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ggplot2绘制散点图配合拟合曲线和边际分布直方图

图形展示 图形解读 ❝此图使用经典的企鹅数据集进行展示，在散点图的基础上按照分组添加拟合曲线及回归方程与R,P值，后使用ggExtra添加密度曲线与数据分布直方图，使用已有R包进行绘制非常的方便，此图大概有以下几点注意事项...❞ 1.拟合曲线的添加 ❝拟合曲线的添加在R中常用的大概有两个函数geom_smooth与ggmpisc::stat_poly_line。两者均可用于在R图形中添加平滑线或拟合线，需要选择正确的模型。...❞ stat_poly_line 是一个在 ggplot2 图形中添加多项式回归线的函数。这个函数直接计算多项式回归模型，并将拟合线添加到图形上。它允许指定多项式的阶数，即回归方程中最高次项的次数。...geom_smooth是一个更通用的函数，用于在 ggplot2 图形中添加平滑曲线或拟合线。它支持多种平滑方法，包括局部回归（loess）、光滑样条（smooth spline）和线性模型。...它可以自动选择平滑参数，还可以显示拟合线周围的置信区间。 回归方程的添加 ❝stat_poly_eq:用于添加多项式回归方程和相关统计量(如 R2、p 值等)的标签。

1.1K70

ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

此外，坐标变换发生在统计变换之后 面处理：在更一般的情节中称为条件图或网格图。面处理描述了应该使用哪些变量来分割数据，以及如何排列它们。...因为即使我们使用了许多缺省值，ggplot2的显式语法语法也相当冗长，这使得快速尝试不同的绘图变得困难。它还模仿plot()函数的语法，使ggplot2对于熟悉Base R图形的用户更容易使用。...4.3.3 使用ggplot()绘图 4.3.3.1 创建一个层叠的图 ggplot2语法的第一个明显特性是分层，这意味着一个图至少由一个层创建，并通过使用gglot()函数向现有图添加更多玩家来增强。...# 设置se=FALSE以关闭置信区间 p1+geom_smooth(method=“lm”，se=FALSE) # `geom_smooth()` using formula 'y ~ x' ?...实际上，在ggplot2中，除了颜色之外，我们还可以使用大小、形状、笔划（边界的厚度）和填充（填充颜色）来区分适当绘图中的分组。

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（数据科学学习手札37）ggplot2基本绘图语法介绍

price), data=data) qplot(carat, x*y*z, data=data) 　　同样的，我们也可以对图中的散点设置颜色、大小、形状等参数，与plot不同的是，qplot中可以使用更加丰富的内容和更自由的赋参方法...2.2.5 密度直线图 　　通过传入geom='density'来绘制密度直线图： qplot(carat, data=data, geom='density') 传入colour来绘制分组的多条密度直线图...的图形图层语法 　　图形图层语法是ggplot2的语法基础，它使得图形的重复更新变得更简单灵活，在遇到新问题时也许只需要照搬之前堆砌成的一个优美图形全部代码再稍加修改即可直接使用，下面我们就对ggplot2...，但仅使用了qplot()进行绘图，其局限性是只能使用在qplot()中定义的一个数据集和对应的一组图形属性映射，若希望将不同的数据通过不同的图层构建方式来展现在一张图上，就需要使用ggplot()函数...图层内的参数： library(scales) p <- ggplot(data,aes(displ,hwy))+ geom_smooth(method='lm', se

6.8K50

「R」ggplot2数据可视化

分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。ggplot()声明中的aes()函数负责分配变量（图形的视觉特征）。...我们可以使用geom_smooth()函数来添加一系列的平滑曲线和置信区域。函数的参数参考下表： 选项 描述 method= 使用的平滑函数。...例子包括y~x, y~log(x), y~poly(x,n), y~ns(x) se 绘制置信区间（TRUE/FALSE）默认为TRUE level 使用的置信区间水平（默认为95%） fullrange...+ geom_smooth() + geom_point() ?...保存图形 可以使用标准方法来保存创建的图形，也可以使用ggsave()函数更方便保存它们。它的选项包括保存哪幅图形，保存在哪里和以什么形式保存。

