是一种数据可视化方法,用于展示不同天数下的平均时间数据。stat_summary是一个统计函数,它可以计算并绘制数据的汇总统计量,如平均值、中位数、标准差等。 在绘制以天数表示的平均时间图时,可以按...
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...
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...
从使用stat_summary生成的绘图中删除点 ,可以通过设置参数来实现。 在ggplot2中,stat_summary函数用于生成汇总统计图,它可以根据数据的特征生成点、线、矩形等图形。默认情况下,stat_summary函数会在图中显示数据点,但我们可以通过设置参数来删除这些点。 要删除数据点,可以使用参数geom="blank",将stat_summary函数...
当然,你也可以从ggplot 的stat_summary 中获取这些ci值,使用 ggplot_build(g)函数可以访问stat_summarywith的数据ggplot_build。首先, ggplot 调用,存储在一个对象中:g <- ggplot(iris, aes(x = Species, y = Petal.Length)) + geom_jitter(width = 0.5) + stat_summary(fun.y = mean, geom = "point...
stat_summary( )的含义 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。 library(tidyverse)library(gapminder)gapminder > gapminder # Atibble:1,704 x 6 country continent year lifeExp...
查询其它的统计变换函数: ggplot2 parts of the tidyverse 使用ls(pattern = '^stat_', env = as.environment('package:ggplot2')) library(ggplot2) ls(pattern = "^stat_", env = as.environment("package:ggplot2")) 重要例子: 5.1stat_summary ...
stat_summary(fun.data=mean_cl_boot, geom="errorbar", width=0.3) 更具体地说,它似乎确实按性别划分了数据,但在x-axis上并没有将它们分开。(你可以看到分别绘制的男性和女性组的平均值,但在other.正上方有一个) 我如何在x-axis上使这些其他几何体按性别分开,就像geom_boxplot那样?我原以为将位置函数设置...
一. 函数总结 #R中作为主成分分析最主要的函数是princomp()函数 #princomp()主成分分析 可以从相关阵或者从协方差阵做主成分分析 #summary()提取主成分信息 #loadings()显示主成分分析或因子分析中载荷的内容 #predict()预测主成分的值 #screeplot()画出主成分的碎石图 ...