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:绘制核密度估计图,表示连续变量的概率密度分布。 stat_bin_2d:创建二维直方图,用于显示两个变量之间的关系。 stat_bin_hex:创建六边形直方图,用于显示两个变量之间的关系,分布类似于地图上的蜂窝。 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...
stat_density:绘制核密度估计图,表示连续变量的概率密度分布。 stat_bin_2d:创建二维直方图,用于显示两个变量之间的关系。 stat_bin_hex:创建六边形直方图,用于显示两个变量之间的关系,分布类似于地图上的蜂窝。 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...
library("plyr") library("dplyr") library("rgdal") library("sf") library(maptools) library("...
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合起来,更加详细的展示数据的分布情况 首先,构造正态分布数据
绘制2D密度图 本例选用如下测试集: 等高线图也是密度图的一种,因此绘制密度图和等高线图用的是同一个函数:stat_density(),只是它们传入的参数不同。首先绘制经典栅格密度图,R语言实现代码如下: 运行结果: 也可以将密度变量映射到透明度来渲染,R语言实现代码如下: ...
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_...
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。
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..)) ...