stat_density_2d:绘制二维核密度估计图,表示两个连续变量的概率密度分布。 stat_ellipse:绘制椭圆,展示二维连续变量之间的相关关系。 stat_contour:绘制等高线图,用于显示二维连续变量的密度分布。 stat_summary_hex:与 stat_bin_hex 类似,但是对数据进行汇总处理,用于显示数据总体特征。 stat_summary_2d:将数据汇总到...
stat_density_2d:绘制二维核密度估计图,表示两个连续变量的概率密度分布。 stat_ellipse:绘制椭圆,展示二维连续变量之间的相关关系。 stat_contour:绘制等高线图,用于显示二维连续变量的密度分布。 stat_summary_hex:与 stat_bin_hex 类似,但是对数据进行汇总处理,用于显示数据总体特征。 stat_summary_2d:将数据汇总到...
ggplot(data = churnTrain, mapping = aes(x = total_day_minutes, y = total_eve_calls)) + stat_density2d(aes(fill = ..density..), geom = 'tile', contour = FALSE) #将密度估计映射给透明度 ggplot(data = churnTrain, mapping = aes(x = total_day_minutes, y = total_eve_calls)) + ...
ggplot(data = churnTrain, mapping = aes(x = total_day_minutes, y = total_eve_calls)) +stat_density2d(aes(fill = ..density..), geom ='tile', contour = FALSE) #将密度估计映射给透明度 ggplot(data = churnTrain, mapping = aes(x = total_day_minutes, y = total_eve_calls)) +stat_...
绘制2D等高线主要是调用stat_density()函数。这个函数会给出一个基于数据的二维核密度估计,然后我们可基于这个估计值来判断各样本点的”等高”性。接下来首先给出各数据点及等高线的绘制方法,R语言实现代码如下: 运行结果: 也可以通过设置密度函数美学特征集中的colour参数来给不同密度的等高线着色,R语言实现代码如下:...
ggplot(data = state, mapping = aes(x = Income)) + geom_line(stat = 'density') 这两幅图的最大区别就是geom_density()函数绘制的核密度图两侧和底部有线段。有关核密度图的一个非常重要参数就是带宽,带宽越大,曲线越光滑,默认带宽为1,可以通过adjust参数进行调整。
使用二维估计密度stat_density2d(),然后使用statistical-summaries中显示三维曲面。 如果您对给定 x 的 y 的条件分布感兴趣,那么distribution](https://ggplot2-book.org/getting-started.html#distribution)的技术也将很有用。 处理过度绘图的另一种方法是添加数据摘要,以帮助引导眼睛观察数据分布的真实形状。例如,您...
v<- ggplot(data, aes(x=X1))+geom_density(alpha=0.3,fill='springgreen',colour='springgreen') v geom_density2d(): 和density()类似,只是我们可以通过density2d来绘制二维变量的概率密度分布: v <- ggplot(data, aes(X1, X2))+geom_point()+stat_density2d(aes(colour=..level..)) ...
stat_bin2d stat_density2d stat_quantile stat_summary_hex stat_bindot stat_ecdf stat_smooth stat_unique stat_binhex stat_function stat_spoke stat_vline stat_boxplot stat_hline stat_sum stat_ydensity 六 坐标系统(Coordinante) 坐标系统控制坐标轴,可以进行变换,例如XY轴翻转,笛卡尔坐标和极坐标转换,...
stat_density2d(aes(colour=..level..)) v 1. 2. 3. 4. 也可以不绘制等高线,将..density..作为fill的传入参数,注意这里一定要设置contour为F: # 密度图函数,通过fill设置填充颜色数据为密度,geom设置绘制栅格图 p <- ggplot(data, aes(x = X1, y = X2)) + ...