密度图和直方图 sunqi 2020/8/3 Density Plot Density Plot：也称作核密度图 函数和参数 geom_density() color, size, linetype:...颜色、大小和线的类型 fill：填充 alpha：透明度 绘图 # 需要的包 library(ggplot2) theme_set( theme_classic() + theme(legend.position...p % ggplot( aes(x = weight)) # 简单的直方图 # bins为一个柱子里放的数目 p + geom_histogram(bins = 30, color...# 和和密度图组合 # 添加核密度图 p3 <- p + geom_histogram(aes(y = stat(density)), colour="black...结束语 核<em>密度</em><em>图</em><em>和</em><em>直方图</em>一般<em>在</em>论文中<em>使用</em>的很少，这也就注定是一个数据探索阶段的绘图，所以修的再漂亮也没什么用 love&peace
一、 合并多幅图形到一张图中 如果使用的是R的基础绘图形，则可以使用par和layout函数来将多幅图形放到一张图中。但是，如果是使用ggplot绘图系统，则要使用其他的方法来合并图形。...cowplot包是由Claus O.Wilke开发的，它是ggplot2的一个扩展包，可以将多幅图形合并到同一张图形当中。...使用ggExtra包可以非常轻松的在图形中添加边缘分布图，可以添加的图形包括直方图，箱线图和密度图。 下面的代码首先绘制了一幅散点图，然后添加了边际图形，如图7所示。...从图中可以看到，散点图同时添加了密度曲线和直方图。 四、 在ggplot中插入一个外部图形元素 使用annotation_custom()函数，可以在图中添加表，图和其他的元素。...通过下面的步骤可以在一幅散点图中添加图形元素： 首先创建一幅散点图。 在散点图中添加一个关于x轴的箱线图。
想象有一张空白的画布，在画布上我们需要定义可视化的数据（data），以及数据变量到图形属性的映射（mapping）。 下面使用数据集 mtcars 作图。...例如，在上图中，我们将变量 am 映射到颜色，但具体使用哪种颜色是 ggplot2 自动选择的。如果想自己设定颜色，就需要使用标度（scale）函数了。...接下来我们将探索用 ggplot2 包绘制常用统计图形的方法。 2.分布的特征 在探索数据的过程中，最基本的手段就是观察单个变量的取值情况。对于连续型变量，可以绘制直方图或密度曲线图。...我们还可以将直方图和密度曲线同时展示，如下图所示。...除了直方图和密度曲线图，箱线图也经常用于展示数值型变量的分布，尤其多用于各组之间分布的比较。
如你所见，直方图上叠加核密度图，专业来说，核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法。核密度图是用来观察连续型变量分布的有效方法。...绘制密度图的方法： plot(density(x)) 其中的x是一个数量型向量，由于plot()函数会创建一副新的图形，要向一幅已经存在的图形上叠加密度曲线，可使用lines()函数： >par(mfrow...小提琴图 小提琴图是箱线图与核密度图的结合。可以使用vioplot 中的vioplot()函数绘制它。...小提琴图基本上是核密度图以镜像方式在箱线图上的添加。在图中，白点是中位数，黑色盒型的范围是下四分位点到上四分位点，细黑线表示须，外部形状即核密度估计。...上图可以在同一个水平上观察每种车型的每加仑汽油行驶公里数。
本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。 在生物信息领域我们常常使用R语言对数据可视化。...直方图和条形图看起来没有什么区别，长得很像，但是这两者并不同一种统计图像。具体来说，通常直方图用来描述连续型数据，比如年龄、身高、体重等。而条形图通常用来描述分类型数据，比如性别、国家等。...因此，直方图可以粗略地表示出数据分布密度，被用于密度估计。 ? 直方图例子 而条形图如下列例子统计了不同国家的样本数量。可以看到下图的柱子之间有间隔，体现出国家并非一个连续变量而是一个分类变量。 ?...条形图例子 直方图/条形图怎么画？ ggplot2提供了绘制直方图和条形图的功能，分别为geom_bar()和geom_histogram()。...所以前者我们做直方图，后者我们做条形图。 2）如何使用ggplot2做直方图 首先我们来看看钻石重量的直方图。
