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),...
在ggplot中使用stat_summary和文本geom为每个组添加一个标签,可以通过以下步骤完成: 首先,确保已经加载了ggplot2包:library(ggplot2) 准备数据集,包含组和对应的数值。假设数据集为df,包含两列:group和value。 使用ggplot函数创建一个基本的图形对象:plot <- ggplot(df, aes(x = group, y = value)...
问使用ggplot2中的stat_summary计算平均值和sd，然后连接误差条的平均值EN加载R包 library(tidyverse) li...
但是，可以使用geom_bar计算国家/地区的平均预期寿命。我们要做的就是指定一个要为y轴上的变量进行计算的函数，并另外指定自变量stat = "summary". https://stackoverflow.com/questions/30183199/ggplot2-plot-mean-with-geom-bar 但是我们无法将数据显示为点或线，因为它们是使用geom_bar创建的。这...
在stat_summary中,应该如何使用after_stat、stage等辅助函数对图形属性评估的行为进行控制。这里简单做一些记录。 一、当只使用fun参数时 若要使用fun的函数所产生的图形属性,则在映射中使用`after_stat(y)` d <- ggplot(mtcars, aes(cyl, mpg)) + geom_point() d + stat_summary(fun = "median", colou...
在R语言中,stat_summary()函数是ggplot2包中的一个函数,用于在散点图上添加汇总统计信息,例如均值、中位数、标准差等。它允许你根据一个或多个分组变量对数据进行汇总,并将结果以图形形式展示。 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, ......
自动stat_summary统计数据与手动标准误差之间的差异 我正在使用{ggplot2}绘制分组变量的平均值和置信区间,并注意到如果我手动或使用stat_summary()计算置信区间,我会得到略有不同的结果。 有人知道造成这种差异的原因吗? 下面的可复制代码(注意,变量y被故意扭曲以模仿我的实际数据集,但不知道这是否是导致问题的原因...
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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", "...
stat_summary() 的中间X值“过滤”到中间X值,但这不是fun = \(x) quantile(x,0.5) 的作用。 我将使用@f.privé的方法 获得点密度。您可以使用它来创建afun 中的新数据帧: geom_segment() 或等效,内部 library(ggplot2) set.seed(13) density_at_val <- function(x, value) { inner_fx <- ...