重要的是要理解method = "lm"在geom_smooth()中是用来指定拟合方法的(线性模型),但在stat_summary()中,method参数并不直接控制拟合方法,因为stat_summary()的主要目的是计算摘要统计量(如均值、中位数等),而不是进行拟合...stat_summary()不支持直接绘制拟合线(它只支持绘制摘要统计量的点或条等) 有点迷糊的...
在ggplot2绘图系统中,直方图对应的几何图形函数是geom_histogram(),但是通过设置统计变换参数stat,geom_bar()函数也能绘制出直方图。 直方图的绘制原理是先将连续变量分段、统计频数,然后再绘制成“柱状图”,这就是分箱统计变换,即stat = bin。geom_histogram()函数默认的就是分箱变换: geom_histogram( mapping = N...
ggplot(df,aes(x=cyl,y=mpg,fill=cyl))+geom_boxplot()+scale_fill_manual(values=c("#0099f8","#e74c3c","#2ecc71"))+stat_summary(fun.data=get_box_stats,geom="text",hjust=0.5,vjust=0.9)+theme_classic()
g + aes(color = factor(vs)) + stat_summary(fun.y = mean, geom = "line") 1. #fun.ymax 表示取y的最大值,输入数字向量,每组返回1个数字 g + stat_summary(fun.y = mean, fun.ymin = min, fun.ymax = max, color = "red") # 计算各组均值,最值 1. 2 stat_smooth 对原始数据进行...
stat_summary允许我们通过不同的可视化显示任何类型的数据统计信息。无论我们是要可视化点还是线或面,请接着往下看在此示例中,我们将两个参数传递给stat_summary函数。首先,我们告诉stat_summary fun.y = mean我们想要计算变量lifeExp的平均值。使用参数geom = "bar"我们告诉stat_summary将平均值显示为条形图...
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。
对于每个x的取值,计算对应y值的统计摘要通常是很有用的。在ggplot2中,这一角色由stat_summary()但当,它使用ymin,y和ymax等图形属性,为汇总y的条件分布提供了一种灵活的方法。 2.1单独的统计摘要函数 参数fun.y,fun.ymin和fun.ymax能够接受简单的数值型摘要计算函数,即该函数能够传入一个数据向量并返回一个数值...
stat_summary(fun.y = 'mean',geom = 'point',shape=23,size=3, fill='red') #向箱线图添加均值标记 #1.5绘制单组数据箱线图 #必须给定x参数映射任意一个值 ggplot(birthwt,aes(x=1,y=bwt))+ geom_boxplot()+ scale_x_continuous(breaks = NULL)+ #移除x轴的刻度标记 ...
pcp_cl + stat_summary(aes(group = cluster),fun.y = mean,geom = "line") # 可以很好的看出 类之间的差异,但不能看出聚类效果好不好 # 使用faceting把每类数据画在单独的图内,查看聚类效果 pcp_cl + geom_line(position = jit,colour = "black",alpha = 1/5) + ...
stat_poly_line 是一个在 ggplot2 图形中添加多项式回归线的函数。这个函数直接计算多项式回归模型,并将拟合线添加到图形上。它允许指定多项式的阶数,即回归方程中最高次项的次数。可直接在图形上添加拟合线,而不是基于数据点的平滑。 R语言数据分析指南 2023/11/03 2K0 R-ggpmisc|回归曲线添加回归方程,R2,方差...