ggplot绘制散点图的函数是（） 答案选项组 point line geom_point geom_line

ggplot绘制散点图的函数是 `geom_point()`。`ggplot`是一种数据可视化语法，`geom_point()` 是ggplot库中的一种几何对象函数，用于绘制散点图。在使用`ggplot`绘图时，可以先创建一个`ggplot`对象，然后使用`+`符号添加各种绘图组件，其中使用`geom_point()`函数可以添加散点图。可以通过设置`x`和`y`参数指定要绘制的数据变量，也可以通过设置`color`、`size`等参数来调整散点的颜色、大小等属性。例如，下面的代码可以绘制一个简单的散点图：

from ggplot import *
import pandas as pd

# 创建数据
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 4, 6, 8, 10]})

# 绘制散点图
ggplot(df, aes(x='x', y='y')) + geom_point()

这样就可以绘制出x轴表示1-5，y轴表示2-10的散点图了。

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ggplot绘制趋势线的函数是（） 答案选项组 line smooth geom_line state_smooth

ggplot绘制趋势线的函数是 `geom_smooth()`。`ggplot`是一种数据可视化语法，`geom_smooth()` 是ggplot库中的一种几何对象函数，用于绘制趋势线。在使用`ggplot`绘图时，可以先创建一个`ggplot`对象，然后使用`+`符号添加各种绘图组件，其中使用`geom_smooth()`函数可以添加趋势线。可以通过设置`x`和`y`参数指定要绘制的数据变量，也可以通过设置`color`、`size`等参数来调整趋势线的颜色、大小等属性。例如，下面的代码可以绘制一个简单的散点图并添加趋势线：

from ggplot import *
import pandas as pd

# 创建数据
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 4, 6, 8, 10]})

# 绘制散点图并添加趋势线
ggplot(df, aes(x='x', y='y')) + geom_point() + geom_smooth(method='loess')

这样就可以绘制出x轴表示1-5，y轴表示2-10的散点图，并添加了一条趋势线了。`method`参数用于指定绘制趋势线时使用的方法，`loess`方法是一种局部加权回归方法，可以用于拟合非线性趋势线。

ggplot可以够绘制多个美学层。 答案选项组 True False

这个说法是正确的。ggplot 可以绘制多个美学层，这也是 ggplot2 库的一个重要特性。在 ggplot2 中，我们可以通过 `aes()` 函数来定义数据和美学属性的对应关系，这样 ggplot2 就可以根据这些对应关系来绘制图形。例如，我们可以定义一个数据集和两个美学层，代码如下：

library(ggplot2)

# 创建数据集
df <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100), z = factor(sample(1:3, 100, replace = TRUE)))

# 定义美学映射
aesthetics1 <- aes(x, y, color = z)
aesthetics2 <- aes(x, y, shape = z)

# 绘制散点图
p1 <- ggplot(df, aesthetics1) + geom_point()
p2 <- ggplot(df, aesthetics2) + geom_point()

# 显示图形
print(p1)
print(p2)

在上面的代码中，我们首先创建了一个数据集，并定义了两个美学层，分别对应 `color` 和 `shape` 美学属性。然后，我们使用 `ggplot()` 函数创建了两个空白图形，并使用 `geom_point()` 函数添加了一个散点图层。由于两个美学层的不同，散点图的颜色和形状也不同，从而实现了多个美学层的绘制。