1. 水平和垂直线 rm(list=ls())library(ggplot2)# Simple scatter plotsp<-ggplot(data=mtcars,aes(x=wt,y=mpg))+geom_point()# Add horizontal line at y = 2Osp+geom_hline(yintercept=20)# Change line type and colorsp+geom_hline(yintercept=20,linetype="dashed",color="red")# Change li...
mytransaction.plot %>% ggplot(aes(datetime,transaction))+ # Add line geom_line()+ # Add point, with data.frame mytransaction.dot geom_point(data = mytransaction.dot) Output本站已为你智能检索到如下内容,以供参考: 🐻 相关问答 4 个 1、如何创建连接没有数据的点的折线图-R 2、R ggplot2...
003、调整四边框线的粗细 library(ggplot2)#导入ggplot包 ggplot(data=mtcars, aes(x= wt, y =mpg, colour= factor(cyl))) +geom_point()+theme_bw()+theme(panel.border= element_rect(color="black", size=3.0, linetype="solid"))## 调整四边框线的粗细 004、改为L型框线 library(ggplot2)#导入...
image.png 根据上图确实可以看出学术期刊的作者数量确实是有增加的趋势的 这里新学到的知识点是使用stat_summary()函数添加置信区间,之前自己也实现过这个图,但是需要提前算好置信区间和平均值,比如之前的推文R语言ggplot2画带有置信区间的折线图和分组求均值遇到的一个问题,如果换成stat_summary()这个函数以后就方便...
这里新学到的知识点是使用stat_summary()函数添加置信区间,之前自己也实现过这个图,但是需要提前算好置信区间和平均值,比如之前的推文R语言ggplot2画带有置信区间的折线图和分组求均值遇到的一个问题,如果换成stat_summary()这个函数以后就方便很多 好了,今天的内容就到这里了 ...
p1<-ggscatter(mydf,x="DPS",y="ISG",add="reg.line") 添加置信区间 代码语言:javascript 复制 p2<-ggscatter(mydf,x="DPS",y="ISG",add="reg.line",conf.int=T) 更改坐标轴标签 代码语言:javascript 复制 p3<-ggscatter(mydf,x="DPS",y="ISG",add="reg.line",conf.int=T)+labs(y="Mean...
df <- data.frame(x = 1:5, y = c(1, 2, NA, 4, 5)) ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point() + geom_line() 设置线条类型 economics_long %>%subset(variable %in% c("uempmed", "unemploy")) %>% ggplot(aes(date, value01, colour = variable)) + ...
这里新学到的知识点是使用stat_summary()函数添加置信区间,之前自己也实现过这个图,但是需要提前算好置信区间和平均值,比如之前的推文 R语言ggplot2画带有置信区间的折线图和分组求均值遇到的一个问题,如果换成 stat_summary() 这个函数以后就方便很多 ...
ggarrange(p1,p2,p3,p4, ncol =2, nrow =2, labels =c("p1","p2","p3","p4")) AI代码助手复制代码 最终的结果如下 看完上述内容,你们掌握怎么用R语言ggplot2散点图并添加拟合曲线和置信区间的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注亿速云行业资讯频道,感谢各位的阅读!
(method = "lm", formula = y ~ poly(x, 2)) #polynomial regression line 多项式回归 这里是二次多项式 p5 #(4)样条曲线回归 p6 <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point() + geom_smooth(method = lm, formula = y ~ splines::bs(x, 3), se = FALSE) p6 wrap_plots(p1, p2, ...