geom_smooth(colour='black',stat="smooth",method='loess',se=F,span=0.5

时间: 2024-01-31 07:02:49 浏览: 136
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image transform:smooth

在你的代码中添加了`geom_smooth()`函数，该函数用于向散点图添加平滑曲线。具体的参数设置如下： - `colour = 'black'`：设置平滑曲线的颜色为黑色。 - `stat = "smooth"`：指定使用平滑曲线的统计方法。 - `method = 'loess'`：选择使用局部加权回归（LOESS）方法进行平滑。 - `se = F`：禁用平滑曲线上的置信区间带。 - `span = 0.5`：控制平滑曲线的平滑程度，数值越小表示曲线更接近原始数据点。 综上所述，这段代码会在散点图上添加一条黑色的LOESS平滑曲线，并且禁用置信区间带。平滑曲线的平滑程度由`span`参数控制。
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ggplot(IP_ASR_SDI,aes(SDI,ASR)) + geom_point(aes(color = location, shape = location))+ scale_shape_manual(values = 1:4) + annotate('text',x=0.3,y=max(IP_ASR_SDI$ASR),#定义添加文本位置 label=paste('R = ',round(a[["estimate"]],3),sep = ''), size=4,color='black') + annotate('text',x=0.3,y=max(IP_ASR_SDI$ASR),#定义添加文本位置 label=paste('P = ',round(a[["p.value"]],3),sep = ''), size=4,color='black') + geom_smooth(colour='black',stat="smooth",method='loess',se=F,span=0.5

最后，使用geom_smooth()函数添加了一条黑色的LOESS平滑曲线。 整个代码的功能如下： 1. 创建一个散点图，横轴为SDI，纵轴为ASR。 2. 使用color = location, shape = location设置散点的颜色和形状，其中形状...

b+geom_point(size=2,color='blue')+ coord_fixed()+theme_classic()+ geom_smooth(method = "lm",formula = y ~ x,size=2,color="black",fill="green")+ theme (aspect.ratio=1,axis.text.x = element_text (size = 15),axis.title.x = element_text (size = 15),axis.title.y = element_text(size = 15),axis.text.y = element_text (size = 15))+ stat_cor(data=data, method = "pearson")

geom_smooth(method = "lm",formula = y ~ x,size=2,color="black",fill="green")表示添加一条线性回归线，用黑色表示线的颜色，绿色表示线的填充颜色；theme (aspect.ratio=1,axis.text.x = element_text (size = ...

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

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",...

ggplot() + geom_path(data = world_map, aes(x = long, y = lat, group = group), color = "gray") + geom_point(data = baiyang_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "white")+ geom_point(data = qingyang_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "lightgreen") + geom_point(data = heiyang_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "black") + geom_point(data = daye_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "yellowgreen") + geom_point(data = huyang_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "orange") + ggtitle("map")这段代码中哪里有问题

这段代码中没有明显的语法错误，但是缺少了一个加号（+）来连接ggtitle()函数，它应该在最后一个geom_point()函数的后面。应该将代码修改为： ggplot() + geom_path(data = world_map, aes(x = long, y = lat...

ggplot()+ geom_histogram(binwidth = 200,data=data,aes(x=SII,y=..count..),alpha = 0.8,colour="gold3",fill="gold3")+ scale_y_continuous(sec.axis = sec_axis(~./80, name = "HR (95%CI) for 2-year all-cause mortality"))+ geom_line(data=HR, aes(SII,yhat*80), linetype="solid",size=1,alpha = 0.7,colour="steelblue1")+ geom_ribbon(data=HR, aes(SII,ymin = lower*80, ymax = upper*80), alpha = 0.1,fill="blue")+ theme_classic()+ geom_hline(yintercept=1*80, linetype=2,size=1)+ geom_vline(xintercept=570,size=1,linetype=2,color = '#d40e8c')+ geom_vline(xintercept=1010,size=1,linetype=2,color = '#d40e8c')+#查表HR=1对应的age labs(x="Systemic immune-inflammation index", y="Count")+ xlim(0,3500)+ labs(title = " ")+ theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))

