fun.min = function(x) {mean(x) - sd(x)}, fun.max = function(x) {mean(x) + sd(x)}, color = "red") 四、当fun.data时 而fun.data所产生的图形属性,取决于函数返回值的`names`属性 ggplot(mpg, aes(class, displ)) + geom_violin() + stat_summary( aes( y = stage(displ, after_...
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...
并使用「ggpubr」来添加显著性标记，下面通过一个小例子来进行展示；本次使用R内置数据集； 加载R包 ...
g + stat_summary(fun.data = "mean_cl_boot", color = "red", size = 2) # 用mean_cl_bool对mpg进行运算,返回均值,最大值,最小值3个向量组成的矩阵 g + stat_summary(fun.y = "median", color = "red", size = 2, geom = "point") # 计算各组中位数 g + stat_summary(fun.y = "...
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",color="red")+stat_summary(fun.data=mean_cl_boot,fun.args=(conf.int=0.9999),geom="errorbar",wid...
鹰嘴豆基因组重测序论文，涉及到了泛基因组。最近朋友圈好多人转发这个论文。就找到原文来看了看。论文...
stat_summary(fun.data=mean_cl_normal,aes(color="Mean and CI")) 除此之外,我还需要限制y轴以避免显示超出范围的值。这是通过的 p1 <- p1 + scale_y_continuous(limits =c(lower.limit,upper.limit) ) 然而,观察是当施加限制时,图中所示的平均值与不应用限制的情况不同。这是预期工作的方式吗?似乎st...
1: In stat_summary(fun = mean, geom = "smooth", method = "lm", size = 2, : Ignoring unknownparameters: `method` 2: In max(ids, na.rm = TRUE) : max里所有的参数都不存在;回覆-Inf 查询解释: 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。
qplot(x, y, data=data) + stat_summary(fun.y=mean, geom="point",color="red") 通常,我会使用 scale_y_continuous(limits=...) ,但在使用时 stat_summary 这会丢掉一些数据(见 ?stat_summary )。 所以,我想用 coord_cartesian(ylim=...) ...
使用stat_summary 绘制折线图上的形状 lle*_*lls 4 r ggplot2 我确信答案很简单,但目前我却想不起来。我想使用 制作折线图stat_summary(),在每个 x 轴刻度(代表单独的时间点)处,每个组(代表实验条件)具有不同的形状。这是数据set.seed(124) ID <- rep(1:12, times = 3) Group <- rep(c("A", "...