b1 <- base + stat_function(fun = dnorm, geom = "point") b2 <- base + stat_function(fun = dnorm, geom = "point", n = 20) plot_grid(b1, b2) 下面两行代码效果是一样的 b1 <- base + geom_function(fun = dnorm, n = 20) b2 <- base + stat_function(fun = dnorm, geom = "...
stat_bin():用于创建直方图,将连续数据分成若干个区间(箱),并计算每个箱中的观测数。 stat_boxplot():用于绘制箱线图,展示数据的中位数、四分位数和异常值。 stat_count():用于计算每个组的观测数量,通常用于条形图,其中每个条形的高度代表该组中的观测数。 stat_density():用于绘制密度图,展示数据的密度估计。
ggplot(data = <DATA>)+ <GEOM_FUNCTION>(mapping =aes(<MAPPINGS>)) 注意: 低级绘图函数单独使用会报错,需依附于高级绘图函数。 ggplot2特殊语法:列名不带引号,行末写加号! 1.属性设置 fill管实心,color管边框 1.1手动设置,需要设置为有意义的值 代码语言:text 复制 library(ggplot2) ggplot(data = iris) ...
function 调用新函数进行统计变换 stat_function() count 对观测值进行计数 geom_bar();stat_count() identity 不对数据进行统计变换 geom_area();geom_point();geom_errorbar() qq 计算qq图指标,绘制qq图 geom_qq();stat_qq() quantile 计算分位数 geom_quantile();stat_quantile() smooth 添加平滑曲线 g...
<GEOM_FUNCTION> (mapping = aes( <MAPPINGS> ), stat = <STAT> , position = <POSITION> ) #此为必须结构 + <COORDINATE_FUNCTION> + <FACET_FUNCTION> + <SCALE_FUNCTION> + <THEME_FUNCTION> #此为非必须结构 1. 2. 3. 4. 5. 6.
One way is to convert your code into a function. Another is to turn it into an RStudio code snippet. But the ggpackets package has a ggplot-friendlier way: Create your own custom geom! It’s as painless as storing it in a variable using the ggpacket() function.The example code below...
ggplot(数据, 映射) geom_xxx(映射, 数据) stat_xxx(映射, 数据) # 通过“+”实现不同图层的相应累加,且越往后的图层表现在上方 点(point, text):往往只有x、y指定位置,有shape但没有fill 线(line,vline,abline,hline,stat_function等):一般是基于函数来处理位置 ...
# stat = <STAT>, # position = <POSITION>)+ # <COORDINATE_FUNCTION>+ # <FACET_FUNCTION> 1.数据 演示数据以R的内置数据iris为例进行说明 2. 属性设置(颜色、大小、点的形状、透明度、线型等) 2.1 手动设置 颜色-color;大小-size;形状-shape;透明度-alpha;填充颜色-fill ...
ggplot(data=数据源) + <GEOM_FUNCTION> ( mapping=aes(x=,y=), stat=<STAT> , position=<POSSITION>)+ <COORDINATE_FUNCION> + <FACET_FUNCTION> 1.在aes内添加,给第三个变量增加样式 alpha=变量 alpha=factor(变量) 如果在aes外增加属性则适用于所有特点:color 边框颜色,fill填充颜色 ...
stat_qq()#or geom_qq() 自定义统计变换函数 可通过stat_function自定义一些统计变换函数来绘图,如正弦曲线、正态分布曲线等。 a <- ggplot(data.frame(x=c(-5,5)),aes(x))+ stat_function(fun=dnorm) #传入的函数只需名字,无需括号b <- ggplot(data.frame(x=c(-5,5)),aes(x))+ ...