圆形线端geom_smooth

是一种数据可视化技术，用于在散点图中添加平滑的曲线来展示数据的趋势。它是基于ggplot2包中的geom_smooth函数实现的。

圆形线端geom_smooth可以根据数据的分布情况自动选择合适的平滑方法，例如局部多项式回归（LOESS）或线性回归。它可以帮助我们更好地理解数据的整体趋势，并预测未来的趋势。

优势：

提供了一种简单而直观的方式来展示数据的趋势，使数据更易于理解。
可以根据数据的特点自动选择合适的平滑方法，减少了手动调整参数的工作量。
可以通过调整参数来控制平滑程度，以满足不同的需求。

应用场景：

圆形线端geom_smooth可以用于分析销售数据，帮助预测未来的销售趋势。
在科学研究中，可以使用圆形线端geom_smooth来分析实验数据，找出其中的规律。
在金融领域，可以使用圆形线端geom_smooth来分析股票价格的变化趋势，辅助投资决策。

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产品介绍链接地址：

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云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos

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ggplot2绘制时，使用geom_point绘制散点图，geom_smooth加入拟合曲线，method选择为loess,se=TRUE表示加入置信带，span控制loess平滑的平滑量，较小的数字产生波动线...ggplot(data = mydata, aes(x,y)) + geom_point(fill="black",colour="black",size=3,shape=21) + geom_smooth...ggplot(data = mydata, aes(x,y)) + geom_point(fill="black",colour="black",size=3,shape=21) + geom_smooth...geom_smooth()给数据加入拟合曲线，这里使用lm()方法，置信带不展示，颜色为"lightgrey"。这时候的图形如下： ?...4.3 有趣的拓展 R 中的ggimage[3]包提供了geom_image()函数可以将对应的圆形数据点使用图片替代展示。我们将其运用到上面的数据集中，就可以得到有趣的图了。

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R4DS学习记录_ggplot2 - CG

, mapping = aes(x = flipper_length_mm, y = body_mass_g, color = species)) + geom_point()4.2.4 添加趋势线(...method = "lm")#draw the line of best fit based on a linear model with method = "lm"4.2.5不同族群如何共享同一趋势线理解...但是如果把他们当作整体画趋势线就会的出错误的结果。...(method = "lm")#`geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'#Warning messages:#1: Removed 2 rows containing...(method = "lm")#`geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'#Warning message:#Removed 2 rows containing non-finite

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R for data science （第一章） ②

您可以设置点的形状，但无法设置线的“形状”。另一方面，您可以设置线的线型。 geom_smooth（）将为您映射到linetype的变量的每个唯一值绘制一个不同的线型，具有不同的线型。...在这里，geom_smooth（）根据他们的drv值将汽车分成三行，描述汽车的动力传动系统。一行描述具有4值的点，一行描述具有f值的点，并且一行描述具有r值的点。...geom_smooth。许多geom，如geom_smooth（），使用单个几何对象来显示多行数据。对于这些geoms，您可以将组审美设置为分类变量以绘制多个对象。...) + geom_smooth(mapping = aes(x = displ, y = hwy, group = drv)) ggplot(data = mpg) + geom_smooth...geom_smooth（）中的本地数据参数仅覆盖该层的ggplot（）中的全局数据参数。

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ggplot2_散点图

添加拟合的曲线 geom_smooth()：添加一条平滑的曲线参数：color：设置颜色 size：线的粗细 linetype:线的类型 fill: 置信区间的颜色填充 method：平滑曲线的绘制方法...(method = lm) ## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x' ?...# 去除置信区间 p + geom_point() + geom_smooth(method = lm, se = FALSE) ## `geom_smooth()` using formula '...# 局部加权回归：默认的方法 p + geom_point() + geom_smooth() ## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula...# 更改颜色设置 p + geom_point(aes(color = cyl, shape=cyl)) + # 曲线的颜色和fill用于区分组 geom_smooth(aes(color =

