使用stat_summary函数 #使用ggplot函数绘制散点图ggplot(data, aes(x = x, y = y)) + geom_point() + stat_summary(fun.y = mean, geom = "point", shape = 23, size = 3, fill = "red") 1. 2. 3. 4. 总结 通过以上步骤,你应该已经学会了如何使用R语言中的stat_summary函数。记住不断练习...
r 语言 stat_summary fun函数用法在R语言中,stat_summary()函数是ggplot2包中的一个函数,用于在散点图上添加汇总统计信息,例如均值、中位数、标准差等。它允许你根据一个或多个分组变量对数据进行汇总,并将结果以图形形式展示。 下面是stat_summary()函数的一般用法: R复制代码 ggplot(data, aes(x, y)) +...
使用stat_summary函数对数据进行汇总统计,并绘制误差线。mean_sdl是用于计算均值和标准差的函数,fun.args参数用于传递给mean_sdl函数的参数,geom参数指定使用误差线图形,width参数指定误差线的宽度,size参数指定误差线的线条粗细,alpha参数指定误差线的透明度。 geom_boxplot(aes(fill = group), coef = 1000000) 使...
geom_point(size = 1.5,color = "#4E79A7") + stat_summary(fun = "mean", geom = "point", shape = 13, size = 3, color = "#E15759") + stat_summary(fun = "mean", geom = "line", group = 1, color = "#E15759", linewidth = 0.6 ) + scale_y_continuous(n.breaks = 6)+ t...
(1)stat_summary()函数的默认几何对象是什么?不使用统计变换函数的话,如何使用几何对象函数重新生成下列图形? ggplot(data = diamonds) + stat_summary( mapping = aes(x = cut, y = depth), fun.min = min, fun.max = max, fun = median
可以访问stat_summarywith的数据ggplot_build。 首先, ggplot 调用,存储在一个对象中: g<-ggplot(iris,aes(x=Species,y=Petal.Length))+geom_jitter(width=0.5)+stat_summary(fun.y=mean,geom="point",color="red")+stat_summary(fun.data=mean_cl_boot,fun.args=(conf.int=0.9999),geom="errorbar",wid...
g + stat_summary(fun.y = mean, fun.ymin = min, fun.ymax = max, color = "red") # 计算各组均值,最值 # stat_summary_bin g1 <- ggplot(diamonds, aes(cut)) g1 + geom_bar() # 条形图 ,只有1个映射的时候默认为计数 g1 + stat_summary_bin(aes(y = price), fun.y = "mean",...
summary(SumStat)#均衡性检验 ## unweighted result ## Mean 0 Mean 1 SMD ## stent 0.584 0.705 0.254 ## height 171.446 171.443 0.000 ## female 0.386 0.331 0.115 ## diabetic 0.268 0.205 0.150 ## acutemi 0.060 0.179 0.371 ## ejecfrac 52.289 50.403 0.182 ...
代码语言:text 复制 #均值和标准差 p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + geom_violin(trim=FALSE) p + stat_summary(fun.data=mean_sdl, mult=2, geom="pointrange", color="red") 2.3 添加散点 代码语言:text 复制 #带点小提琴图 ...
stat='identity' ) # 绘制每一组的百分比 ggplot(data= diamonds) + geom_bar( mapping = aes(x = cut, y = ..prop.., group =1) ) # 统计图形可视化 ggplot(data= diamonds) + stat_summary( mapping = aes(x = cut, y = depth), ...