geom_label( aes(x=3, y=0.25, label="R语言与医学生1"), color="#69b3a2") + geom_density( aes(x = x2, y = -..density..), fill= "#404080") + geom_label( aes(x=3, y=-0.25, label="R语言与医学生2"), color="#404080") +theme_ipsum() + xlab("value of x")+ ggtit...
p<-p+labs(title="Density Plot",x="X",y="Density") 1. 步骤7:保存图形 最后,我们可以使用以下代码将图形保存为一个文件(例如 PNG 或 PDF): ggsave("density_plot.png",p) 1. 现在,你已经了解了实现 geom_density 的整个流程以及每一步需要做的事情。请记住,这只是一个简单的例子,你可以根据自己的...
geom_density(aes(fill=species),colour="black",size=1)+ scale_fill_manual(values = c('#FF8C03',"#A034F1","#0F8B8B")) + guides(fill = guide_legend(nrow = 1)) + labs(y="", title = "Base Charts in R Exercise 03: Density Charts", subtitle = "processed density charts with geo...
复制 library(ggtext)library(hrbrthemes)flipper_density<-ggplot(data=data,aes(x=flipper_length_mm))+geom_density(aes(fill=species),colour="black",size=1)+scale_fill_manual(values=c('#FF8C03',"#A034F1","#0F8B8B"))+guides(fill=guide_legend(nrow=1))+labs(y="",title="Base Charts i...
diamonds 是内置数据集library(ggplot2) ggplot(diamonds, aes(carat)) + geom_density() ggplot(diamonds, aes(depth, colour = cut)) + geom_density() + xlim(55, 7
函数geom_density是第二个图层,如果此函数中不输入新的data和mapping,则此图层的相关输入都继承自底层。这里我们将data0$displ(可简写为displ)作为密度图的x显示出来,图如下: 为了美观,我们也可以作其他修改。这里的fill(图像颜色),color(线颜色),size(线粗细)是对于geom_density绘图属性的修改,不是数据的映射属性...
R语言ggplot2：：geom_density绘制概率密度图 R语⾔ggplot2：：geom_density绘制概率密度图diamonds 是内置数据集 library(ggplot2)ggplot(diamonds, aes(carat)) + geom_density()ggplot(diamonds, aes(depth, colour = cut)) + geom_density() + xlim(55, 70)
p + geom_density(aes(fill = sex), alpha=0.4)#注释:按照性别不同组改变填充颜色,alpha表示调整透明度 到这里你已经可以画出比较高B格的density plot了,不过有些同学可能有 特殊的要求,比如把两组的平均值画出来,那本小仙再小秀一下? 1.准备平均值数据并读取mean<-read.csv(“your file path”)2.画图p...
使用geom_density语句,映射一个连续型变量。 ggplot(data=faithful,aes(x=waiting))+geom_density() 核密度图是基于样本数据进行总体分布的估计; 曲线的光滑程度取决于函数的带宽;带宽越大,曲线越光滑; 可以通过adjust进行设置,默认值为1。 ggplot(data = faithful, aes(x = waiting)) + geom_line(stat = "...
直方图和频率多边形geom都使用相同的基本统计变换:stat=“bin”。这个统计产生两个输出变量:数量和密度。默认情况下,count映射到y位置,因为它是最容易解释的。密度是数量除以总数量乘以bin宽度,当我们要比较分布的形态时,使用密度更好。 基于bin的可视化另一种方法是geom_density(),它是一种更平滑的图形,当我们知道...