7.3K10

ggplot2|详解八大基本绘图要素

#以价格（price）变量为例，且按照不同的切工填充颜色 ggplot(diamond)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut)) ?...柱状图 单变量分类变量：可使用柱状图展示，提供一个x分类变量，画出数据的分布。 #以透明度（clarity）变量为例，且按照不同的切工填充颜色，柱子的高度即为此分类下的数目。...比如柱状图，fill是柱子的填充颜色，这时就使用scale_fill系列函数来更改颜色。 比如点图使用color分组，则使用scale_color_系列函数来更改颜色。...注：除使用scale参数进行设置外，后面会介绍使用更简单易用的函数。 五 统计变换（Statistics） ggplot2提供了多种统计变换方式，此处介绍两种较常用的。...#se 表示是否显示平滑曲线的置信区间，默认TRUE显示；level = 0.95 ggplot(mpg, aes(displ, hwy, color = class)) + geom_point(

6.8K10

散点图及数据分布情况

A：使用geom_smooth()函数，并设置method=lm即可添加拟合线 hw_sp <- ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn))#绘图对象...0.99)#置信区间为0.99 hw_sp+geom_point()+stat_smooth(method = lm,se=F)#不显示置信区间 hw_sp+geom_point(colour='grey60...#使用trim=F保留小提琴的尾部 hw_p + geom_violin(trim = FALSE) #4.使小提琴的区域面积与每组观测值数目成正比 #使用scale='count' hw_p +...(c2009, aes(x = infmortality))#建立一个底图，x轴使1000个婴儿的死亡率 #1.基础点图 c2009_p + geom_dotplot() #2.移出y轴坐标，并使用边际地毯...系统默认使用等高线或者瓦片图将密度映射到填充色或者瓦片图的透明度 #制作底图 faithful_p <- ggplot(faithful, aes(x = eruptions, y = waiting)

7.9K10

了解绘制条形图和折线图的细节

))+geom_col() *默认情况下，颜色为深灰色且条形图没有边框线，可以通过fill调整条形图的填充色，使用colour参数为条形图添加边框线，注意是英式拼写colour。...，并且必须使用dodge使两组数据在水平上错开排列，# 这里映射的变量需要是分类变量ggplot(cabbage_exp,aes(x=Date,y=Weight,fill=Cultivar))+geom_col...A：Cleveland点图使条形图的替代方案，可以减少图形造成的视觉混乱并使图形更具可读性。...size=1,colour='blue') #变量映射到图形属性上会有不同的外观，为了使图形更加鲜艳可以使用scale_colour_brewer()或者scale_color_manual()改变 ggplot...Unc10y表示95%水平以下的置信区间，因此我们使用ymax=Anomaly10y+Unc10y以及ymin=Anomaly10y-Unc10y来表示置信区间 climate_mod <- climate

7K10

用于时间序列概率预测的分位数回归

OLS回归估计量的计算是基于最⼩化残差平⽅。分位数回归估计量的计算也是基于⼀种⾮对称形式 的绝对值残差最⼩化。...不同分位数下的回归系数估 计量常常不同，即解释变量对不同⽔平被解释变量的影响不同。...图(F)：置信区间与预测区间的区别 首先，它们的目标不同： 线性回归的主要目标是找到一条线，使预测值尽可能接近给定自变量值时因变量的条件均值。 分位数回归旨在提供未来观测值的范围，在一定的置信度下。...其次，它们的计算方法不同： 在线性回归中，置信区间是对自变量系数的区间估计，通常使用普通最小二乘法 (OLS) 找出数据点到直线的最小总距离。系数的变化会影响预测的条件均值 Y。...在分位数回归中，你可以选择依赖变量的不同量级来估计回归系数，通常是最小化绝对偏差的加权和，而不是使用OLS方法。 第三，它们的应用不同： 在线性回归中，预测的条件均值有 95% 的置信区间。

