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)...
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),但在stat_summary()中,method参数并不直接控制拟合方法,因为stat_summary()的主要目的是计算摘要统计量(如均值、中位数等),而不是进行拟合...stat_summary()不支持直接绘制拟合线(它只支持绘制摘要统计量的点或条等) 有点迷糊的...
ggplot(mpg, aes(displ, hwy, color = class)) + geom_point() + stat_smooth(se = FALSE, method = lm) 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_bin stat_density stat_qq stat_summary2d stat_bin2d ...
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_bin stat_density stat_qq stat_summary2d stat_bi...
ggplot()+geom_bar(aes(x=c(LETTERS[1:5]),y=1:5), stat="identity") 区分与联系: 直方图把连续型的数据按照一个个等长的分区(bin)切分,然后计数画柱形图。 柱状图是把分类数据,按类别计数。 箱式图 箱线图通过绘制观测数据的五数总括,即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值,描述了...
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...
p <- p + stat_summary(fun.y = "sum", geom = "text", aes(label = ..y..), position = position_nudge(y = max(y_var) * 0.05)) # 显示图形 print(p) 这样就可以将带观察计数的标签添加到stat_summary ggplot中了。 注意:以上代码示例中的"data"、"x_var"和"y_var"需要...
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...
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...