箱线图,在上四分位数处加横线,R语言代码,stat_summary(fun = max, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.2)
时间: 2024-03-15 11:47:28 浏览: 18
以下是使用 `ggplot2` 包绘制箱线图并在上四分位数处加横线的 R 语言代码示例:
```R
# 导入 ggplot2 包
library(ggplot2)
# 生成示例数据
data <- c(7, 8, 9, 10, 12, 13, 15, 17, 20, 23, 29)
# 绘制箱线图并在上四分位数处加横线
ggplot(data = data, aes(x = "", y = data)) +
geom_boxplot(width = 0.2) +
stat_summary(fun = max, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.2)
```
代码中首先导入 `ggplot2` 包,然后生成了一个示例数据。使用 `ggplot()` 函数创建了一个绘图对象,并使用 `aes()` 函数指定了 x 轴和 y 轴的数据。使用 `geom_boxplot()` 函数绘制了箱线图。使用 `stat_summary()` 函数在上四分位数处加横线。其中,`fun` 参数指定了计算横线位置的函数,`geom` 参数指定了绘制横线的几何对象,`color` 参数指定了横线的颜色,`width` 参数指定了横线的宽度。
相关问题
p_boxplot_exp_mt.gene = boxplot(sample_exp_mt.gene) > p_boxplot_exp_mt.gene = p_boxplot_exp_mt.gene + + geom_boxplot(color = "black", size = 0.25, outlier.shape = NA) + + xlab(NULL) + ylab("log2(CPM+1)") + + scale_color_manual(values = "black") + + stat_summary(fun = max, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.1) + + stat_summary(fun = min, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.1) + + theme(axis.line = element_line(color = "black", size = 0.25), + axis.ticks = element_line(color = "black", size = 0.25), + axis.text = element_text(color = "black", angle = 90, size = 18), + axis.title = element_text(color = "black", size = 18)) + + geom_text(data = sample_exp_mt.gene, aes(x = sample, y = median_expression, + label = paste0("Median: ", round(median_expression, 2))), + vjust = -1, hjust = -0.5, size = 4, color = "black")+ + theme(panel.background = element_blank()) Error in p_boxplot_exp_mt.gene + geom_boxplot(color = "black", size = 0.25, : non-numeric argument to binary operator
看起来您的代码中有一些问题,主要是在 `p_boxplot_exp_mt.gene = boxplot(sample_exp_mt.gene)` 这行代码中,您将 `boxplot` 的输出结果赋值给了 `p_boxplot_exp_mt.gene` 变量。但是,在后面的代码中,您却又将 `p_boxplot_exp_mt.gene` 作为一个 `ggplot` 对象进行操作,这就导致了一个类型不匹配的错误。
建议您将 `boxplot` 的输出结果转换为一个数据框,再使用 `ggplot` 进行绘图,如下所示:
```
# 将 boxplot 的输出结果转换为数据框
df_boxplot <- as.data.frame(p_boxplot_exp_mt.gene)
# 使用 ggplot 绘制箱线图
ggplot(df_boxplot, aes(x = "", y = sample_exp_mt.gene)) +
geom_boxplot(color = "black", size = 0.25, outlier.shape = NA) +
xlab(NULL) +
ylab("log2(CPM+1)") +
scale_color_manual(values = "black") +
stat_summary(fun = max, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.1) +
stat_summary(fun = min, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.1) +
theme(axis.line = element_line(color = "black", size = 0.25),
axis.ticks = element_line(color = "black", size = 0.25),
axis.text = element_text(color = "black", angle = 90, size = 18),
axis.title = element_text(color = "black", size = 18)) +
geom_text(data = df_boxplot, aes(x = 1, y = median,
label = paste0("Median: ", round(median, 2))),
vjust = -1, hjust = -0.5, size = 4, color = "black") +
theme(panel.background = element_blank())
```
这样可以避免 `p_boxplot_exp_mt.gene` 类型不匹配的错误。
R语言代码是v = q + geom_bkde2d(),为什么报错说在使用stat_bkde2d()函数时没有正确设置参数
`geom_bkde2d()` 函数在 R 语言中是用来制作二维密度图的,它需要一个数据集作为输入,并且可以使用一些参数来调整图形的外观。而 `stat_bkde2d()` 函数是用来计算二维密度估计的,它也需要输入数据,并且需要设置一些参数来调整估计的精度和平滑程度。
因此,如果你想使用 `stat_bkde2d()` 函数来计算二维密度估计,你需要将它应用于数据集后再将结果传递给 `geom_bkde2d()` 函数。例如:
```
library(ggplot2)
data <- data.frame(x = rnorm(1000), y = rnorm(1000))
density <- stat_bkde2d(data, aes(x, y), n = 50)
ggplot(data, aes(x, y)) +
geom_point() +
geom_bkde2d(data = density, aes(fill = ..density..), contour = FALSE)
```
在这个例子中,我们首先生成了一个包含 1000 个随机观测值的数据集,然后使用 `stat_bkde2d()` 函数计算了该数据集的二维密度估计,并将结果存储在 `density` 变量中。接下来,我们使用 `ggplot2` 包中的 `geom_point()` 函数将观测值绘制为散点图,并使用 `geom_bkde2d()` 函数将二维密度估计绘制为填充颜色的密度图。在 `geom_bkde2d()` 函数中,我们使用 `data = density` 参数来指定我们要绘制的密度图的数据来源,并使用 `aes(fill = ..density..)` 参数来指定填充颜色的变量为密度值。最后,我们使用 `contour = FALSE` 参数来禁用密度图的等高线绘制。
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