当使用点密度分箱(bin)方式时,分箱的位置是由数据和binwidth决定的,会根据数据进行变化,但不会大于binwidth指定的宽度;当使用直方点分箱方式时,分箱有固定的位置和固定的宽度,就像由点构成的直方图(histogram)。 bin是分箱的意思,在统计学中,数据分箱是一种把多个连续值分割成多个区间的方法,每一个小区间叫做...
13、直方图(Histogram) library(ggplot2) theme_set(theme_classic()) # Histogram on a Continuous (Numeric) Variable g <- ggplot(mpg, aes(displ)) + scale_fill_brewer(palette = "Spectral") g + geom_histogram(aes(fill=class), binwidth = .1, col="black", size=.1) + # change binwidth...
ggplot(diamond)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut)) 1. #设置position="dodge",side-by-side地画直方图 ggplot(diamond)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut), position="dodge") 1. #设置使用position="fill",按相对比例画直方图 ggplot(diamond)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut), positi...
ggplot(diamond)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut)) #设置position="dodge",side-by-side地画直方图 ggplot(diamond)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut), position="dodge") #设置使用position="fill",按相对比例画直方图 ggplot(diamond)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut), position="fill...
ggplot(diamond)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut)) #设置position="dodge",side-by-side地画直方图 ggplot(diamond)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut), position="dodge") #设置使用position="fill",按相对比例画直方图 ggplot(diamond)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut), position="fill...
棒(boxplot,bin,bar,histogram):往往是二维或一维变量,具有width属性 带(ribbon,smooth):透明是特征是透明的fill 补:包括rug图,误差棒(errorbar,errorbarh) 然后,就是按照你的需要一步步加图层了(使用“+”)。 *** 基本语法: 数据(data):将要展示的数据;...
ggMarginal(plot, type = "histogram", fill="transparent") #ggMarginal(plot, type = "boxplot", fill="transparent") Histogram gapminder_gdp2007 <- gapminder %>% filter(year == 2007, continent == "Americas") %>% mutate(country = fct_reorder(country,gdpPercap,last)) ...
gghistogram(df,x="weight",add = "mean",rug = TRUE,color = "sex",fill = "sex",palette = c("#00AFBB", "#E7B800")) 1 2 3 4 5 6 # Create some data format set.seed(1234) wdata = data.frame(sex = factor(rep(c("...
今天还遇到一个问题是R语言里分组计算均值方差等,之前自己都是用dplyr这个包中的group_by()函数加summarise()函数 比如如下的代码 代码语言:javascript 复制 df<-data.frame(first=c("A","A","B","B"),second=c(1,2,3,4))library(dplyr)df%>%group_by(first)%>%summarise(y=mean(second)) ...
where page_url not like '%zhongchouban%' and insert_time is NOT NULL and site ='pc') pc group by insert_date,site order by insert_date,site ) union (select insert_date,site,count(distinct(label)) as UV,count(distinct(pindex)) as PV from( ...