21510

盘点12个Python数据可视化库，通吃任何领域

相对于其他商业可视化软件，Python是开源且免费的，而且具有易上手、效果好的优点。 大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。...Seaborn是基于Matplotlib的一个模块，专用于统计可视化，可以和Pandas进行无缝连接，使可视化的初学者更容易上手。...相对于Matplotlib，Seaborn语法更简洁，两者的关系类似于Numpy和Pandas的关系。但是需要注意的是，应该把Seaborn视为Matplotlib的补充，而不是替代物。...但是它也有明显的缺点：一是版本时常更新，最重要的是有时语法不向下兼容，这对于开发者来说是噩梦；二是语法晦涩，与Matplotlib相比，可以说是有过之而无不及。...声明使Altair变得简单、友好和一致，用户使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。 7 ggplot ggplot是基于R语言的ggplot2包和Python的绘图系统。

2.6K20

R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例|附代码数据

.) ## 必须用手进行汇总 ggplot(d,aes(x=Day,y=X,colour=Group)) 从这些图片中得出的主要结论是：（1）我们可能应该使用非线性模型，而不是线性模型；（2）可能存在一些异方差...g1 + geom_line() 这些看起来很不错（如果能得到置信区间就更好了--需要使用delta法或bootstrapping）。...，该函数还需要计算相对于固定效应参数的梯度。...这有点麻烦，但可以通过修改派生函数生成的函数，使之稍微自动化。...AD模型生成器 我们还可以使用AD模型生成器来解决这个问题。它可以处理更复杂的模型，比如拟合更多参数的群体效应。 部分原因是我对ADMB的熟悉程度较低，这有点费劲，最后我通过循序渐进的步骤才成功。

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R语言入门系列之二

数据标准化的目的是使数据总体的参数符合某种要求（具体可参见1.4.3概率统计）。...倒数转换：将数据全部取倒数，也即1/x，倒数转换使0~1范围内的数据范围变大，使>1范围内数据范围变紧凑，而且转换后数据为倒序。...qplot()更简单一些但是参数较少，下面通过一个简单的例子来介绍ggplot2图形构建方法： attach(mtcars) #加载R内置示例数据 library(ggplot2) ggplot(mtcars...，ggplot通过mapping=aes()来映射图形属性，通过“+”来添加图层，使用数据框作为输入数据。...⑵直方图 在ggplot2中，geom_histogram()可以在图层上添加直方图，stat_density()可以在图层上添加密度曲线，我们使用ggplot内置的示例数据mpg做直方图，如下所示：

3.7K30

实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归

如果它们是线性相关的，则它们可能看起来像这样： a<-ggplot(my_data, aes(x=X,y=Y))+ geom_point()+ 为了检查这种关系，我们可以使用回归模型。...我们可以使用多项式之类的变换。下面，我使用三次多项式，因此模型适合： 。这些的组合使函数可以光滑地近似变化。这是一个很好的选择，但可能会极端波动，并可能在数据中引起相关性，从而降低拟合度。...下面是一个ggplot2 对象，该 对象的 geom_smooth 的公式包含ns 函数中的“自然三次样条” 。...这些模型是严格可加的，这意味着我们不能像正常回归那样使用交互项，但是我们可以通过重新参数化作为一个更光滑的模型来实现同样的效果。...一个很好的方法是在“结”点处将光滑曲线链接在一起，我们称之为“样条曲线” 我们可以在常规回归中使用这些样条曲线，但是如果我们在GAM的背景中使用它们，我们同时估计了回归模型以及如何使我们的模型更光滑。

1.3K10

研究人员使用宽场脑成像技术研究意图控制，探索更好的脑机接口使用方式

该论文的第一作者Kelly Clancy博士表示:"在动物身上，我们使用这些设备作为模型，如何使BMI更好。"...一旦我们了解了支持如何学习意图控制的神经回路，我们就由希望使人们更轻松地使用BMI。" 1 实验与图例 传统上，研究有因果控制的物体在大脑中是如何呈现的一直是个挑战。...使用BMIs，主体不会移动，所以可以进行更清晰的比较。...在这项研究中，研究人员使用了一种称为"宽场脑成像(wide-field brain imaging)"的技术，该技术使他们能够在动物使用BMI的同时查看皮层的整个背面。...(D)图为 在任务执行(红色)和被动回放(蓝色)期间，每个光标位置的平均填充触发率。阴影区域表示95％的置信度。

