library("plyr") library("dplyr") library("rgdal") library("sf") library(maptools) library("...
stat_density:绘制核密度估计图,表示连续变量的概率密度分布。 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...
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,用于显示二维连续变量的密度分布。 stat_summary_hex:与 stat_bin_h...
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 = 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。
stat_density2d:二维密度估计 stat_smooth:添加拟合曲线 stat_summary:对每个x所对应的y值做统计描述 stat_unique:删除重复值 # 添加拟合曲线 # 可自定义method='lm','loess','gam' > p <- ggplot(diamonds, aes(x=carat,y=price,color=cut))
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:...
通过stat_density2d计算多边形）是唯一的选择时经常遇到。在ggplot2 v3.3.2中通过添加geom_density2d_...
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 1. 2. 3. 4. 5. 6. 六 坐标系统(Coordinante) ...
这个aplot包的用法大家可以在微信搜索里直接搜aplot就可以直接找到原作者写的推文的介绍，而且这个公众号...