今天跟大家分享关于密度曲线图及其美化技巧！ 密度曲线图可能平时大家用的不多，不过其实没什么神秘，它的功能于直方图一样，都是用于表达连续型数值变量的分布形态。...案例还是使用之前的关于钻石的那个数据集。 ? 密度曲线图所使用的图层函数为geom_density() ,而且函数内position参数位置类型与我们之前讲到的直方图、柱形图（条形图时一样的）。...里面的线条颜色是通过colour参数进行控制（一定要记好colour与fill两个颜色填充参数的区别，colour控制线条、点颜色、fill控制区域颜色，所以在散点图、曲线、折线图途中使用colour参数...，在面积图、柱形图中使用fill参数） ggplot(diamonds,aes(x=price))+geom_density(colour="steelblue") ?...大家可以看到使用dodge参数之后，R语言会有提示建议，密度曲线图中X轴必须是无重复间隔刻度的数据，而此处的概率密度曲线无法满足这个要求： 那么最后一个位置参数是position=fill （堆积百分比
#分面绘图 #如果想要让直方图和密度曲线一起展示，那么最好使用分面绘图，这样更加利于解释和可视化。...不知道要分组处理，所以同样在aes（）中加上factor(race)当作因子处理 #箱线图中的参数width可以设置箱型图的宽度 ggplot(birthwt, aes(x = factor(race)...50%分位数 须是箱边缘超过1.5IQR的点，超过这个点的数据点就是异常值，也就是outlier，并且画上点 这个图就展示了一个偏态数据集直方图，密度曲线和箱型图之间的关系。...A：使用geom_violin()函数即可 小提琴图是一种用来对多个数据分布进行比较的方法.使用普通的密度曲线来对数个分布进行比较往往有一定困难，因为图中的线条会彼此干扰。...A：使用geom_dotplot()函数。 这种点图也叫做Wilkinson点图。在这种图中点的分组和排列取决于数据。每个点的宽度对应了最大组距。
那么今天我们就为大家介绍一下目前在R语言中流行的绘图包ggplot2。 1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。...ggplot图的元素可以主要可以概括如下：最大的是plot（指整张图，包括background和title），其次是axis（包括stick，text，title和stick）、legend（包括backgroud...等高线图 geom_crossbar crossbar图（类似于箱线图，但没有触须和极值点） geom_density 密度图 geom_density2d 二维密度图 geom_errorbar 误差线...描述 stat_abline 添加线条，用斜率和截距表示 stat_bin 分割数据，然后绘制直方图 stat_bin2d 二维密度图，用矩阵表示 stat_binhex 二维密度图，用六边形表示 stat_boxplot...使用xlim()和ylim()来设置连续型坐标轴的最小值和最大值 coord_cartesian(xlim=c(0,100),ylim=c(0,100)) guides：调整所有的text。
参考前文：R绘图笔记 | R语言绘图系统与常见绘图函数及参数 ---- 前面介绍了散点图、柱状图、直方图和核密度估计图，有时候散点图不能很直观的看的出数据的分布情况，这里介绍散点图与统计直方图组合绘制...如果p不提供，则必须提供所有数据，x和y。 data：用于创建边缘地块的数据。框架。如果p被提供并且边缘图反映相同的数据是可选的。 type：要显示什么类型的边缘图。...其中之一是[密度，直方图，箱线图，小提琴，密度图（density, histogram, boxplot, violin, densigram）](“密度图”是指密度图覆盖在直方图上)。...library(gridExtra) #(a) 二维散点与统计直方图 # 绘制主图散点图，并将图例去除，这里point层和path层使用了不同的数据集 scatter <- ggplot() +...# 绘制主图散点图，并将图例去除，这里point层和path层使用了不同的数据集 scatter <- ggplot() + geom_point(data=data2,aes(x=x,y=y,fill
ggplot2 R的作图工具包，可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。...geom="histogram"，直方图 (5) geom="density"，核密度估计图 (6) geom="bar"，条形图barchart ...我们已经讨论了如何利用外观参数在同一图中比较不同分类的差异。...ggplot(diamonds, aes(carat, price)) + stat_bin2d() #二维密度图 ?...scale和mapping是紧密相关的概念。 ? 几何对象(Geometric)：几何对象代表我们图中看到的图形元素，如点、线、多边形等。 ?