45020

24000年来气候分析登Nature，地表气温上升7度，现代变暖速度幅度不同寻常

国家气候中心预计，明年1—2月冷空气活动将明显转强，我国中东部大部地区气温可能比常年同期偏低，发生阶段性极端寒潮事件的可能性大。 事实上，全球变暖是在导致气候更加不稳定，极端冷事件强度在增大。...Osman 等人通过古气候记录间接获得的代理数据与气候模型结合起来，计算全球平均表面温度相对于过去一千年（1000-1850年）前工业化时期平均值的差异演变。阴影部分代表95%的置信区间。...海洋数据包括500多条海洋记录，每一条都跨越了至少4000年。然后，他们利用这些数据更新了一个气候模型的模拟温度，这个模型代表了过去24000年间不同的时间间隔。...这种混合方法的好处是代理数据使模型更接近现实，而模型填补了没有数据可用的空白。...现在，该团队正在使用他们的方法来研究更深入的过去的气候变化。

46140

数据处理基础—ggplot2了解一下

5.8.2 ggplot2的原理 如果要使用ggplot2绘制数据，则数据必须是数据框。 使用aes映射函数来指定数据框中的变量如何映射到图上的要素 使用geoms来指定数据在图表中的表示方式，例如。...任务1：修改上面的命令以初始化ggplot对象，其中cell10是x变量，cell8是y变量。 很明显，我们刚刚创建的图表信息量不大，因为它们上没有显示数据。要显示数据，我们需要使用geoms。...现在我们已经解决了这个问题，我们更容易在一个图上绘制来自所有10个细胞的数据。 ggplot(counts,aes(x=Cell_ID, y=Counts)) + geom_boxplot() ?...在图的顶部和左侧绘制的树是聚类算法的结果，并使我们能够看到，例如，细胞4,8,2,6和10彼此更相似它们是相似的细胞7图表左侧的树表示应用于数据集中基因的聚类算法的结果。...现在我们可以看到这些基因分为两个类 - 一组8个基因在细胞2,10,6,4和8中相对于其他细胞upregulated ，2,10，6,4,8相对于其他细胞downregulated在细胞中下调。

1.4K30

基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究

由于变换使模型结果的解释更加困难。 如果数据呈正态分布，则可以使用线性混合模型（LMM）。该函数的第一个参数是一个公式，形式为y〜x1 + x2 ...等，其中y是因变量，而x1，x2等是解释变量。...他们相对于巢友更可能对陌生人有侵略性。我将这些统计数据与估计值，标准误，t值和p值一起报告。 那么，如果您的因变量的平均值小于5，或者您有一个二元因变量，而您不能使用PQL，该怎么办？...ggplot(recog, aes(x = Aggression)+ geom_density() + 在这里，我按季节和关系（两个固定效应）划分了数据。...因此，让我们尝试使用更多迭代来重新拟合模型。这需要更多的计算量，但会产生更准确的结果。 Trace(MCMC2, log = TRUE) 现在，看起来都更接近直线周围的白噪声，这表明模型更好。...但是在第二个模型中，对年的置信区间明显较小，说明这个估计更好。

2.5K10

R语言混合效应模型（mixed model）案例研究|附代码数据

由于变换使模型结果的解释更加困难。 如果数据呈正态分布，则可以使用线性混合模型（LMM）。该函数的第一个参数是一个公式，形式为y〜x1 + x2 ...等，其中y是因变量，而x1，x2等是解释变量。...他们相对于巢友更可能对陌生人有侵略性。我将这些统计数据与估计值，标准误，t值和p值一起报告。 那么，如果您的因变量的平均值小于5，或者您有一个二元因变量，而您不能使用PQL，该怎么办？...ggplot(recog, aes(x = Aggression)+ geom_density() + 图片 在这里，我按季节和关系（两个固定效应）划分了数据。...因此，让我们尝试使用更多迭代来重新拟合模型。这需要更多的计算量，但会产生更准确的结果。 Trace(MCMC2, log = TRUE) 图片 现在，看起来都更接近直线周围的白噪声，这表明模型更好。...，对年的置信区间明显较小，说明这个估计更好。

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