ggplot(diamonds, aes(price)) + geom_histogram(binwidth = 500)#此处的这个histogram图层实际上已经进行了以上所 #描述的直方图的图层所默认的stat_bin的统计变换,并使用了三个新的统计变量中的默认的 #计数个数的变量count,因此纵坐标是count(各组的计数) #当然还可以对直方图使用第
stat_bin_2d:创建二维直方图,用于显示两个变量之间的关系。 stat_bin_hex:创建六边形直方图,用于显示两个变量之间的关系,分布类似于地图上的蜂窝。 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...
问ggplot2 stat_summary_bin中的错误条EN网站设计是一件很有趣的事情。它就像构建一个全新的小世界，...
不同的几何对象对应不同的统计变换函数。 以直方图为例,几何对象geom_histogram(..., stat='bin')与stat_bin(.., stat='bar')的作用是一样的。 一般而言,我们不需要对数据进行额外的统计变换,使用默认的就好。但特殊情况时需要用到,如对数据进行log转换。 绘制QQ图 df <- data.frame(y=rt(200,df=5))...
ggplot()+geom_bar(aes(x=c(LETTERS[1:5]),y=1:5), stat="identity") 1. 区分与联系: 直方图把连续型的数据按照一个个等长的分区(bin)切分,然后计数画柱形图。 柱状图是把分类数据,按类别计数。 箱式图 箱线图通过绘制观测数据的五数总括,即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值,描...
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +geom_point() +stat_smooth(method = lm, se = TRUE) 注:以下为ggplot2提供的其他统计变换方式,也可以自己写函数基于原始数据进行计算。 ls("package:ggplot2", pattern="^stat_.+") [1]"stat_bin""stat_bin_2d""stat_bin_hex""stat_bin2d"[5]"stat_binhex""sta...
ggplot()+geom_bar(aes(x=c(LETTERS[1:5]),y=1:5), stat="identity") 区分与联系: 直方图把连续型的数据按照一个个等长的分区(bin)切分,然后计数画柱形图。 柱状图是把分类数据,按类别计数。 箱式图 箱线图通过绘制观测数据的五数总括,即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值,描述了...
stat_bin 分割数据,然后绘制直方图 stat_bin2d 二维密度图,用矩阵表示 stat_binhex 二维密度图,用六边形表示 stat_boxplot 绘制带触须的箱线图 stat_contour 绘制三维数据的等高线图 stat_density 绘制密度图 stat_density2d 绘制二维密度图 stat_function 添加函数曲线 stat_hline 添加水平线 stat_identity 绘制原...
stat_bin_2d()绘制密度颜色映射 geom_smooth() 绘制拟合线 颜色映射相关性散点图绘制 这里大部分和推文R-ggplot2 学术散点图绘制 中的绘图技巧一样,下面我直接给出代码,如下: #绘图 + 颜色 library(tidyverse) library(RColorBrewer) library(ggthemes) ...
ggplot()+geom_bar(aes(x=c(LETTERS[1:5]),y=1:5), stat="identity") 区分与联系: 直方图把连续型的数据按照一个个等长的分区(bin)切分,然后计数画柱形图。 柱状图是把分类数据,按类别计数。 箱式图 箱线图通过绘制观测数据的五数总括,即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值,描述了...