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1.6几何对象

ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) + geom_point() + geom_smooth...答：是把图例隐藏了，默认参数是show.legend = TRUE. (4) geom_smooth() 函数中的 se 参数的作用是什么？...geom_point(size=3)+ geom_smooth(se=F,size=2) ?...第四个图：根据frv变量给散点图填充，但是只绘制了一条拟合线。所以这里不可以直接放在原始图层里，得放在geom_point()中。...第五幅图：在第三幅图基础上改变了拟合曲线的线的类型(linetype)。

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day4 呦呦鹿鸣——R for data science阅读笔记之ggplot（）

显示体重和鳍状肢长度之间关系的平滑曲线geom_smooth(method = "lm")注意添加位置是给每个企鹅种群单独拟合曲线？还是给整个企鹅群体拟合曲线？给图加上标题吧！...aes(x = flipper_length_mm, y = body_mass_g)) + geom_point(aes(color = species, shape = species)) + geom_smooth...分类变量箱线图——一种用于描述分布的位置度量（百分位数）的视觉速记，也能识别潜在的异常值框上下界之间距离称为四分位距（IQR），从分布的第 25 个百分位数延伸到第 75 个百分位数；中位数，框中间的一条线；...这三条线可以让您了解分布的分布，以及分布是在中位数附近对称还是偏向一侧。...一条线从框的两端延伸到分布中最远的非异常值点。

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R-ggplot2 绘制带颜色条的相关性散点图

本期推文就介绍一篇关于使用ggplot2 绘制带有颜色映射的相关性散点图，本期涉及的知识点如下： stat_bin_2d()绘制密度颜色映射 geom_smooth() 绘制拟合线颜色映射相关性散点图绘制...), breaks=c(0,10,20,30,40), labels=c("0","10",'20','30','>40'))+ #绘制拟合线并设置为红色...geom_smooth(method = 'lm',se = F,color='red',size=1)+ #绘制对角线 geom_abline(slope = 1,intercept...0.5,0.5,0.5,0.5), "cm"))) plot2 知识点01：使用stat_bin_2d(binwidth = c(.012,.012)) 设置颜色映射属性知识点02：使用geom_smooth...(method = 'lm',se = F,color='red',size=1)，设置se = F，绘制拟合线。

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（数据科学学习手札55）利用ggthemr来美化ggplot2图像

chalk') p1 <- ggplot(data=data, aes(displ, hwy))+ geom_point(mapping = aes(shape=factor(cyl)))+ geom_smooth...有的又过于商务硬朗，除了直接套用这些主题，我们还可以自己创建新的主题以加入自己对构图的想法： 3.1 Palettes（调色板）　　palette决定了图像中所有元素的颜色，包括所有图层、背景、网格线等...：一个长度为2的向量，lower位置和upper位置用于控制梯度色彩的上下限 background:设置背景色彩 text：设置文本部分的字体颜色 line：设置坐标轴颜色 gridline：控制网格线的颜色...3.2 ggthemr()的其他关键参数　　前文中我们使用函数ggthemr()来挂载主题，而除了最关键的主题参数之外，ggthemr()还有若干控制其他图像样式的参数，如下： layout：用于网格线样式...line_weight：设置坐标轴和网格线的宽度，默认0.5 set_theme：逻辑型变量，控制是否启动palette传入的主题，默认为TRUE 3.3 微调图像对比度　　ggthemr中十分贴心地提供了调节图像对比度的函数

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跟着PNAS学画图：R语言ggplot2分组添加拟合曲线

(se=F,size=1,color="#ffffff",span=0.25)+ geom_smooth(se = F, size = .5, span = .25)+ theme_minimal...(base_size = 16) image.png 这里原始代码还设置字体了，我这里就跳过了，因为我的电脑没有这个字体接下来做细节调整添加一条水平辅助线 dftemp %>% ggplot...(aes(age,y=m/f,color=country))+ geom_smooth(se=F,size=1,color="#ffffff",span=0.25)+ geom_smooth(se...(se=F,size=1,color="#ffffff",span=0.25)+ geom_smooth(se = F, size = .5, span = .25)+ theme_minimal...(se=F,size=1,color="#ffffff",span=0.25)+ geom_smooth(se = F, size = .5, span = .25)+ theme_minimal

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R语言ggplot2散点图添加拟合曲线和回归方程的简单小例子

