首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

具有多个标记的geom_vline()的密度图,作为ggplot中的均值

在ggplot中,geom_vline()是用于绘制垂直线的函数。具有多个标记的geom_vline()的密度图是指在密度图上同时绘制多个垂直线,这些垂直线标记了数据的均值。

密度图是一种用于可视化数据分布的图表类型,它通过在数据分布曲线下方的区域进行着色来表示数据的密度。在ggplot中,可以使用geom_density()函数来创建密度图。

要在密度图上绘制多个标记的geom_vline(),可以使用ggplot的layer函数来实现。以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
library(ggplot2)

# 创建一个示例数据集
data <- data.frame(value = rnorm(100))

# 绘制密度图
p <- ggplot(data, aes(x = value)) +
  geom_density()

# 计算数据的均值
mean_value <- mean(data$value)

# 在密度图上绘制均值的垂直线
p <- p +
  geom_vline(xintercept = mean_value, linetype = "dashed", color = "red") +
  annotate("text", x = mean_value, y = 0, label = "Mean", vjust = -1)

# 显示图表
print(p)

在上述代码中,首先创建了一个示例数据集data,然后使用ggplot和geom_density()函数创建了一个基本的密度图。接着,使用mean()函数计算了数据的均值mean_value,并使用geom_vline()函数在密度图上绘制了均值的垂直线。最后,使用annotate()函数添加了一个标签,标记了均值的位置。

这是一个简单的示例,你可以根据实际需求进行修改和扩展。对于更复杂的数据分析和可视化任务,可以使用其他ggplot函数和技巧来进一步定制和美化图表。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云计算服务:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 腾讯云数据库:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 腾讯云服务器运维:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 腾讯云音视频处理:https://cloud.tencent.com/product/vod
  • 腾讯云人工智能:https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 腾讯云物联网:https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
  • 腾讯云移动开发:https://cloud.tencent.com/product/maap
  • 腾讯云存储:https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云区块链:https://cloud.tencent.com/product/baas
  • 腾讯云元宇宙:https://cloud.tencent.com/product/vr
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

R语言计算一组数据置信区间并画密度进行可视化展示简单小例子

计算置信区间用到函数是CI()函数,来自R语言包Rmisc R语言包Rmisc第一次使用需要先安装 install.packages("Rmisc") 计算某组数据均值95%置信区间 x<-iris...样本越大,样本均值越接近总体均值,所以均值置信区间就会越窄 正好昨天推文是画密度是给指定区间填充颜色 ggplot2画密度分布按取值范围填充不同颜色 下面使用ggplot2画密度展示并且展示均值...) ggplot(iris,aes(Sepal.Length))+ geom_density(fill="grey")+ geom_vline(xintercept = x1[1],lty="dashed...")+ geom_vline(xintercept = x1[3],lty="dashed")+ geom_area(data=dat1,aes(x=x,y=y),fill="red")+...geom_vline(xintercept = x1[2],lty="dashed")+ scale_y_continuous(expand = c(0,0),

5.8K20

(数据科学学习手札38)ggplot2基本图形简述

abline()、hline()与vline()   在R基础绘图系统我们可以在已绘制床上通过abline来添加线条,在ggplot2当然也有类似的方法: geom_abline():   ...~variable) p 2.5 density()与density2d()   很多时候当我们获取数据集样本数量足够时,通常我们可以绘制密度估计来大致描述数据集数据分布,ggplot2当然提供了这类方法...contour为F: # 密度函数,通过fill设置填充颜色数据为密度,geom设置绘制栅格 p <- ggplot(data, aes(x = X1, y = X2)) + stat_density2d...,在数据基本描述性统计具有重要意义,而ggplot2必然可以绘制箱线图,而且可以绘制得非常精美,下面先看一个最朴素分组箱线图形式: p <- ggplot(mpg, aes(class, hwy...小提琴同样优美的图形,因为涉及内容比较复杂,我准备在之后单独开一篇来介绍,下面仅展示一张简单小提琴: library(ggplot2) data <- mtcars p <- ggplot

