我在分析一个变化在零左右的系列。为了了解这个系列中有哪些部分倾向于积极或消极,我正在绘制一个geom_smooth。我想知道是否有可能使平滑线的颜色取决于它是否在0以上或以下。下面是一些代码,它产生了一个非常类似于我试图创建的图形。
set.seed(5)
r <- runif(22, max = 5, min = -5)
t <- rep(-5:5,2)
df <- data.frame(r+t,1:22)
colnames(df) <- c("x1","x2")
ggplot(df, aes(x = x2, y = x1)) + ge
我有一个由多行组成的基本绘图,我想用光滑的线条在ggplot2中重新创建。
数据如下:
x1
ID P col Lat
86230 0.16666667 black 45.06
86230 0.57142857 black 45.42
86230 0.88235294 black 45.66
86230 1.00000000 black 45.87
96464 0.46428571 black 45.06
96464 0.50000000 black 45.42
96464 0.92857143 bl
有人指出,ggplot2是一种有效的数据可视化工具,它非常有用,但我正试图完全理解我所做的事情,而且我在寻找合适的资源来告诉我一些困难。
library(ggplot2)
bone <- read.csv('/Users/kylehammerberg/Desktop/ML Extra Credit/spnbmd.csv')
### Generate scatter plot of data
ggplot(bone) + aes(age, spnbmd, color=sex) + geom_point()
### Fit splines to both male
我正在用geom_smooth()绘制一年内的温度值。我有每天的最小、最大和平均温度,我想把平均值显示为一条线,然后像你一样显示一个置信区间。有一个关于se = T的geom_smooth()参数,我想知道如何提供变量作为“置信区间”。我知道你可以用geom_errorbar()的方框图来做这件事,我也希望有一个类似的版本。
我希望我的图看起来像这样的结果,但使用最大值和最小值来显示置信区间。
mean <- runif(365, min = 10, max = 25)
max <- runif(365, min = 26, max = 35)
min <- runif(36
我正在尝试使用R中的geom_smooth()覆盖多条趋势线,我现在有这段代码。
ggplot(mtcars2, aes(x=Displacement, y = Variable, color = Variable))
+ geom_point(aes(x=mpg, y = hp, col = "Power"))
+ geom_point(aes(x=mpg, y = drat, col = "Drag Coef."))
(mtcars2是mtcar的规范化形式)
这给了我这个图表。
我试图使用geom_smooth(方法=‘lm’)为这两个变量绘制两条