(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")...
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_col:用于绘制堆积柱状图。 geom_boxplot:用于绘制箱线图。 geom_violin:用于绘制小提琴图。 geom_count:用于计算和绘制每个组中的观测值计数。 geom_contour:用于绘制等高线图。 geom_bin2d:用于绘制二维直方图。 geom_density2d:用于绘制二维密度图。 geom_hex:用于绘制六边形直方图。 geom_line:用于绘制折线图...
(ggplot2) ggplot(diamonds, aes(carat)) +geom_density() ggplot(diamonds, aes(depth, colour = cut)) +geom_density()+xlim(55,70)
(x=cty,color=Cylinders,linetype=Cylinders))+ geom_density(linewidth=1)+ labs(title="Fuel Efficiency by Number of Cylinders",x="City Miles per Gallon") ## 填充核密度曲线 ggplot(cars2008,aes(x=cty,fill=Cylinders))+ geom_density(alpha=.4)+ labs(title="Fuel Efficiency by number of ...
ggplot(df,aes(x))+geom_density(fill="#e72a8a",color="#1c9e77",size=1.5,stat="bin")+theme_bw() image.png 上面的图如果想要给x小于-2和大于2的填充另外一种颜色改如何实现呢? 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 dat<-with(density(df$x),data.frame(x,y))dat ...
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。
ggplot2是一个用于数据可视化的R语言包,它提供了丰富的绘图功能。密度图和直方图是ggplot2中常用的两种图形类型,用于展示数据的分布情况。 密度图(Density Plot)是通过估计概率密...
geom_vline():添加竖直线 scale_color_manual():手动修改颜色 a+geom_density() 1. 根据sex修改颜色,将sex映射给line颜色 a+geom_density(aes(color=sex)) 1. 修改填充颜色以及透明度 a+geom_density(aes(fill=sex), alpha=0.4) 1. 添加均值线以及手动修改颜色 a+geom_density(aes(color=sex))+ geom_...
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代码解释 qplot(carat, data=data, geom='density', colour=color) 传入fill来控制每个曲线下的填充颜色: 2.2.6 条形图 设置geom='bar'可以绘制条形图,当传入单个离散类别型数据时...