5.1K20

ggplot2画密度分布按取值范围填充不同颜色

之前发过一篇推文 ggplot2画散点图拼接密度 模仿下面这幅图片。但是遇到一个问题是如何给密度某一个部分填充不同颜色,就像下面的图片被红色方框圈住部分。 ?...- STHDA 首先是最基本密度分布 第一步是构造数据 x<-rnorm(500,0,1) df<-data.frame(x) df 基本密度分布 ggplot(df,aes(x))+ geom_density...image.png 这里需要注意一个问题是默认Y轴是小数,应该是某个值占所有的数据比例,如果要把它改成频数可以加stat="bin"参数 ggplot(df,aes(x))+ geom_density...image.png 上面的如果想要给x小于-2和大于2填充另外一种颜色改如何实现呢?...image.png 欢迎大家关注我公众号 小明数据分析笔记本

2.6K30

使用Pythonfolium包创建热力密度

最近探索出来一个在Python创建热力图非常高效方法,使用folium包来创建热力图,实际效果非常赞,过程简单,代码量少。...folium包基于leaflet在线地图库封装,在R语言中leaflet接口已经非常完善,如果你对R语言中leaflet包api接口感兴趣,可以参考这几篇文章。...leaflet地图: 动态地理信息可视化——leaflet在线地图简介 动态地理信息可视化——散点地图系列 动态地理信息可视化——leaflet构造路径 动态地理信息可视化——leaflet填充地图...来了,从此动态地图又多了一些乐趣~~~ folium包支持多种类型空间可视化形式,今天这一篇仅就其中热力密度进行分享。...以上数据是虚构,整体效果也没有任何意义,接下来尝试着对全球城市发展报告中国各个城市gdp数据进行热力图展示。

4.8K20

R语言作图(二)density plot

上次分享了小提琴曲线(violin plot)作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮密度(density plot)。...Step2.绘图数据读取 #注释:header=T表示数据第一行是列名,如果没有列名就用header=F data<-read.csv(“your file path”, header = T)...Step3.绘图所需package安装、调用 #注释:ggplot2是目前公认绘图很强一个安装包,如果已经安装,这句就不需要啦 install.package(“ggplot2”) #注释:package...到这里你已经可以画出比较高B格density plot了,不过有些同学可能有 特殊要求,比如把两组均值画出来,那本小仙再小秀一下?...1.准备平均值数据并读取 mean<-read.csv(“your file path”) ?

3.9K20

R语言可视化——ggplot图表系统辅助线

在之前推送,曾经有过一篇介绍excel图表辅助线制作方法,其中用到技巧五花八门、令人眼花缭乱。 而ggplot图表系统辅助线添加起来却异常简单,非常易于操作。...以上柱形图中,我们如果想要了解五个公司销售额均值以及单个公司销售额与均值对比情况,需要在图表添加一条平均线。...以上通过geom_hline图层为柱形添加了均值辅助线,但是大家一定好奇为啥均值线那么低,低于所有公司销售额,因为均值是季度均值,而销售额是年度累计销售额。 接下来我们制作一个分季度柱形。...像素画处理之后,再加上均值十字线,你可以清晰地看到,数据分布形态,左下角最为密集。 辅助线另外一种常见用途就是在时间序列数据。...start是一个代表日期字段,也就是说我们可以赋值给geom_vline函数一个字段,从而在折线图中绘制出多个时间点辅助线。

2.1K130

R语言作图——density plot(密度)

原创 黄小仙 上次分享了小提琴曲线(violin plot)作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮密度(density plot)。 Step1....绘图数据读取 data<-read.csv(“your file path”, header = T) #注释:header=T表示数据第一行是列名,如果没有列名就用 header=F Step3....绘图所需package安装、调用 install.package(“ggplot2”) #注释:ggplot2是目前公认绘图很强一个安装包,如果已经安装,这句就不需要啦 library(ggplot2...plot了,不过有些同学可能有 特殊要求,比如把两组均值画出来,那本小仙再小秀一下?...导出高清方法在这里: R语言作图技巧——导出高清 R语言作图系列还有: R语言作图——Beeswarm(蜜蜂) R语言作图——Circular bar plot(环形柱状) R语言作图

