Warning message:Removed96rows containing non-finite values(stat_density2d). Using real city crime data, it actually reported removing most rows. So it worries me maybe the plot doesn't reflect the real distribution. What does it mean? Should I worry that the plot doesn't reflect the data?
通过stat_summary()函数,还可以在箱线图中标记均值点。R语言实现代码如下: 运行结果: 绘制2D等高线 本例选用如下测试集: 绘制2D等高线主要是调用stat_density()函数。这个函数会给出一个基于数据的二维核密度估计,然后我们可基于这个估计值来判断各样本点的”等高”性。接下来首先给出各数据点及等高线的绘制方法,R...
通过stat_summary()函数,还可以在箱线图中标记均值点。R语言实现代码如下: 运行结果: 7.绘制2D等高线 本例选用如下测试集: 绘制2D等高线主要是调用stat_density()函数。这个函数会给出一个基于数据的二维核密度估计,然后我们可基于这个估计值来判断各样本点的"等高"性。接下来首先给出各数据点及等高线的绘制方法,...
# 密度图函数:colour设置等高线颜色 stat_density2d(aes(colour = ..level..)) 运行结果: 回到顶部 绘制2D密度图 本例选用如下测试集: 等高线图也是密度图的一种,因此绘制密度图和等高线图用的是同一个函数:stat_density(),只是它们传入的参数不同。首先绘制经典栅格密度图,R语言实现代码如下: 1 2 3 4 # ...
针对本图表类型,核心参数是第二个geom_polygon()中的fill = ..level..和stat="density_2d"统计变换,使得多边形图转换成为二维水平密度图,但是至今我还没有搞懂里面的算法是什么样的,只能大概模仿出来,至于怎么用,看大家自由发挥了,效果跟真正的热力辐射图还是有些差别,但是勉强能用。
使用stat_density2d函数。 ggplot( data = faithful, aes(x = eruptions, y = waiting )) + geom_point()+stat_density2d() 示例数据绘图 使用选项colour = ..level..,将密度曲面的高度映射给颜色。 ggplot( data = faithful, aes(x = eruptions, y = waiting )) + ...
stat_density2d(aes(colour = ..level..)) 1. 2. 3. 4. 运行结果: 绘制2D密度图 本例选用如下测试集: 等高线图也是密度图的一种,因此绘制密度图和等高线图用的是同一个函数:stat_density(),只是它们传入的参数不同。首先绘制经典栅格密度图,R语言实现代码如下: ...
使用瓦片图,将密度估计映射给填充色或者透明度。 ggplot(data=faithful,aes(x=eruptions,y=waiting))+stat_density2d(aes(colour=..density..),geom="tile",contour=FALSE) [图片上传失败...(image-73539-1696632385359)] 以上。只展示了最基本的用法,更进阶详细的用法可以查看帮助文档。
可以将密度Map到Alpha比例,以便较低的值是透明的:
接下来,我使用get_map()查询Google Maps并获取纽约市的地图。我使用stat_density2d()向该地图添加了一个二维密度层。我对2013年和2014年的数据都执行此操作,并使用gridExtra的grid.arrange()并排放置地图。 ny_plot=ggmap(get_map('New York, New York',zoom=12, maptype='terrain'))grid.arrange(plot1, pl...