我有一个R函数,它为散点图生成95%的置信度椭圆。输出如下所示,每个椭圆(50行)的默认值为50点:
[,1] [,2]
[1,] 0.097733810 0.044957994
[2,] 0.084433494 0.050337990
[3,] 0.069746783 0.054891438
我想在ggplot2
散点图上为一个名为'site‘的因子的每个级别叠加一些这样的椭圆,该散点图由以下命令生成:
> plat1 <- ggplot(mapping=aes(shape=site, size=geom), shape=factor(site)); plat1 + geom_point(aes(x=PC1.1,y=PC2.1))
这是在一个名为dflat
的数据集上运行的,该数据集如下所示:
site geom PC1.1 PC2.1 PC3.1 PC1.2 PC2.2
1 Buhlen 1259.5649 -0.0387975838 -0.022889782 0.01355317 0.008705276 0.02441577
2 Buhlen 653.6607 -0.0009398704 -0.013076251 0.02898955 -0.001345149 0.03133990
结果很好,但是当我尝试添加椭圆时(假设有一个站点,名为"Buhlen"):
> plat1 + geom_point(aes(x=PC1.1,y=PC2.1)) + geom_path(data=subset(dflat, site="Buhlen"),mapping=aes(x=ELLI(PC1.1,PC2.1)[,1],y=ELLI(PC1.1,PC2.1)[,2]))
我收到一条错误消息:"Error in data.frame(x = c(0.0977338099339815, 0.0844334944904515, 0.0697467834016782, : arguments imply differing number of rows: 50, 211
我以前曾设法修复过这个问题,但我记不清是如何修复的。geom_path似乎依赖于相同的点,而不是绘制新的点。任何帮助都将不胜感激。
发布于 2011-03-10 23:50:08
也许这对你有帮助:
#bootstrap
set.seed(101)
n <- 1000
x <- rnorm(n, mean=2)
y <- 1.5 + 0.4*x + rnorm(n)
df <- data.frame(x=x, y=y, group="A")
x <- rnorm(n, mean=2)
y <- 1.5*x + 0.4 + rnorm(n)
df <- rbind(df, data.frame(x=x, y=y, group="B"))
#calculating ellipses
library(ellipse)
df_ell <- data.frame()
for(g in levels(df$group)){
df_ell <- rbind(df_ell, cbind(as.data.frame(with(df[df$group==g,], ellipse(cor(x, y),
scale=c(sd(x),sd(y)),
centre=c(mean(x),mean(y))))),group=g))
}
#drawing
library(ggplot2)
p <- ggplot(data=df, aes(x=x, y=y,colour=group)) + geom_point(size=1.5, alpha=.6) +
geom_path(data=df_ell, aes(x=x, y=y,colour=group), size=1, linetype=2)
输出如下所示:
Here是一个更复杂的例子。
发布于 2012-04-17 19:45:22
Keelan Evanini,Ingrid Rosenfelder和Josef Fruehwald (JoFrhwld@gmail.com)创建了一个95%置信区间椭圆的ggplot2统计实现(以及在ggplot2中绘制椭圆的一种更简单的方法):
您可以将其用作:
library(ggplot2)
library(devtools)
library(digest)
source_url("https://raw.github.com/low-decarie/FAAV/master/r/stat-ellipse.R")
qplot(data=df, x=x, y=y, colour=colour)+stat_ellipse()
创建数据的步骤
set.seed(101)
n <- 1000
x <- rnorm(n, mean=2)
y <- 1.5 + 0.4*x + rnorm(n)
colour <- sample(c("first", "second"), size=n, replace=T)
df <- data.frame(x=x, y=y, colour=colour)
https://stackoverflow.com/questions/2397097
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