1.7K10

复现 sci 顶刊 3D 密度函数

可以看出,该方法点估计和真实值非常接近,并且还给出对应点密度函数。根据这个核密度函数你可以求出 预测区间。 好像内容介绍太多了,本文不是文献解读?。主要是复现这个,那正式开始吧!...这里我们主要使用 plot3D[2] 包 scatter3D 函数进行绘制,当然也可以尝试使用 Scatterplot3d[3] 包。 首先构造一些模拟数据作为例子。...这里我们假设每个时间点密度函数服从正态分布,均值分别为 1:5,标准差都为 1。颜色是自己比较喜欢几种配色,参考小明推文:R语言ggplot2画图一套好看配色以及调整字体简单小例子。...mean1 = 1:5 # 刻画不同时间对应密度函数均值 len = 1000 col = c("#02B1e6", "#E81D22", "#F9BC15", "#8015f9", "#20e81d...这时基本得到了与文献类似的 3D 密度函数啦!

1.3K20

R绘图-ggplot2(1)

), 1000), ] ##查看数据情况 head(small) summary(small) #画图实际上是把数据变量映射到图形属性上。...)) p+geom_point() 3、几何对象(Geometric) #在上面的例子,各种属性映射由ggplot函数执行,只需要加一个图层,使用geom_point()告诉ggplot要画散点,于是所有的属性都映射到散点上...#柱状是用来表示计数数据,但在生物界却被经常拿来表示均值,加上误差来表示数据分布,这可以通常图层来实现,我将在图层一节给出实例。...密度函数 #说到直方图,就不得不说密度函数,数据和映射和直方图是一样,唯一不同是几何对象,geom_histogram告诉ggplot要画直方图,而geom_density则说我们要画密度函数...箱式 #数据量比较大时候,用直方图和密度函数是表示数据分布好方法,而在数据量较少时候,比如很多生物实验,很多时候大家都是使用柱状+errorbar形式来表示,不过这种方法信息量非常低,

1K20

R语言绘图之ggplot2

箱线图 geom_contour 等高线图 geom_crossbar crossbar(类似于箱线图,但没有触须和极值点) geom_density 密度 geom_density2d 二维密度...著名拿破仑远征) geom_rug 触须 geom_segment 线段 geom_smooth 平滑条件均值 geom_step 阶梯 geom_text 文本 geom_tile 瓦片(即一个个小长方形或多边形...) geom_vline 竖直线 统计变换函数 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,用矩阵表示 stat_binhex...二维密度,用六边形表示 stat_boxplot 绘制带触须箱线图 stat_contour 绘制三维数据等高线图 stat_density 绘制密度 stat_density2d 绘制二维密度...重要图层控制对象,因为它负责图形渲染类型。

4.2K10

ggplot2画散点图拼接密度

image.png 前几天有一个读者在公众号留言问上面这幅应该如何实现,我想到一个办法是利用ggplot2分别画散点图和密度,然后利用aplot包来拼图,aplot包是ggtree作者新开发一个包...image.png 按照Y轴范围填充三个颜色,比如大于3填充一个,小于-3填充另外一种,-3到3填充另外一种 给数据添加一列新用来映射颜色 df$color3,"A...image.png 接下来是密度 ggplot(df,aes(x))+ geom_density(fill="grey",alpha=0.5)+ scale_y_continuous(expand...image.png y轴密度分布也是这样画,下面就不重复了 接下来是拼图 library(ggplot2) library(aplot) p1<-ggplot(df,aes(x,y))+ geom_point...image.png 遇到问题是:如何给密度右下角一部分填充另外一个颜色,这个我暂时还不知道如何实现?大家如果知道如何实现欢迎留言呀! 欢迎大家关注我公众号 小明数据分析笔记本

