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

时间: 2024-01-31 16:02:49 浏览: 141

35.R语言geom_contour等高线图绘制教程.pdf

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R语言geom_contour等高线图绘制教程 R语言中的geom_contour是一种常用的等高线图绘制方法，用于绘制等高线图，以便更好地展示数据之间的关系。本教程将详细介绍如何使用R语言中的ggplot2包和metR包来绘制等高线图。需要安装和加载必要的包，包括ggplot2和metR包。可以使用install.packages()函数来安装这些包，然后使用library()函数来加载它们。 install.packages("metR") library(ggplot2) library(metR) 接下来，需要准备数据。在本教程中，我们使用volcano数据来绘制等高线图。可以使用data.table::melt()函数来将volcano数据转换为适合绘图的格式。 v <- data.table::melt(volcano) 然后，可以使用ggplot()函数来绘制等高线图。geom_contour_filled()函数用于绘制填充图，geom_contour()函数用于绘制等高线图。 ggplot(v, aes(Var1, Var2)) + ggplot2::geom_contour_filled(aes(z = value), binwidth = 10, position = 'identity') + geom_contour(aes(z = value), binwidth = 10, position = 'identity', color = "#1F77B4", lineend = "round", breaks = seq(100, 200, 10), show.legend = F, linemitre = 50) + scale_x_continuous(expand = c(0, 0)) + scale_y_continuous(expand = c(0, 0)) + coord_flip() 在上面的代码中，我们使用ggplot()函数来绘制等高线图，然后使用geom_contour_filled()函数和geom_contour()函数来绘制填充图和等高线图。binwidth参数用于控制等高线图的精度，position参数用于控制等高线图的位置。color参数用于控制等高线图的颜色，lineend参数用于控制等高线图的线末端样式，breaks参数用于控制等高线图的断点，show.legend参数用于控制是否显示图例，linemitre参数用于控制等高线图的线 style。接下来，可以使用metR包中的geom_text_contour()函数来添加文本标签。 ggplot(v, aes(Var1, Var2)) + ggplot2::geom_contour_filled(aes(z = value), binwidth = 10, position = 'identity') + geom_contour(aes(z = value), binwidth = 10, position = 'identity', color = "#1F77B4", lineend = "round", breaks = seq(100, 200, 10), show.legend = F, linemitre = 50) + scale_x_continuous(expand = c(0, 0)) + scale_y_continuous(expand = c(0, 0)) + coord_flip() + metR::geom_text_contour(aes(z = value), stat = "text_contour", binwidth = 10, check_overlap = T, skip = 0, stroke = 0, color = "red") 在上面的代码中，我们使用geom_text_contour()函数来添加文本标签，stat参数用于控制文本标签的统计方式，binwidth参数用于控制文本标签的精度，check_overlap参数用于控制文本标签的重叠，skip参数用于控制文本标签的跳过，stroke参数用于控制文本标签的线 style，color参数用于控制文本标签的颜色。本教程详细介绍了如何使用R语言中的ggplot2包和metR包来绘制等高线图，包括如何安装和加载必要的包，如何准备数据，如何绘制等高线图，如何添加文本标签等等。

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

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geom_smooth参数用法

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

geom_histogram(binwidth = 0.05)

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

p <- p + geom_bar(stat = "identity") 错误: unexpected symbol 于 "# 再添加geom_bar图层 p"

p <- p + geom_bar(stat = "identity") 错误: unexpected symbol 于 "# 然后加上geom_bar()层 p"

p + geom_density(color = "black", #线和点的颜色 错误: unexpected symbol 于 " geom_density()

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geom_line(aes(group = School))

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

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