我正在尝试使用ggplot2绘制晶格类型数据,然后在样本数据上叠加正态分布以说明基础数据离正态有多远。我想让普通dist位于顶部,以具有与面板相同的均值和stdev。 这是一个例子: library(ggplot2) #make some example data dd<-data.frame(matrix(rnorm(144, mean=2, sd=2),72,2),c(rep(
问ggplot2 stat_function绘制错误的函数EN1绘制 ggplot(mydata) + + geom_bar(aes(x=a, y=b)...
检查函数定义:仔细检查你传递给stat_function的函数定义,确保语法正确,并且函数能够正确地计算并返回一个值。 检查参数传递:仔细检查你传递给stat_function的参数,确保参数的数量和类型与函数定义一致,并且按照正确的顺序传递参数。 更新ggplot版本:如果你的ggplot版本与你参考的文档或示例代码不兼容,可以尝试更新ggplo...
在ggplot2中,stat_summary()函数用于计算摘要统计量,并且可以通过geom参数指定绘制的几何对象。然而,当你设置geom = 'smooth'时,stat_summary()内部实际上会调用geom_smooth()的某些功能,但并不完全等同于直接使用geom_smooth()。 重要的是要理解method = "lm"在geom_smooth()中是用来指定拟合方法的(线性模型),...
因此,统计变换stat作为图层的五大基本元素之一,每个图层都必不可少,而统计变换会产生新的数据,如果想要指定统计变换后数据,需要在其前后加上“..”以示区分。但是每个统计变换会产生哪些新数据,需要查阅该统计变换的说明文件。 简直是ggplot2劝退指南。
幸运的是，ggplot2的开发人员已经考虑了如何深入可视化统计信息的问题。解决方案是使用 stat_summary 函数。我们将使用 gapminder 数据集，其中包含有不同国家/地区人们的预期寿命的数据。如图所见，近几十年来预期寿命有所增加。但是，条形图并未显示所有国家的平均预期寿命或中位数预期寿命，而是把每个国家...
dplot <-ggplot(diamonds,aes(clarity, fill = cut))##按cut类 计数填充 dplot +geom_bar(position ="stack")##条形图 分类 dplot +geom_bar(position ="fill")##等高条形图 dplot +geom_bar(position ="dodge")##并排分类条形图 p <-ggplot(Oxboys,aes(age, height, group = Subject)) + ...
R|ggplot2(四)|stat_ geom_ 和position 引用一句Hadley在ggplot2网站上的一句话 A layer combines data, aesthetic mapping, a geom (geometric object), a stat (statistical transformation), and a position adjustment. Typically, you will create layers using a geom_ function, overriding the default ...
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完整代码：ggplot(diamonds,aes(carat,price,colour=cut))+geom_point()就画出来了