geom_line和stat_smooth都是ggplot2中用于数据可视化的函数,但它们的作用有所不同。geom_line用于绘制折线图,直观展示数据的趋势和变化;而stat_smooth则用于绘制平滑曲线图,更好地展示数据的整体趋势。根据具体需求和数据特点,选择合适的函数来展示数据。
ggplot2是R中用于绘图的高级程序包，它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射，例如将不...
adding trend lines in R withstat_smooth # Learn about API authentication here: https://plot.ly/ggplot2/getting-started# Find your api_key here: https://plot.ly/settings/apilibrary(plotly) x <-1:10y <- jitter(x^2) DF <- data.frame(x, y) ggplot(DF, aes(x = x, y = y)) +...
stat_smooth:绘制平滑曲线,用于显示连续变量的趋势线。 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:...
之前我们分享过用plot函数和abline进行可视化,这次我们用ggplot进行可视化,需要用到stat_smooth函数。不添加拟合线的散点图如下 ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, color = Species))+ geom_point(size = 4)+#add plot scale_color_manual(values = c("#ab1d22","#206864", "#fac03d"))+#se...
"Removed 15 rows containing non-finite values (stat_smooth)." Warning message: "Removed 15 rows containing missing values (geom_point)." 传递给theme()组件的参数需要使用特殊element_type()功能进行设置。它们有4种主要类型: element_text():由于标题,副标题是文本项,element_text()因此使用函数进行设置...
具体来说,可以通过设置stat_smooth()函数的method参数来选择拟合曲线的类型,以及设置formula参数来指定拟合曲线的公式显示。当method为"lm"时,表示使用线性模型进行拟合,并可以通过设置formula参数来显示拟合曲线的公式。在显示公式时,ggplot2会自动将拟合曲线的系数和R-squared值显示在图形中,以帮助观察者更好地理解曲线...
运行stat_smooth()函数,并设定method=lm,(默认为loess曲线,局部加权多项式)即可向散点图中添加线性回归拟合线,这将调用lm()函数对数据拟合线性模型。在默认情况下,stat_smooth() 函数会为回归拟合线添加95%的置信域,可通过level参数进行修改,若不想要置信域,可使用参数se=FALSE。
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。 stat_abline stat_contour stat_identity stat_summary ...
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +geom_point() +geom_smooth() +stat_smooth(method = lm, se = TRUE) #formula 表示指定平滑曲线的方程,如 y~x, y~poly(x, 2), y~log(2) ,需要与method参数搭配使用 ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +geom_point() +stat_smooth(method = lm, formula = y ...