stat_summary functions are so flexible that they can save a lot of extra coding effort when they are put to good use.After the ggplot2 main function defines the mapping, you can directly use stat_summary to plot the graph.ggplot(.,aes(x = weight , y = species.coverage, fill = weight...
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...
创建ggplot对象:使用ggplot()函数创建一个ggplot对象,并指定数据源和映射变量。在这个例子中,我们将x映射到x轴,将y映射到y轴: 添加stat_summary_hex图层:使用geom_hex()函数添加stat_summary_hex图层,并指定需要进行统计的变量。可以选择不同的统计函数,例如sum、mean、median等。以下示例使用sum函数统计每个...
下面是stat_summary()函数的一般用法: R复制代码 ggplot(data, aes(x, y)) + stat_summary(fun, geom, ...) 其中: data是一个数据框,包含要绘制的数据。 aes(x, y)定义了要在x轴和y轴上使用的变量。 fun是一个函数,用于计算汇总统计量。常用的函数包括mean、median、sd等。你也可以自定义函数。 geo...
ggplot(aes(cut, price, fill = cut)) + stat_summary(geom = "bar") + stat_summary(geom = "errorbar", width = 0.5) 两行代码就能搞定,为啥要写那么多呢,节约的时间喝杯茶多好。 原理解析 学习和理解了stat_summary函数的工作原理,那么其他的stat_*函数也就很好理解了。
这样的数据才符合ggplot2作图需要。 一、初步绘制柱状图: library(scales) #用于绘制取对数值的y轴刻度。 ggplot(data,aes(x=Cell_lines, y=value))+ stat_summary(geom = 'bar',fun = 'mean',cex=1.3,width=.6)+ geom_jitter(width = 0.3,size=1.5,color='black',pch=21,fill='white')+ ...
library(ggplot2) ls(pattern = "^stat_", env = as.environment("package:ggplot2")) 重要例子: 5.1stat_summary 要求数据源的y能够被分组,每组不止一个元素, 或增加一个分组映射,即aes(x= , y = , group = ) stat_summary (mapping = NULL, data = NULL, geom = "pointrange", position = "id...
ggplot(aes(x=stimulus, y=EPN, fill=strategy))+ stat_summary(fun.data=mean_se, show.legend=TRUE, geom="bar", position="dodge", colour="black", linetype="solid", size=0.3) Share Follow edited Nov 10, 2021 at 17:32 tjebo 23.3k88 gold badges6868 silver badges105105 bronze badges...
ggplot(data = <DATA>)+ <GEOM_FUNCTION>( mapping = aes(<MAPPINGS>), stat = <STAT>, position = <POSITION> )+ <COORDINATE_FUNCTION> + <FACET_FUNCTION> 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 2.为了说明图形语法的工作方式,从头开始构建一个基本图形 ...
#先加载包library(ggplot2);library(ggpubr)#加载数据集ToothGrowthdata("ToothGrowth") tg<-ToothGrowth tg$dose=as.factor(tg$dose)head(tg) p<-ggplot(tg,aes(x=dose,y=len,fill=supp))+geom_bar(stat="summary",fun=mean,color="black",position=position_dodge())+stat_summary(fun.data='mean_sd...