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),...
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...
使用ggplot函数创建一个基本的图形对象:plot <- ggplot(df, aes(x = group, y = value)) 添加具体的几何对象(geom)来表示数据。使用geom_point来显示每个组的散点图:plot <- plot + geom_point() 添加stat_summary来计算每个组的总结统计量,并用文本geom添加标签。通过设置stat参数为"summary",...
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...
stat_summary() 和fun.data = mean_sdl 是在数据可视化中常用的函数,特别是在使用 ggplot2 包进行 R 语言绘图时。这两个函数通常用于在图形上添加统计摘要,例如均值和标准差。 stat_summary() stat_summary() 函数允许你在图形上添加自定义的统计函数。它的基本语法如下: 代码语言:txt 复制 stat_summary(ma...
使用stat_summary函数 --> 结束: 步骤 代码示例 下载数据 #从网站下载数据到本地download.file(" destfile = "data.csv") 1. 2. 加载数据 #在RStudio中读取数据data <- read.csv("data.csv") 1. 2. 使用stat_summary函数 #使用ggplot函数绘制散点图ggplot(data, aes(x = x, y = y)) + ...
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)。
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...
schemaname name 函数所在的Schema名。 funcname name 函数名称。 calls numeric 函数被调用的次数。 total_time double precision 此函数及其调用的所有其他函数所花费的总时间。 self_time double precision 在此函数本身中花费的时间(不包括它调用的其他函数)。
GS_STAT_XACT_ALL_PARTITIONS GS_STAT_XACT_ALL_PARTITIONS视图显示命名空间中所有分区表分区的事务状态信息,此视图信息通过gs_stat_get_xact_all_partitions_stats()函数查询。 表1 GS_STAT_XACT_ALL_PARTITIONS字段 来自:帮助中心 查看更多 → 域名注册服务Domains ...