# 当数据中间缺少某一点的数据时会报错,设置na.rm = TRUE关闭报错 # transform():数据框置换函数,修改、添加、删除数据框中的列 # ifelse():判断函数,参数1为真,执行参数2,否则执行参数3 # runif():随机数生成函数,生成均匀分布的随机数,可指定个数和生成区间 # runorm():随机数生成函数,生
geom_smooth(method='lm',color='red',linetype=2)+ labs(title="Automobile Data",x="weight",y="Miles Per Gallon") 1. 2. 3. 4. 5. 2.ggplot()函数 初始化图形指定数据源和变量。ggplot()设置图形但没有自己的视觉输出,需要几何函数来添加图形 3.aes()函数指定每个变量扮演的角色 4.geom_point(...
geom_smooth()、geom_path()、geom_line() 下面分别讲解: 关于geom_smooth():平滑曲线 ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_point()+geom_smooth() 平滑曲线专门用于对于散点图趋势的拟合,geom_smooth函数内部有默认的拟合规则(根据统计统计算法计算出的拟合规则,而非实际的点)。 其中的括号内有默认的method参数,...
在ggplot2中,geom_smooth函数用来向散点图中添加拟合曲线,并且可以根据分组添加几条拟合曲线,方便快捷的绘制漂亮的拟合图。 1.使用mtcars数据进行展示具体的操作方法,通过不同拟合方法展示拟合结果。 ``` library(ggplot2) data(mtcars) mtcars2 <-mtcars ggplot(mtcars2, aes(wt, mpg,fill=gear))+ geom_point...
R语言lm函数可对两组数据进行回归分析。geom_point函数可以将数据绘制成散点图,geom_smooth函数可以继续在图中添加回归直线。下面展示在一个图中绘制散点和多条回归直线的方法。 一、模拟输入数据 set.seed(1995) # 随机种子 data=data.frame(matrix(abs(round(rnorm(40, mean=20, sd=5))),10,4)) ...
geom_smooth(method="lm") + theme(panel.grid=element_blank(), panel.background=element_rect(fill='transparent', color='black')) ggsave(p, file=p2.png) # 保存结果,打开如下: 四、添加回归方程 >写一个添加回归方程的函数。 lm_func =function(df) ...
stat_summary()函数不支持geom_smooth()的method、se等参数，设置了geom = 'smooth'也只是得到连接均值...
geom_line()函数接受多个参数来定制线条的外观和行为。以下是一些常用参数: mapping: aesthetic映射,类似于aes()中的设置,但可以直接在geom_line()内部定义。 stat: 统计变换类型,默认为"identity",表示直接使用数据值。其他选项如"smooth"可用于添加平滑曲线。 position: 位置调整,控制线条如何与其他图层重叠。默认值...
p2=ggplot(data=data, aes(x=x1, y=y)) +geom_point(color="deepskyblue") +geom_smooth(method="lm") +theme(panel.grid=element_blank(), panel.background=element_rect(fill='transparent', color='black')) +ge 存结果，打开如下：五、多元线性回归 >在lm函数中指定公式即可 regress2=lm(formula=...
geom_smooth(method="lm") + theme(panel.grid=element_blank(), panel.background=element_rect(fill='transparent', color='black')) ggsave(p, file=p2.png) # 保存结果,打开如下: 四、添加回归方程 >写一个添加回归方程的函数。 lm_func =function(df) ...