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),...
使用geom_point来显示每个组的散点图:plot <- plot + geom_point() 添加stat_summary来计算每个组的总结统计量,并用文本geom添加标签。通过设置stat参数为"summary",选择要计算的统计量。在这里,我们将使用mean作为统计量。然后,使用geom_text添加标签,将标签文本设置为计算的统计量。同时,可以使用位...
在ggplot2中,stat_summary_hex图是一种用于可视化数据分布的图表类型。它将数据点聚合成六边形的网格,并使用颜色来表示每个网格中数据点的数量或其他统计指标。 操作步骤如下: 1...
stat_summary允许我们通过不同的可视化显示任何类型的数据统计信息。无论我们是要可视化点还是线或面,请接着往下看在此示例中,我们将两个参数传递给stat_summary函数。首先,我们告诉stat_summary fun.y = mean我们想要计算变量lifeExp的平均值。使用参数geom = "bar"我们告诉stat_summary将平均值显示为条形图...
可以访问stat_summarywith的数据ggplot_build。 首先, ggplot 调用,存储在一个对象中: g<-ggplot(iris,aes(x=Species,y=Petal.Length))+geom_jitter(width=0.5)+stat_summary(fun.y=mean,geom="point",color="red")+stat_summary(fun.data=mean_cl_boot,fun.args=(conf.int=0.9999),geom="errorbar",wid...
1 stat_summary 要求数据源的y能够被分组,每组不止一个元素, 或增加一个分组映射,即aes(x= , y = , group = ) library(Hmisc) g <- ggplot(mtcars,aes(cyl, mpg)) + geom_point() #mean_cl_bool对mpg进行运算,返回均值,最大值,最小值;其他可用smean.cl.normal,smean.sdl,smedian.hilow。
1 stat_summary 要求数据源的y能够被分组,每组不止一个元素, 或增加一个分组映射,即aes(x= , y = , group = ) library(Hmisc) g <- ggplot(mtcars,aes(cyl, mpg)) + geom_point() #mean_cl_bool对mpg进行运算,返回均值,最大值,最小值;其他可用smean.cl.normal,smean.sdl,smedian.hilow。
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 ...
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...
library(ggplot2) ls(pattern = "^stat_", env = as.environment("package:ggplot2")) 重要例子: 5.1stat_summary 要求数据源的y能够被分组,每组不止一个元素, 或增加一个分组映射,即aes(x= , y = , group = ) stat_summary (mapping = NULL, data = NULL, geom = "pointrange", position = "id...