首先使用 geom_histogram 函数绘制直方图，binwidth 参数设置直方图的宽度，data 参数指定数据集，aes 函数设置 x 轴为 SII，y 轴为计数，alpha 参数设置透明度，colour 参数设置边框颜色，fill 参数设置填充颜色。...

b<-ggplot(data,aes(x=index,y=Cerebellum)) b+geom_point(size=2,color='blue')+ coord_fixed()+theme_classic()+ geom_smooth(method = "lm",formula = y ~ x,size=2,color="black",fill="green")+ theme (aspect.ratio=1,axis.text.x = element_text (size = 15),axis.title.x = element_text (size = 15),axis.title.y = element_text(size = 15),axis.text.y = element_text (size = 15))+ stat_cor(data=data, method = "pearson")将代码中输出的相关系数和显著性水平设为显示三位小数

geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x, size = 2, color = "black", fill = "green") + theme(aspect.ratio = 1, axis.text.x = element_text(size = 15), axis.title.x = element_text(size = 15), axis....

p1 <- ggplot(data, aes(x=vmPFC.AF, y=GPT)) + geom_point(colour = "black",size=3.5)+ labs(x = "β", y = expression(bold(paste("GPT"))))+ geom_smooth(method = 'lm', formula = y ~ x, se = TRUE, color ='gray', size = 2, linetype = 1)+ theme_classic()+ #只有横竖坐标轴 theme(plot.margin = margin(0.3, 0.3, 0.3, 0.3, "cm"), axis.text = element_text(color = "black", size = 15, face = "bold"), axis.title = element_text(color = "black", size = 20, face = "bold"), axis.ticks = element_line(size = 2), axis.ticks.length=unit(0.3, "cm"), axis.line = element_line(size = 2, color = "black")) #coord_cartesian(xlim = c(12, 33), ylim = c(0, 1.21), expand = FALSE) p1 + annotate("text", x =0, y = 32, parse = TRUE, label = "~italic(r) ~'= - 0.4443,'~italic(p)~' = 0.00002'", size = 5, colour = "black") 通过调整r语言代码，将以上的散点图变为黑底白字

可以在原有的代码后面添加一个"theme_dark()"函数即可： p1 + annotate("text", x =0, y = 32, parse = TRUE, ... size = 5, colour = "black") + theme_dark() 这样就可以将散点图变为黑底白字的样式了。

ggplot(plotdata,aes(x=RDA1,y=RDA2,color=plotdata$Group))+ #geom_point(size=4,aes(color = plotdata$Group,shape=plotdata$Treatment))+ # #guides(color=guide_legend(title = "Bac"),shape=guide_legend(title = ""))+ #改图例名称 #stat_ellipse(geom = "polygon",linewidth=0.5,level = 0.95,alpha = 0.1)+ #圈 geom_segment(data=RDAE,aes(x = 0, y = 0, xend = RDAE[,1]*3.5, yend = RDAE[,2]*3.5), arrow = arrow(length = unit(0.03, 'npc')),linewidth =0.4,color="gray2",size = 3)+ #箭头 geom_text(data = RDAE,aes(RDA1 * 4,RDA2 * 4,label = rownames(RDAE)),color = 'gray2',size = 4)+ xlab(paste("RDA1 (",rda1,"%",")"))+ylab(paste("RDA2 (",rda2,"%",")"))+ theme_bw(base_line_size = 1.05,base_rect_size = 1.05)+ scale_color_manual(values=c("#3FBDA7","#0172B6","#BD3C29","#F0965D","#BEBADA"))+ scale_shape_manual(values = c(1,2,3))+ theme(panel.grid.major=element_blank(),panel.grid.minor=element_blank(), legend.position = c(0.97, 0.85), #修改图例位置 legend.background = element_blank(), # 设置图例背景为透明 )+ geom_hline(aes(yintercept=0), colour="gray45",size=0.5, linetype="dashed")+ geom_vline(aes(xintercept=0), colour="gray45",size=0.5, linetype="dashed") 请调整箭头与文本的位置

geom_segment(data=RDAE,aes(x = 0, y = 0, xend = RDAE[,1]*3.5, yend = RDAE[,2]*3.5),arrow = arrow(length = unit(0.03, 'npc')),linewidth =0.4,color="gray2",size = 3)+ #箭头 geom_text(data = RDAE,aes...

