在ggplot2中,stat_summary()函数用于计算摘要统计量,并且可以通过geom参数指定绘制的几何对象。然而,当你设置geom = 'smooth'时,stat_summary()内部实际上会调用geom_smooth()的某些功能,但并不完全等同于直接使用geom_smooth()。 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),...
stat_summary2d(),stat_summary_hex(): summarise binned values. stat_qq(): perform calculations for a quantile-quantile plot. stat_spoke(): convert angle and radius to position. stat_unique(): remove duplicated rows. ggplot(mpg, aes(trans, cty)) +geom_point() + stat_summary(geom = "poi...
想要在代码中强调统计变换,可以使用stat_summary()函数将人们的注意力吸引到你计算出的那些摘要统计量上。stat_summary()函数为x的每个唯一值计算y值的摘要统计: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 ggplot(data = diamonds) + stat_summary( mapping =aes(x = cut, y = depth), fun.ymin = min, ...
ggplot(mpg, aes(displ, hwy, color = class)) + geom_point() + stat_smooth(se = FALSE, method = lm) 1. 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。 AI检测代码解析 stat_abline stat_contour stat_identity stat_summary stat_bin stat_density stat_qq stat_su...
幸运的是，ggplot2的开发人员已经考虑了如何深入可视化统计信息的问题。解决方案是使用 stat_summary 函数。我们将使用 gapminder 数据集，其中包含有不同国家/地区人们的预期寿命的数据。如图所见，近几十年来预期寿命有所增加。但是，条形图并未显示所有国家的平均预期寿命或中位数预期寿命，而是把每个国家...
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 ...
1 stat_summary 要求数据源的y能够被分组,每组不止一个元素, 或增加一个分组映射,即aes(x= , y = , group = ) library(Hmisc) g <- ggplot(mtcars,aes(cyl, mpg)) + geom_point() #mean_cl_bool对mpg进行运算,返回均值,最大值,最小值;其他可用smean.cl.normal,smean.sdl,smedian.hilow。
在ggplot2中可以直接结合stat_summary函数快速进行数据统计->链接 所以stat可以设置为summary,将柱状图的高度设置为各组的均值并联合stat_summary函数增加误差线。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ggplot(dat,aes(x=Group,y=Relative,fill=Group))+ geom_bar(stat="summary",fun=mean,width =...
('P')~`","<.001","`")), p_new))->anno_df2# 产生新数据框,包含每个分组的均数和标准差Figure_2c2 <- data_summary(Figure_2c, varname="Value",groupnames="Group")# 可视化Fig_2c<-ggplot(Figure_2c2,aes(x=Group...
ggplot(data = iris, mapping = aes(x = 'Test', y = Sepal.Width)) + geom_boxplot(fill = 'steelblue', outlier.colour = 'red', outlier.shape = 15, width = 1.2) + theme(axis.title.x = element_blank()) + scale_x_discrete(breaks = NULL) + stat_summary(fun.y = 'mean', geom...