前言 在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析的文章中，我们使用了密度分布图和箱线图对薪资水平与学历对薪资的影响进行了分析，那么早起就对这两种图形的绘制方法进行解析，也借着这个机会讲一下我最喜欢的绘图包...：ggplot2 密度分布图 在频率分布直方图中，当样本容量充分放大时，图中的组距就会充分缩短，这时图中的阶梯折线就会演变成一条光滑的曲线，这条曲线就称为总体的密度分布曲线。...这条曲线排除了由于取样不同和测量不准所带来的误差，能够精确地反映总体的分布规律，密度分布图其实就是密度分布曲线的填充。 原文的的密度分布图的绘制软件为R，为啥不用Python？...为了读者可以从图中读到更多信息，我们再将两个岗位的平均薪资线添加进去，首先计算两个岗位的平均薪资并创建为dataframe ?...结束语 以上就是使用R绘制漂亮的密度分布图过程，我已将原始数据放在公众号后台回复招聘获取，感兴趣的读者可以利用原始数据自己使用python进行处理得到我们需要的数据格式再绘制，最后留一个问题，怎样绘制学历关于薪资的箱线图
请尊重原创，转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 展开一张画布 ggplot2和其他作图工具不同，它是以图层覆盖图层的方式画出一个完美图像的，就像是photoshop里的图层...，那么首先我们得有一张画布（如果没有安装R语言和ggplot2请见《 十八-R语言特征工程实战 》） [root@centos $] R> library(ggplot2) > ggplot() 使用geom_abline...geom_point画点 下面我们来一张空画布上画一个点，画点和画线不同在于：线可以指定一个x或y的截距就可以了，可以作为一个简单的参数传给geom_hline或geom_vline，但是画点涉及到的是一些...请尊重原创，转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 使用geom_bar来画直方图 直观上看，直方图是表达一种累积量，因此默认的直方图的高度是counts或sum，也就是像下面这样子...y值来分开画密度图，并且用不同颜色来表示不同的y值，那么我们可以用描边的方式(左)，也可以用填充的方式(中)，当然也可以两者结合 > ggplot(data, aes(x, colour = factor
前面给大家介绍 ☞【R绘图】散点图+直方图（密度图） 今天小编给大家介绍第二种方法，绘制散点图，并且在散点图上添加直方图和密度曲线。我们还是使用☞【R绘图】散点图+直方图（密度图）里面使用的数据。...这次我们使用的R包叫ggExtra #安装相应的R包 BiocManager::install("ggExtra") BiocManager::install("ggplot2") #加载相关的包 library...(legend.position="none") #删除图注 p 我们可以得到下面这张散点图 接下来我们在这张图的基础上本别来添加直方图或者密度曲线 1....+密度曲线 #在散点图上添加密度曲线+在散点图上添加histogram ggExtra::ggMarginal(p, type = "densigram", xparams...=list(fill = "green"), yparams = list(fill="orange"), ) 4.添加箱型图 #在散点图上添加箱型图 ggExtra
#不同的几何对象，要求的属性会有些不同，这些属性也可以在几何对象映射时提供，比如上一图，也可以用以下语法来画： p <- ggplot(small) p+geom_point(aes(x=carat,...="identity") #柱状图和直方图是很像的，直方图把连续型的数据按照一个个等长的分区（bin）来切分，然后计数，画柱状图。...密度函数图 #说到直方图，就不得不说密度函数图，数据和映射和直方图是一样的，唯一不同的是几何对象，geom_histogram告诉ggplot要画直方图，而geom_density则说我们要画密度函数图...，在我们熟悉前面语法的情况下，很容易画出： ggplot(small)+geom_density(aes(x=price, colour=cut)) ggplot(small)+geom_density...箱式图 #数据量比较大的时候，用直方图和密度函数图是表示数据分布的好方法，而在数据量较少的时候，比如很多的生物实验，很多时候大家都是使用柱状图+errorbar的形式来表示，不过这种方法的信息量非常低，
使用ggplot2绘图的过程就是选择合适的几何对象、图形属性和统计变换来充分暴露数据中所含有的信息的过程； 因为ggplot2绘图语法风格的迥然不同，使得其学习成本比其他绘图包（包括基础绘图框架）要高不少...，在刚开始上手的时候可能稍有难度（而且官网的帮助内容比较不友好），而本文也是我在日常使用和与别人交流中摸索和总结出来的，将对ggplot2的绘图语法和绘图部件进行介绍，并附以常用的一些图形示例； 下面我们就来探索..., hwy, data=data) 这里，我们使用的图层是散点层，也就是图中的散点，目前为止它是我们这幅图的第一层图层，接下来，我们再添加上一层图层： qplot(displ, hwy, data=data...，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...qplot非常相似，只需要将图形属性和变量名放到函数aes()内即可，但要注意，这里不像qplot默认的图层为散点图，使用ggplot时如果不+geom_部分，则没有图层会被创建，例如： library