81520

数据科学17 | 统计推断-期望方差和常见概率分布

期望(expectation) 期望是指随机变量试验每次可能结果概率乘以其结果总和。 对于概率质量函数为p(x)离散随机变量X,期望值为: 。 随机变量分布中心就是其均值或期望值。...均值改变,分布会如同均值向左或向右移动。统计推断,用样本均值估计总体分布均值(期望值),样本量越多,样本均值约接近总体均值。...70.5 61.7 2 68.5 61.7 3 65.5 61.7 4 64.5 61.7 5 64.0 61.7 6 67.5 62.2 #画出小孩身高分布柱状密度分布...标准差(standard deviation)为方差平方根。 概率分布,方差定义为随机变量X与均值?之间距离平方期望:统计描述,总体方差 ;样本方差 。 ?为总体均值, 为样本均值。...library(UsingR) data(father.son) x <- father.son$sheight n <- length(x) #画出儿子身高直方图及密度分布 ggplot(father.son

1.6K20

数据科学24 | 回归模型-基本概念与最小二乘法

回归分析在统计学中非常重要,目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度,并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣变量。...2.不同?值下残差平方均值变化 可以看到?值变大向分布中心靠近时,残差平方均值变小;?值从分布中心继续变大时,残差平方均值重新变大。当?...3.孩子身高均值 证明孩子身高均值 是使公式 最小?值: ? 即?等于孩子身高均值 时,残差平方和最小。...6.不同?值残差平方和变化 可以看到,斜率?=0.64时,残差平方和最小。可以用 预测孩子身高。 在R可以用lm()函数快速拟合线性模型。...7.添加回归线 ---- 基本概念 1. 经验均值 定义经验均值为 样本数据点减去平均值会得到均值为0数据,定义 ,则 均值为0。这个过程称为"居中"随机变量。

3.9K20

一小时掌握R语言数据可视化

、geom_hline、geom_vline画直线 下面我们来在这张画布上画一条横线: > ggplot() + geom_hline(yintercept = 5) 我们也可以画一条竖线 > ggplot...() + geom_vline(xintercept = 5) 当然我们也可以画斜线, > geom_abline(intercept = 2.5, slope=1) 本应该画一条斜率为1,截距为2.5...:线可以指定一个x或y截距就可以了,可以作为一个简单参数传给geom_hline或geom_vline,但是画点涉及到是一些x、y数据值,ggplot是把数据和作图撇清,也就是数据是数据,成像是成像...(y)), position="fill") 利用geom_density画概率密度曲线 概率密度就是某些值出现频次多少一个曲线,并做平滑,如下: > x <- rep(c(1,3,7,11,23,50,60...y值来分开画密度,并且用不同颜色来表示不同y值,那么我们可以用描边方式(左),也可以用填充方式(),当然也可以两者结合 > ggplot(data, aes(x, colour = factor

1.2K120

跟着Nature Genetics学作图:使用ggarrange函数对ggplot2多个进行组合

/zenodo.org/record/6332981#.YroV0nZBzic https://github.com/Jingning-Zhang/PlasmaProtein/tree/v1.2 今天推文重复一下论文中...Figure1,涉及到5个,分别是折线图,韦恩,散点图,频率分布直方图,最后一个知识点是如何将这5个组合到一起 image.png 首先是定义作图主题内容 library(ggplot2)...,如果按照他主题来做出没有横纵坐标轴 第一个折线图代码 library(readxl) df.peer <- read_excel("data/20220627/Fig1.xlsx", sheet...坐标轴文本千分位用逗号分隔,论文中没有提供这个代码,可以参考链接 https://scales.r-lib.org/reference/label_number.html image.png 第二个韦恩代码...他这里韦恩是借助ggforce这个R包直接画了两个圆 df.venn <- read_excel("data/20220627/Fig1.xlsx", sheet = "1b") library

2.2K11
领券