(fun = mean,geom = 'smooth',method = "lm", size = 2,se = T,#添加置信区间 color = "black",aes(group = 1), linetype = "dashed") Warning messages: 1: In stat_summary(fun = mean, geom = "smooth", method = "lm", size = 2, : Ignoring unknown parameters: `method` 2: In...
在ggplot中使用stat_summary和文本geom为每个组添加一个标签,可以通过以下步骤完成: 首先,确保已经加载了ggplot2包:library(ggplot2) 准备数据集,包含组和对应的数值。假设数据集为df,包含两列:group和value。 使用ggplot函数创建一个基本的图形对象:plot <- ggplot(df, aes(x = group, y = value)...
library(ggplot2) # 创建基础的ggplot对象 p <- ggplot(data, aes(x = x_var, y = y_var)) # 添加统计摘要层,计算观察计数 p <- p + stat_summary(fun.y = "sum", geom = "text", aes(label = ..y..)) # 自定义标签的位置 p <- p + stat_summary(fun.y = "sum", ...
使用stat_summarygeom=“text”打印会生成日志(平均值): ggplot(data, aes(x=grp, y=conc, colour=mda_label, fill=mda_label)) + stat_summary(fun = mean, geom = "bar", position = position_dodge()) + stat_summary(fun.data = mean_se, geom = "errorbar", colour="black", width=0.5, p...
stat_summary(fun.data = "n_mean_fun", geom = "text", color = "black") ``` 以Rmarkdown html输出运行时的绘图: 作为Rshing文档运行时的结果: --- title: "test" author: "Ronan Brady" date: "2023-08-08" output: html_document: default ...
然后使用不带参数的stat_summary来替换geom_point看看会发生什么 select(diamonds, cut, price) %>% ggplot(aes(cut, price, colour = cut)) + stat_summary() 绘制的是pointrange对象。 我们先看看stat_summary函数 stat_summary( mapping = NULL,
幸运的是，ggplot2的开发人员已经考虑了如何深入可视化统计信息的问题。解决方案是使用 stat_summary 函数。我们将使用 gapminder 数据集，其中包含有不同国家/地区人们的预期寿命的数据。如图所见，近几十年来预期寿命有所增加。但是，条形图并未显示所有国家的平均预期寿命或中位数预期寿命，而是把每个国家...
stat_summary( mapping =aes(x = cut, y = depth), fun.ymin = min, fun.ymax = max, fun.y = median ) 1.6位置调整 可以使用color或者fill(这个更有用)图形属性来为条形图上色: 1 2 3 ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping =aes(x = cut, color = cut)) ...
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 ...
stat_summary(fun.y = 'mean',geom = 'point',shape=23,size=3, fill='red') #向箱线图添加均值标记 #1.5绘制单组数据箱线图 #必须给定x参数映射任意一个值 ggplot(birthwt,aes(x=1,y=bwt))+ geom_boxplot()+ scale_x_continuous(breaks = NULL)+ #移除x轴的刻度标记 ...