修改以下R语言代码，使其x轴成为2段轴，其中左段为0至3000，占比80%；右段为3000至6000，占比20%：ggplot(data1, aes(x = The_number_of_nuclei_in_each_cell_type_of_SOL, y = Cell_type_SOL, fill = as.factor(col))) + geom_bar(stat = "identity", position = position_dodge(width = 6000), colour = "black") + scale_x_continuous(limits = c(0, 6000), expand = c(0, 0))+ geom_text(aes(label = The_number_of_nuclei_in_each_cell_type_of_SOL), color = "black", vjust = 0.5, hjust = -0.2)+ scale_fill_manual(values = c("red", "blue", "green","red", "blue", "green","red", "blue", "green","red", "blue", "green")) + labs(title = "条形图", x = "x轴标签", y = "y轴标签", fill = "组别信息")+ theme(axis.line = element_line(color = "black", size = 0.5), axis.text = element_text(color = "black",family = "Arial"), panel.background = element_blank())

geom_bar(stat = "identity", position = position_dodge(width = 6000), colour = "black") + scale_x_continuous( breaks = c(0, 3000, 6000), labels = c("0 - 3000 (80%)", "3000 - 6000 (20%)"), limits =...

帮我修改以下代码，使他们可以正确运行：library(ggplot2) library(gridExtra) ggplot(df, aes(x = x, y = y, color = z)) + geom_point() p1 <- ggplot(subset(df, z == 'a'), aes(x = x, y = y)) + geom_point(color = 'black') p2 <- ggplot(subset(df, z == 'b'), aes(x = x, y = y)) + geom_point(color = 'black') p3 <- ggplot(subset(df, z == 'c'), aes(x = x, y = y)) + geom_point(color = 'black') grid.arrange(p1, p2, p3, ncol = 3) centroids <- aggregate(df[, c('x', 'y')], by = list(df$z), FUN = mean) names(centroids)[1] <- 'z' p1 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(aes(color = z)) + geom_point(data = subset(centroids, z == 'a'), aes(x = x, y = y, color = z), size = 4) p2 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(aes(color = z)) + geom_point(data = subset(centroids, z == 'b'), aes(x = x, y = y, color = z), size = 4) p3 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(aes(color = z)) + geom_point(data = subset(centroids, z == 'c'), aes(x = x, y = y, color = z), size = 4) grid.arrange(p1, p2, p3, ncol = 3) p1 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(data = subset(df, z == 'a'), aes(color = z)) + geom_point(data = subset(df, z != 'a'), color = 'grey70') p2 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(data = subset(df, z == 'b'), aes(color = z)) + geom_point(data = subset(df, z != 'b'), color = 'grey70') p3 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(data = subset(df, z == 'c'), aes(color = z)) + geom_point(data = subset(df, z != 'c'), color = 'grey70') grid.arrange(p1, p2, p3, ncol = 3)

p1 (subset(df, z == 'a'), aes(x = x, y = y)) + geom_point(color = 'black') p2 (subset(df, z == 'b'), aes(x = x, y = y)) + geom_point(color = 'black') p3 (subset(df, z == 'c'), aes(x = x, y = y)) + ...

{r} # write your answer here ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Petal.Length, color = Species)) + geom_point(shape=1)+geom_smooth(FALSE)

# geom_smooth参数FALSE表示不添加光滑曲线，如果设为TRUE则会自动添加拟合曲线，这里选择不添加 + geom_smooth(FALSE) 这个命令会生成一个散点图，其中各品种的花朵分布在二维空间（花萼长度 vs. 花瓣长度）上...

如何使以下代码绘制的曲线增加颜色和曲线含义ggplot(be,aes(year,Rate,group=sex))+ geom_point(size=3,shape=20)+ stat_smooth(method = lm, formula = y ~ rcs(x,3))

stat_smooth(method = lm, formula = y ~ rcs(x, 3)) + scale_color_manual(values = c("blue", "red")) + ggtitle("发病率趋势图") + labs(x = "年份", y = "发病率", color = "性别") 在这个例子中，我们...

