geom_histogram(data=mydata[gender=="female"], colour = "white", stat = "count", aes(y = ..count..*(-1)), width=1) 从代码中我们可以看到,我是分别取男女的数据各绘制了一个直方图,然后将其组合。这次我们使用ifelse直接判断,以减少代码量,如下: ggplot(data=mydata1,aes(x = age_cut, fil...
p1+geom_density(aes(x=sbp))1个分组变量的频率分布直方图 #基本图 p1<-ggplot(data_dm, aes(x=s...
这是一个使用带有geom_point()的函数ggplot()的简单散点图R语言代码。 library(ggplot2) // ggplot2 is an R library forvisualizations train. ggplot(train,aes(Item_Visibility, Item_MRP)) geom_point() scale_x_continuous("ItemVisibility", breaks = seq(0,0.35,0.05)) scale_y_continuous("ItemMRP"...
这里我们使用R的默认图形设备,即屏幕。 步骤4:使用geom_histogram函数绘制直方图 使用ggplot()函数创建一个绘图对象,并使用geom_histogram()函数指定使用直方图来绘制。将数据源data传递给ggplot()函数,并使用aes()函数指定绘图的变量。最后,使用+运算符将直方图添加到绘图对象中。 ggplot(data,aes(x=variable))+geom_...
ggplot(small,aes(price,fill=cut,alpha = 1/10))+geom_histogram(position="identity") #position=identity,即不对直方图位置作任何变换。 ggplot(small,aes(price,fill=cut,alpha = 1/10))+geom_histogram(position="dodge") #position=dodge,将各系列位置错开成簇状直方图。
ggplot2绘图系统——几何对象之直方图、密度图 1.直方图 参数。 geom_histogram(mapping=,data=,stat='bin',#统计变换,概率密度为densityposition='stack',binwidth=,#条柱宽度bins=,#条柱数目,默认30na.rm=FALSE,show.legend=NA,inherit.aes=TRUE)
ggplot2绘图系统——几何对象之直方图、密度图 1.直方图 参数。 geom_histogram(mapping = , data = , stat ='bin',#统计变换,概率密度为densityposition ='stack', binwidth = ,#条柱宽度bins = ,#条柱数目,默认30na.rm =FALSE, show.legend = NA, ...
# 直方图 ggplot(mpg, aes(hwy)) + geom_histogram() # 频率多边形 ggplot(mpg, aes(hwy)) + geom_freqpoly() `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`. `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`. ...
ggplot(heartDiseaseData,aes(target,fill=target))+... 可以观察到,健康人和患有心脏病的人的 Rest ECG 分布没有明显差异。 代码语言:javascript 复制 ggplot(heartDiseaseData,aes(trestbps,fill=target))+geom_histogram(aes(y=..density..),breaks=seq(90,200,by=10),... ...
library(ggplot2)p<-ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = cty, y = hwy))p+geom_point() AI代码助手复制代码 首先需要使用library()对ggplot2包进行加载(记得每次重新打开都需要进行加载!),当然也可以使用require()。然后就可以愉快地进行绘图了。