= 40) head(df) ggplot2基本的散点图并添加拟合曲线 library(ggplot2) p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth...Rstudio的图形显示界面会不清楚我也不知道如果要显示95%置信区间，可以将se参数的FALSE改为TRUE p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth...* df$x + rnorm(100, sd = 40) head(df) my.formula <- y ~ x ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth...最后是调整细节进行美化点的大小与颜色，透明度拟合曲线相关颜色，粗细与填充去掉背景网格线代码 ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth...(0,100,200,300))+ scale_x_continuous(breaks = c(0,25,50,75,100,105))+#x轴比上个图多个105 theme_bw()+ geom_smooth

24.5K4 1

ggplot2绘制散点图配合拟合曲线和边际分布直方图

❞ 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。...可直接在图形上添加拟合线，而不是基于数据点的平滑。 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。...这个函数不仅仅限于线性回归，还可以用于更高阶的多项式回归。

1.5K7 0

「R」ggplot2数据可视化

) > ggplot(data=mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) + + geom_point(pch=17, color='blue', size=2) + + geom_smooth...colorvalpha, linetype, size geom_point() 散点图 color, alpha, shape, size geom_rug() 地毯图 color, sides geom_smooth...shape 点的形状（和pch一样，0=开放的方形，1=开放的圆形，2=开放的三角形，等等） position 绘制诸如条形图和点等对象的位置。...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。...theme()函数中的选项可以让我们调整字体、背景、颜色和网格线等。主题可以使用一次，也可以保存起来应用到多个图中。

7.3K1 0

R语言分段回归数据数据分析案例报告

,se=T) #############然后画图 plot(fit) 可以构造一个相对复杂的 LOWESS 模型（span参数取小一些），然后和一个简单的模型比较，如： qplot(x, y) + geom_smooth...() # 总趋势相关视频散点图分为两部分我们可以将原始散点图分为两部分，并拟合两条单独但相连的线。...---- 01 02 03 04 因此，让我们为这些数据建立一个分段线性回归模型并可视化： 0) + geom_smooth() + theme(panel.background = element_rect

2322 0

R-ggplot2 学术散点图绘制

（2）添加拟合线、图序号我们通过添加拟合线和图序号等元素对图表进行完善，代码如下： plot <- ggplot(scatter_data,aes(x = true_data,y = model01..._estimated)) + geom_point(shape=15) + #绘制拟合线 geom_smooth(method = 'lm',se = F,color='red',size..., axis.text.y = element_text(margin=unit(c(0.5,0.5,0.5,0.5), "cm"))) plot 知识点：直接使用 geom_smooth...plot <- ggplot(scatter_data,aes(x = true_data,y = model01_estimated)) + geom_point(shape=15) + geom_smooth...plot <- ggplot(scatter_data,aes(x = true_data,y = model01_estimated)) + geom_point(shape=15) + geom_smooth

1.5K1 0

跟着NatureEcology&Evolution学作图：R语言GGally包展示多变量两两相关系数

Seed_Data.csv") dat %>% mutate(target=paste("cultivar",target,sep="")) -> dat dat 这个图主要分为三个部分右上角upper 对角线diag...和左下角lower 每个好像都可以自定义函数去展示想展示的内容和调节细节比如论文中的figure3a 定义了左下角的点图和拟合线的颜色 lowerFn <- function(data, mapping...ggplot(data = dat, mapping = mapping) + geom_point(colour = "darkgray",size=0.2,alpha=0.7) + geom_smooth...ggplot(data = dat, mapping = mapping) + geom_point(colour = "darkgray",size=0.2,alpha=0.7) + geom_smooth...调节相关系数文本的大小用的是 upper = list(continuous = wrap("cor",size = 5))这行代码中的size参数 image.png figure3b自定义了对角线和左下角的画图函数

3631 0

R语言之可视化⑥R图形系统续目录

使用geom_smooth（）添加拟合的平滑回归线。默认情况下，函数geom_smooth（）添加回归线和置信- 区域。...iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width))+ geom_point(aes(color = Species))+ geom_smooth...修改主题请注意，ggplots的默认主题是theme_gray（）（或theme_grey（）），它是具有灰色背景和白色网格线的主题。更多主题可用于专业演示或出版物。

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