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。 geom是一个几何对象,用于指定如何在图上表示汇总统计量。常用的几何对象包括geomPoint、GeomLine、GeomBar等。 ...表示其他可选参数,用于进一步定制图形。 以下是一个简单的示例,演示如何使用stat_summary()函数在散点图...
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", colour = "red", size = 4, geom = "text", aes(label = after_stat(y)), position = position_nudge(x =...
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。...
(10, mean = 2)) ) # 绘制散点图,并使用stat_summary函数仅显示几个点 ggplot(data, aes(x = group, y = value)) + geom_point() + stat_summary( fun.data = function(x) { data.frame(y = quantile(x, c(0.25, 0.5, 0.75))) }, geom = "point", shape = 16, size = 3, color ...
g + stat_summary(fun.y = mean, fun.ymin = min, fun.ymax = max, color = "red") # 计算各组均值,最值 # stat_summary_bin g1 <- ggplot(diamonds, aes(cut)) g1 + geom_bar() # 条形图 ,只有1个映射的时候默认为计数 g1 + stat_summary_bin(aes(y = price), fun.y = "mean",...
(fun.y="mean", geom="line", size=1.1, aes(linetype = Group), show.legend=FALSE) gg <- gg + stat_summary(fun.y="mean", geom="point", size=5, aes(shape = Group), fill="white") gg <- gg + scale_shape_manual(name = "Group", values = c(23, 22, 21)) gg <- gg + ...
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...
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,加深理解,你会变得更加熟练。祝你学习顺利!如果还有任何问题,欢迎继续向我提问。
plot <- plot + stat_summary(fun = "mean", geom = "text", aes(label = round(..y.., 2)), vjust = -0.5) 在这个示例中,我们计算每个组的平均值,并将其四舍五入为两位小数。然后,使用文本标签显示这些平均值,并将标签位置稍微上移(vjust = -0.5)。
+ 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=...) 。但是,这需要手动 指定y限制,它似乎放大图形的一部分,可以 留下不太明智的背景网格 ...