错误: unexpected string constant 于 " labs(x="X axis",y="Y axis")+ geom_smooth(method="lm",linewidth=2,color"purple""

这个错误是由于代码中缺少等号导致的。在代码中，color"purple"应该改为color="purple"。修改后的代码如下所示： R library(ggplot2) ... geom_smooth(method = "lm", linewidth = 2, color = "purple")

Error in geom_density_diag(alpha = 0.5) : could not find function "geom_density_diag" 怎么回事

这个错误提示是因为 R 语言中没有名为 "geom_density_diag" 的函数，可能是因为你没有正确加载相关的包或者拼写错误。你可以尝试加载 ggplot2 包并使用 "geom_density" 函数来绘制密度图。

#[绘制带饼图的地图] library(ggplot2) setwd("C:/Users/kc/Desktop/drawing/ureT-matou-count") count <- read.table("zong.txt", sep = "\t", header = T, check.names = F) theme_defined <- theme(panel.background = element_rect(fill = NA), axis.text.x = element_text(color = "black", size =12, angle = 45, hjust = 1), axis.text.y = element_text(color = "black", size = 12, angle = 0), axis.title.y = element_text(color = "black", size = 13, angle = 90), axis.line.y = element_line(color = "black", linetype = "solid"), # y轴线特征 axis.line.x = element_line (color = "black",linetype = "solid"), # x轴线特征 panel.border = element_rect(linetype = "solid", linewidth = 1.0,fill = NA), # 图四周框起来 legend.position = "none") #count$mate = factor(count$mate) ggplot(count, aes(x=group, y=number,color=mate)) + geom_boxplot(notch = TRUE,position = position_dodge(1)) + theme_defined+ #geom_dotplot(binaxis = "y", stackdir = "center",dotsize = 0.1) geom_jitter(aes(color = mate),shape=7,alpha=0.5, size=0.3,position = position_dodge(1)) + #geom_jitter(shape = 16,size=0.1,position = position_jitter(0.5)) theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) #,position = position_jitter(0.2)改进这段R语言代码

geom_jitter(aes(color = mate), shape = 21, alpha = 0.5, size = 3, position = position_dodge(1)) + scale_color_manual(values = c("black", "red", "blue")) + labs(title = "带饼图的地图", x = "组别", y...

options(repr.plot.width = 10,repr.plot.height = 10) ggplot(data.bar,aes(x = index,y=center,fill=class))+ scale_y_continuous(limits = c(-1,3))=geom_bar(stat = "identity")+ facet_grid(class~.)+guides(fill=FALSE)+theme_bw()+ geom_text(aes(label=round(center,2)),size=4,vjust=-0.5)+ theme(text=element_text(size = 25))Error in +.gg(geom_bar(stat = "identity"), facet_grid(class ~ .)) : ℹ Did you forget to add this object to a <ggplot> object?

geom_bar(stat = "identity") + facet_grid(class~.) + guides(fill=FALSE) + theme_bw() + geom_text(aes(label=round(center,2)),size=4,vjust=-0.5) + theme(text=element_text(size = 25)) 你可以...
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

![MATLAB](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8652af2d537643edbb7c0dd964458672.png) # 1. 时间序列分析基础概念 在数据分析和预测领域，时间序列分析是一个关键的工具，尤其在经济学、金融学、信号处理、环境科学等多个领域都有广泛的应用。时间序列分析是指一系列按照时间顺序排列的数据点的统计分析方法，用于从过去的数据中发现潜在的趋势、季节性变化、周期性等信息，并用这些信息来预测未来的数据走向。 时间序列通常被分为四种主要的成分：趋势（长期方向）、季节性（周期性）、循环（非固定周期）、和不规则性（随机波动）。这些成分
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如何在TMS320VC5402 DSP上配置定时器并设置中断服务程序？请详细说明配置步骤。

要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能，关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识，帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接：[TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构，尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计
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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