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"...
从stat_summary到geom_函数 是指在数据可视化中使用的两个重要概念和函数。 stat_summary(统计摘要)是一个用于在数据可视化中生成摘要统计信息的函数。它可以根据数据的特征生成汇总统计信息,并将其显示在图表中。例如,可以使用stat_summary函数计算数据的平均值、中位数、标准差等,并将这些统计信息显示为图表中的点、...
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),...
d + stat_summary(fun = "median", colour = "red", size = 4, geom = "point", aes(y = stage(mpg,after_stat=y)), position = position_nudge(x = 0.25)) # 与下面等效 d + stat_summary(fun = "median", colour = "red", size = 4, geom = "point", position = position_nudge(x...
(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 + ...
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。 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、...
与默认使用position_dodge的geom_boxplot相反，geom_point或geom_errorbar使用position="identity"。因此，...
在此示例中,我们将两个参数传递给stat_summary函数。首先,我们告诉stat_summary fun.y = mean我们想要计算变量lifeExp的平均值。使用参数geom = "bar"我们告诉stat_summary将平均值显示为条形图我们也可以告诉stat_summary,我们要创建折线图而不是条形图,并添加每年平均值的单个点以提高可视化效果的可读性gapminder %...
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。
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...