AI代码解释 dat<-with(density(df$x),data.frame(x,y))dat dat1<-dat[dat$x<(-2),]dat2<-dat[dat$x>2,]ggplot()+geom_density(data=df,aes(x=x),fill="red")+geom_area(data=dat1,aes(x=x,y=y),fill="blue")+geom_area(data=dat2,aes(x=x,y=y),fill="blue")+theme_bw() image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明...
(1000,5,10),group<-sample(LETTERS[1:5],size=1000,replace=T))p<-ggplot(df,aes(x))+geom_histogram(aes(y=..density..),alpha=0.7,fill="#333333")+geom_density(fill="#ff4d4d",alpha=0.5)+theme(panel.background=element_rect(fill='#ffffff'))+ggtitle("Density with Histogram overlay")...
ggplot(diamonds, aes(depth, colour = cut)) +geom_density()+xlim(55,70)
qplot(carat, data=data, geom='histogram', fill=color) 2.2.5 密度直线图 通过传入geom='density'来绘制密度直线图: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 qplot(carat, data=data, geom='density') 传入colour来绘制分组的多条密度直线图: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解...
geom_density_2d_filled 带填充的2D密度图 geom_freqpoly 直方图和频数多边形 geom_crossbar 绘制误差框 geom_errorbar 竖直误差线 geom_errorbarh 水平误差线 geom_pointrange 带误差棒的均值点 geom_smooth 拟合曲线 geom_qq 绘制 Q-Q 图 geom_qq_line 绘制 Q-Q 图 ...
geom_density:用于绘制密度图。 geom_dotplot:用于绘制点图。 geom_freqpoly:用于绘制频数多边形图。 geom_histogram:用于绘制直方图。 geom_qq:用于绘制QQ图。 geom_bar:用于绘制柱状图。 geom_label:用于添加文本标签。 geom_jitter:用于对数据进行抖动,避免重叠。
geom_violin()函数用于绘制小提琴图. 小提琴图是连续分布的紧凑显示。它是 geom_boxplot() 和geom_density() 的混合体:小提琴图是镜像密度图,其显示方式与箱线图相同。 用法: geom_violin( mapping = NULL, data = NULL, stat = "ydensity", position = "dodge", ..., draw_quantiles = NULL, trim...
geom_density(mapping = NULL, data = NULL, stat = "density", position = "identity", ..., na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE) 直方图是通过巨型的堆叠高度展示数据的分布情况,而密度图通过线性的弯曲情况展示数据的分布。
geom_density(alpha = 0.5)+ theme_classic()#改一个背景,灰色的好丑 1. 2. 3. 2.分组 - aes() 上述的几个图其实也用到了分组,可以发现都是在aes() 中设置,变量应该设置在aes内,常数设置在它外头的其它函数中。前提是这些分组的变量都是因子类型,在图中还会自动给出图例,图例中的颜色、点的类型都是...
geom_bar(): 连续型变量 geom_histogram(): 直方图 geom_density(): 光滑密度曲线图 geom_dotplot(): 点直方图 geom_freqpoly(): 频率多边形图 两个变量 都是连续的 geom_point(): 散点图 geom_quantile(): 添加分位数回归线 geom_rug(): 边际地毯图 geom_smooth(): 条件均值线 geom_text(): 文本标...