BiocManager::install("ggpmisc")library(ggpmisc)library(tibble)library(dplyr)library(quantreg)##加载一些需要的包 eval_nlme<-requireNamespace("nlme",quietly=TRUE)if(eval_nlme)library(nlme)eval_broom<-requireNamespace("broom",quietly=TRUE)if(eval_broom)library(broom)eval_broom_mixed<-requireNamespace...
ggpmisc可以通过以下步骤来显示nls模型的方程: 安装ggpmisc包:在R中执行以下命令来安装ggpmisc包: 代码语言:R 复制 install.packages("ggpmisc") 加载ggpmisc包:在R中执行以下命令来加载ggpmisc包: 代码语言:R 复制 library(ggpmisc) 创建ggplot2图形:使用ggplot2包创建一个图形,例如: 代码语言:R 复制 library(ggplot...
ggpmisc-绘制复杂ggplot2图像工具包 ggpmisc也是ggplot2的扩展包(或者说是ggplot2生态圈中的一份子),它可以方便的展示诸如直线回归、并添加回归方程、方差分析表等等一些操作,极大的方便了R绘图效率。 # 安装 install.packages("ggpmisc") 下面挑选部分经典案例做一个简单介绍: # 一下示例基于下面R包,如果需要模仿示例...
Package ‘ggpmisc’ is consistent with the grammar of graphics, and opens new possibilities retaining the flexibility inherent to this grammar. Its aim is not to automate plotting or annotations in a way suitable for fast data exploration by use of a “fits-all-sizes” predefined design. Package...
散点图绘制回归曲线很常用,那么添加上回归方程,P值,R2或者方差结果表等可以展示更量化的信息。 那加起来复杂吗?还真不一定! 一 载入数据和R包 使用内置数据集 library(ggplot2) #加载ggplot2包 library(dplyr) #加载dplyr包 library(ggpmisc) #加载ggpmisc包 #展示 使用Species为setosa的亚集 iris2 <- subset...
stat_poly_eq是ggplot2的一个扩展函数,用于在散点图中添加回归线和方程式。这个函数特别适用于展示数据的线性关系,并在图形上直观地显示回归方程和相关统计量。 1.加载 library(ggplot2) library(ggpmisc) 2.导入数据(以下为示例) set.seed(123) # 用于重现性 ...
ggpmisc安装 conda install-c conda-forge r-ggpmisc 寻找峰值: 输入文件: image.png R脚本: library(ggplot2)library(ggpmisc)mytheme2<-theme_bw()+theme(legend.title=element_blank(),panel.grid.major=element_blank(),panel.grid.minor=element_blank(),axis.title.x=element_blank(),axis.text.x=element...
library(ggpmisc) data<-data.frame(x = 1:10, y = abs(rnorm(10)*10)) data 普通散点图 #普通散点图data%>% ggplot(aes(x = x,y = y))+ geom_point() 添加回归线的散点图 data%>% ggplot(aes(x = x,y = y))+ geom_point()+ ...
library(ggpmisc) library(ggrepel) library(broom) In the first two examples we plot data such that we map a factor to thexaesthetic and label it with the adjustedP-values for multitle comparision using “Tukey” contrasts. ggplot(mpg, aes(factor(cyl),cty))+geom_boxplot(width=0.33)+stat_...
拟和曲线自由🔥🔥。✅分享一个R工具:ggpmisc 🔸轻松添加回归曲线的拟合方程🔸轻松添加统计指标:R值、P值等🔸轻松添加方差结果表等等更多干货@pythonic生物人 #博士 #论文 #sci #科研狗的日常 #学术 - pythonic生物人于20221206发布在抖音,已经收获了1244