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)...
stat_summary()做统计绘图并汇总。 #图1 stat_summary()做统计绘图并汇总 p <- ggplot(mpg, aes(x = class, y = hwy)) + geom_violin(trim = FALSE, alpha = 0.5, color = "green") p p + stat_summary(fun = mean, fun.min = function (x) {mean(x) - sd(x)}, fun.max = function ...
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...
ymax = upper),width = 0.2,size=0.5)+ stat_summary(fun = "mean", geom = "crossbar", mapping = aes(ymin=..y..,ymax=..y..), width=0.4, size=0.3)+ theme(panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank(), axis.line=element_line(colour="black"), axis....
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...
我在ggplot中有一个简单的条形图,x轴上有两个因子变量: library(ggplot2) dat <- data.frame(group1= c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4), group2= rep(1:4,4), val = 1:16) ggplot(dat, aes(x=group1,y=val,group=group2))+ geom_bar(stat="identity", position="dodge")...
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 我们也可以告诉stat_summary，我们要创建折线图而不是条形图，并添加每年平均值的单个点以提高可视化效果的...
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 = "identity", ...
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 ...
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。