针对如何选择最适宜的图表，Dr.Andrew Abela 提供了一个很好的方法示意图： 在使用图表分析的时候，常用的有7种图表： 1. 散点图 2. 直方图 3. 柱状图和条形图 4. 箱线图 5....如下图所示： 下面是一个简单的画直方图的例子，使用的是R中的ggplot()和geom_histogram()函数。...柱状图和条形图 使用场景：柱状图一般用于表现分类的变量或者是连续的分类变量的组合。 在超市数据的例子中，如果我们需要知道在每一年新开的超市的门店数量，那么柱状图就是一个很好的图形分析的方式。...图中，黑色的点为离值群。离值群的检测和剔除是数据挖掘中很重要的环节。 下面是一个简单的画箱线图的例子，使用的是R中的ggplot()和geom_boxplot函数。...热点图 使用场景：热点图用颜色的强度（密度）来显示二维图像中的两个或多个变量之间的关系。可对图表中三个部分的进行信息挖掘，两个坐标和图像颜色深度。
mpg（4）使用hwy和cyl绘制一张散点图。...见上图（2）在使用facet_grid(drv ~ cyl)生成的图中，空白单元的意义是什么？它们和以下代码生成的图有什么关系？...1.6.2 几何对象函数geom_point()geom_smooth()ggplot2中的每个几何对象函数都有一个mapping参数同一张图中可以放置多个几何对象ggplot(data = mpg)+...()1.6.3 练习题（1）在绘制折线图、箱线图、直方图和分区图时，应该分别使用哪种几何对象？...（5）在比例条形图中，我们需要设定group = 1，这是为什么呢？换句话说，以下两张图会有什么问题？任何图形都是数据集、几何对象、映射集合、统计变换、位置调整、坐标系和分面模式的一个组合！
把代码在R里面原样输出看看效果，把数据和代码和图形在脑海中形成连接，最后留在我心底的就只有映射这一核心思想。...，它开创性的在R语言绘图中增加了图层的概念（如果你熟悉PS应该对图层不陌生）。...关于ggplot2，下面的内容很重要！ 首先必须练习几个基本图形来了解它映射的思想。 散点图、直方图、条形图、密度图、箱线图。...cut的不同选取不同形状的点，根据 color来画不同颜色的点，可以在 ggplot里面映射，也可以在几何对象里面映射 2.直方图 ggplot(small)+geom_histogram(aes...=clarity)) 密度函数图，数据和映射和直方图是一样的，唯一不同的是几何对象， geom_histogram告诉 ggplot要画直方图，而 geom_density则说我们要画密度函数图，也是同样的把连续型的数据按照一个个等长的分区
R的基础包里面也有很多画图函数，例如plot();barplot();qqplot(); 但是还有大名鼎鼎的ggplot2包，用这个包的函数画出的图比较漂亮，而且使用灵活。...在ggplot的官方手册中提及到， 一张统计图形是由从数据到几何对象（geometric object，记为geom，如点，线，条形等），图形属性（aesthetic attributes，记为aes，...1.直方图 #直方图 ggplot(small.diamonds)+geom_histogram(aes(x=price)) 还可以按照不同的变量填充不同色，比如切工、钻石颜色 ggplot(small.diamonds...(aes(x=color)) 注意直方图和柱形图的区别：直方图把连续型的数据按照一个个等长的分区（bin）来切分，然后计数，画柱状图。...而柱状图是分类数据，按类别计数 3.密度函数图 #密度函数图 ggplot(small.diamonds)+geom_density(aes(x=price,color=clarity))#color指定颜色
比如“身高”和“年龄”，你可以理解是同一个人的两个参数，这样在同一张图中可以看到每个人的“身高”和“年龄”的取值，从而分析出来这两个变量之间是否存在某种联系。...下面三张图分别对应“x”“>”和“o”。 ? ? ? 除了Matplotlib外，你也可以使用Seaborn进行散点图的绘制。...在Matplotlib中，我们使用plt.hist(x, bins=10)函数，其中参数x是一维数组，bins代表直方图中的箱子数量，默认是10。...其中参数x是一维数组，bins代表直方图中的箱子数量，kde代表显示核密度估计，默认是True，我们也可以把kde设置为False，不进行显示。核密度估计是通过核函数帮我们来估计概率密度的方法。...我们创建一个随机的一维数组，然后分别用Matplotlib和Seaborn进行直方图的显示，结果如下，你可以看出，没有任何差别，其中最后一张图就是kde默认为Ture时的显示情况。 ? ? ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
