geom_point(aes(hist.1), stat = "bin", bins = 20, col = "red") 4 密度图 密度图对应的数据形式和直方图是完全一致的,对应的几何函数是geom_density()。 density.1 <- hist.1 ggplot() + geom_density(aes(density.1), stat = "density") 密度图对应的统计变换函数是stat_density(): p1 <- ...
geom_density() 7. geom_violin() 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", ...,...
密度图(Density Plot)是通过估计概率密度函数来展示数据分布的图形。它通过将数据分布在一条连续的曲线上,来表示数据的相对频率。在ggplot2中,可以使用geom_density()函数来创建密度图。密度图可以帮助我们观察数据的峰值、分布形状以及可能存在的多个峰值。 直方图(Histogram)是将数据按照一定的区间进行分组,并统计每个区...
p3<-p+geom_density(aes(color=sex))+# 这个函数很熟悉吧scale_color_manual(values=c("#868686FF","#EFC000FF"))# 更改线的颜色和填充颜色和垂直线 p4<-p+geom_density(aes(fill=sex),alpha=0.4)+# 添加垂直线,me为性别均值geom_vline(aes(xintercept=grp.mean,color=sex),data=me,linetype="dash...
diamonds 是内置数据集library(ggplot2) ggplot(diamonds, aes(carat)) + geom_density() ggplot(diamonds, aes(depth, colour = cut)) + geom_density() + xlim(55, 7
在ggplot2中,可以使用geom_density()函数叠加多个数据集的密度图。以下是一个示例: library(ggplot2) # 创建两个数据集 data1 <- data.frame(x = rnorm(100, mean = 0, sd = 1)) data2 <- data.frame(x = rnorm(100, mean = 5, sd = 1)) ...
geom_segment:用于绘制线段。 geom_spoke:用于绘制指向某一方向的线段。 geom_area:用于绘制面积图。 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_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。
R语言ggplot2：：geom_density绘制概率密度图 R语⾔ggplot2：：geom_density绘制概率密度图diamonds 是内置数据集 library(ggplot2)ggplot(diamonds, aes(carat)) + geom_density()ggplot(diamonds, aes(depth, colour = cut)) + geom_density() + xlim(55, 70)
geom_density() image.png 填充颜色用fill参数,更改线条颜色用color参数 ggplot(df,aes(x))+ geom_density(fill="#e72a8a", color="#1c9e77", size=1.5)+ theme_bw() image.png 这里需要注意的一个问题是默认的Y轴是小数,应该是某个值占所有的数据的比例,如果要把它改成频数可以加stat="bin"参数 ...