在R中,我们可以使用`geom_point()`函数来绘制点图,同时使用`geom_errorbar()`函数来绘制误差条。点图常用于展示数据的分布情况和平均值,并通过误差条表示数据的不确定性或误差范...
2 p4<-ggplot()+ geom_errorbar(data=dat02.1, aes(x=x, ymin=mean_value-0.1, ymax=mean_value+sd_value), width=0.3, color="#e27765")+ geom_col(data=dat02.1, aes(x=x,y=mean_value), fill="#daa421")+ geom_point(data=dat02.2, aes(x=x,y=`Signal Density Detected`), color...
ggplot2允许用户通过添加图层来构建复杂的图形,就像搭积木一样,有明确的起始(ggplot()开始)与终止,图层之间的叠加靠“+”实现,越往后,其图层越在上方。 ggplot(data, aes(...)) +#基础图层,不出现图形元素 geom_xxx() | stat_xxx() +#几何图层或统计变换,出现图形元素 scale_xxx() +#度量调整,包括颜色...
绘图，geom_col添加柱状图，geom_errorbar添加误差棒，geom_hline添加坐标x轴我们继续使用ggplot函数来完善我们的图表。首先，我们添加了geom_point层，以在图表上显示点，并指定了大小和颜色。接着，我们使用geom_errorbar层来添加误差棒，并设置了x轴的最小值、最大值和颜色。我们还指定了误差棒的宽度和cex值，以...
top_bar <- function(x){ return(mean(x)+sd(x)) } bottom_bar <- function(x){ return(mean(x)-sd(x)) } ggplot(data,aes(x_value,value, pch=variable,color=variable))+ stat_summary(geom = 'point',size=3)+ stat_summary(geom = 'errorbar',width=.05,cex=0.5, fun.min = bottom_...
ggplot(data1,aes(x=年份,y=单产,fill=省份))+ geom_bar(stat="identity",position=position_dodge(width=0.7) , width = 0.6,colour="black",size=0.3)+ geom_errorbar(aes(ymin=单产-sd, ymax=单产+sd), position=position_dodge(.7),
2. 3. 4. 5. 6. 绘制柱形图 接下来,我们使用ggplot2包来绘制柱形图。代码如下: # 加载ggplot2包library(ggplot2)# 创建柱形图p<-ggplot(data,aes(x=group,y=mean,fill=group))+geom_bar(stat="identity")+labs(title="柱形图示例",x="组别",y="均值")print(p) ...
函数geom_errorbar()可以用来生成误差棒: p<- ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, fill=supp)) + geom\_bar(stat="identity", color="black", position=position\_dodge()) + geom_errorbar(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd),) print(p) # 条形图 你可以选择只保留上方的误差棒: #只保留上部的误差...
ggplot(data=df,aes(x,y))+ stat_summary(geom = "bar", fun=mean, aes(fill=x))+ stat_summary(geom="errorbar", fun.min = errorbar_down, fun.max = errorbar_up, width=0.2)+ geom_signif(comparisons = list(c("A","B"),