在这一部分,我们主要的还是来介绍tidyvese家族的包 ——ggplot2。 讲完之后,可能后续还会增加一些其他方面的包,以及基于ggplot2的可视化扩展包。 ggplot2的理论基础是图形图层语法,一个图层应该包含: 数据(必须是数据框) 图形属性映射(定义数据变量如何映射到图形属性) 几何对象(要绘制什么图,如散点图、直方图等) ...
通过stat_smooth()添加光滑曲线, stat_smooth(method="auto", se=FALSE) ,se=FALSE的意思是曲线周围不要有阴影渲染
具体来说,可以通过在aes()函数中指定一个新的变量来命名每个geom_smooth()的行。下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 library(ggplot2) # 创建一个数据框 df <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(1, 3, 2, 4, 5), group = c("A", "A", "B", "B", "B")) # ...
实现您所需结果的一个选择是手动计算平滑线，并将预测和标准误差添加到df中。在loess曲线的情况下，这...
ggplot2: geom_smooth() & stat_smooth() https://juejin.cn/post/7128265519047639077 添加非线性回归线 1. 使用 ggplot(kk, aes(x=Pseudotime, y=nFeature_RNA))+geom_point()+geom_smooth(size=3, color="red", level=0.95, fill="blue")+scale_y_log10()...
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...
在`ggplot` 中使用 `geom_smooth()` 时,互换 `x` 和 `y` 值并不会导致曲线按照对角线对称。这是因为 `geom_smooth()` 使用的平滑方法(如 `loess` 或 `lm`)会根据指定的 **x 和 y** 之间的关系进行拟合,而这些拟合方法并不是严格的几何对称。具体来说:### 1. **回归模型的非对称性** - 回归...
在数据可视化领域,ggplot2是R语言中一个非常强大的包。它基于图形语法理论,提供了一种直观、灵活的绘图方式,可以轻松创建高质量的统计图表。ggplot2中的geom_smooth函数是其中的一个重要组件,它可以根据数据的趋势自动拟合出平滑曲线,帮助我们更好地理解数据。
这通常不起作用。但是我们可以通过指定geom_smooth(aes(group = 1))来解决ggplot的默认行为，这将覆盖...
如果我理解正确的话，您总共需要8条线，因为4组中每组有两种治疗方法。在这种情况下，您可以将group美学...