如果想对 3 个数值型变量的关系进行可视化，可以使用 scatterplot3d 包的 scatterplot3d( )函数，使用...
scatterplot3d(x=wt,y=disp,z=mpg, pch=16,highlight.3d = T, type='h') detach(mtcars) #1.2.1 三维散点图添加回归面 p245 attach(mtcars) s3d<-scatterplot3d(wt,disp,mpg, pch=16,highlight.3d = T, type='h') fit<-lm(mpg~wt+disp) s3d$plane3d(fit) #? detach(mtcars) 2气泡图 #...
> ggplot(kk, aes(x=aa, y=bb))+geom_point() > ggplot()+geom_point(data=kk, aes(x=aa, y=bb)) '#效果和上一句相同 image.png 2. 标记图中的某个点 >kk aa bb111.190022-0.894033-0.7653440.9845550.9168>ggplot()+geom_point(data=kk,aes(x=aa,y=bb))+geom_point(aes(x=kk[3,1],y=...
library(scatterplot3d) data(trees) scatterplot3d(trees, type = "h", highlight.3d = TRUE, angle = 55, pch = 16) 上面函数 scatterplot3d( )中的参数 type 用于设置绘图的类型,默认为“p”(点),这里设为“h”,显示垂线段。参数 angle 用于设置 x 轴和 y 轴的角度。需要注意的是,用静态的三...
(formula=formula,r2=r2,stringsAsFactors=FALSE)#plot the simple scatterplot>p<-ggplot(dat,aes(x=degree,y=complex,colour=degree>=63))+geom_point(shape=19)+xlab("Degree of WD40 proteins")+ylab("Number of complexes")#linear regression analysis>dat.lm<-lm(complex~degree,data=dat)#add a ...
您好!您提到的ggplot2是一个广泛使用的 R 语言绘图库,它提供了一种简单、叙事的方式来创建复杂的图形。ggplot2的主要设计原则是围绕数据和映射进行操作,将数据视为主要对象,并通过一系列的几何对象和统计变换来构建图形。 在您的问题中,您提到了ggplot2的散点图标签。散点图是一种常用的图形,用于展示两个变量之间...
library(IDPmisc) iplot(mydatay, main=“Image Scatter Plot with Color Indicating Density”) 1. 2. IDPmisc包中的iplot()函数 三维散点图 如果想一次性对三个定量变量的交互进行可视化,那么可以使用scatterplot3d中的scatterplot3d()函数进行绘制。 library(scatterplot3d) attach(mtcars) scatterplot3d(wt, di...
# boxplot bp <- ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) # scatter plot sp <- ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) 1. 2. 3. 4. 修改填充色、轮廓线颜色 bp+geom_boxplot(fill="steelblue", color="red") 1. sp+geom_point(color="darkblue") 1. 通过映射分组修改颜色 (bp <- bp+ge...
nrow=2,labels="A"#Labelsofthe scatter plot) R包cowplot cowplot::ggdraw()可以将图形置于特定位置, ggdraw()首先会初始化一个绘图面板, 接下来draw_plot()则是将图形绘制于初始化的绘图面板中,通过参数设置可以将图形置于特定位置。 代码语言:javascript ...
fig <- plot_ly(fig_dat, x = ~time, y = ~pred_1, name = 'pred1', type = 'scatter', mode = 'lines') fig <- fig %>% add_trace(y = ~fit_1, name = 'fit 1', mode = 'lines') fig <- fig %>% add_trace(y = ~fit_2, name = 'fit 2', mode = 'lines') ...