ...
计算一组数据有没有相关性以及相关程度时,可以使用cor(),以及cor.test()计算显著性,如下所示,我们想计算这两种花的长度有没有相关性。 我们可以手动将计算的相关系数...
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...