R ggplot2散点图:为偏离(回归) geom_smooth线的程度添加颜色 - 腾讯云开发者社区

ggplot_散点图 sunqi 2020/8/1 R 概述 散点图的绘制拟合散点图曲线获得示例数据 # 加载数据 # mecars是一个汽车相关的数据集 data("mtcars") mydata...参数 color:点的颜色 size：点的大小 shape ：点的形状 # 设置主函数 p <- ggplot(mydata, aes(x = wt, y = mpg)) # 绘制散点图 p + geom_point...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...“loess：局部加权回归；“lm”：线性回归 se：置信区间 fullrange：是否全部绘制 level：置信区间值，默认为0.95 # 添加线性回归曲线 p + geom_point() + geom_smooth...# 局部加权回归：默认的方法 p + geom_point() + geom_smooth() ## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第四章数据的图形描述（下）

4.6 ggplot2程序包 ggplot2是R中用于绘图的高级程序包，它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射，例如将不同的数值映射为不同的颜色或其他图形属性。...在上述散点图中添加一条平滑曲线,通过method参数可以指定曲线拟合的方法，默认为method="loess"--平滑局部回归。参数span控制曲线的平滑程度，取值越大曲线越平滑。...”时表示直接显示，" dodge”为按分类变量并列放置，" stack”为堆叠放置，"fill”显示相对比例;" jitter”为增加扰动，常用于散点图，防止图形过分重叠。...进行数据映射时，函数aes()可用于设置图形样式，通过参数color,shape和size分别设置点的颜色、形状和大小按哪些向量分类，通过这些参数，即使一个简单的散点图也可以传递大量信息。...例如用stat_smooth对数据作loess平滑，在carat-price散点图上添加非线性回归线。

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R|散点图+边际图（柱形图，小提琴图），颜值区UP

散点图作为一种展示2组连续变量关系的常用可视化方式之一，添加点，线，箭头，线段，注释，甚至函数，公式，方差表都没有问题。...ggplot2-annotation|画图点“精”，让图自己“解释” R-ggpmisc|回归曲线添加回归方程，R2，方差表，香不香？本文简单的介绍2种散点图添加边际图的方法。...二 ggplot2 + ggExtra绘制边际散点图 使用ggplot2绘制散点图，然后利用ggExtra包的函数添加边际柱形图 2.1 绘制基础散点图 p1 <- ggplot(iris, aes(...2.2 添加一点点细节 1）添加横轴，数轴线； 2）添加R2 和 P值 3）添加回归曲线 p2 <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) +...OK，文献中常见的带边际图的散点图就绘制好了！更多参数设置详见参考资料。

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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。...它们有一些相似之处，但也有一些关键的区别。 ❞ 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。...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。

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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

本篇推文来自于公众号读者的投稿最近在画散点图的时候使用lm函数进行线性回归拟合之后，想将拟合的方程与R2加入到绘制的图片中。在百度中翻了半天，终于在一个外国网站上找到了方法。...df<-data.frame(x = c(1:100)) df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40) head(df) ggplot2基本的散点图并添加拟合曲线...添加拟合方程和R2 这里他的办法是自定义了一个函数，这个函数看起来还挺复杂的，先不用管这个函数的意思了，直接复制过来用就可以了 lm_eqn <- function(df){ m <- lm(y...<- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40) head(df) 这里添加拟合方程用到的是 stat_poly_eq()这个函数 library(ggplot2) library...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

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R语言之可视化⑥R图形系统续目录

例如，以下R代码将数据集初始化为ggplot，然后将一个图层（geom_point（））添加到ggplot上，以创建x = Sepal.Length的散点图y = Sepal.Width： library...改变颜色形状也可以通过分组变量（此处为Species）控制点的形状和颜色。例如，在下面的代码中，我们将点颜色和形状映射到Species分组变量。...R函数：facet_wrap（）。 ggplot2的另一个有趣特性是可以在同一个图上组合多个图层。例如，使用以下R代码，我们将：使用geom_point（）添加点，按组着色。...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。...ggpubr用于发布准备好的图 ggpubr R软件包有助于为具有非高级编程背景的研究人员创建基于ggplot2的漂亮图形（Kassambara 2017）。

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R可视乎 | 散点图系列（1）

曲线的光滑程度与选取数据比例有关：比例越少，拟合越不光滑，反之越光滑。...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...4.1 线性拟合通过lm函数进行回归分析，公式为。并将预测值，残差，残差的绝对值进行存储，结果如下所示。...我们对以下代码进行详细分析：以x为横坐标，y为纵坐标，geom_point()绘制散点图，以Abs_Residuals的大小来填充点和尺寸，颜色为黑色。...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： ?

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R|散点图+边际图（柱形图，小提琴图），颜值UP

散点图作为一种展示2组连续变量关系的常用可视化方式之一，添加点，线，箭头，线段，注释，甚至函数，公式，方差表都没有问题。本文简单的介绍2种散点图添加边际图的方法。...一载入数据，R包使用经典数据集iris library(ggplot2) #加载ggplot2包 library(ggExtra) library(ggstatsplot) data(iris) head...(iris) 二 ggplot2 + ggExtra绘制边际散点图 使用ggplot2绘制散点图，然后利用ggExtra包的函数添加边际柱形图 2.1 绘制基础散点图 p1 <- ggplot(iris...R2 和 P值 3）添加回归曲线 p2 <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) + geom_point(color = "#00AFBB"...2 == 0.0138 * ' p-value = 0.1529' ")p2 既然是ggplot2绘制的，那更多细节还不是按照需求直接加就行嘛 2.3 添加边际条形图使用ggMarginal添加，

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跟着Nature学作图:R语言ggplot2散点图并给指定的点添加颜色

，争取把有原始数据的图都用R语言来复现一下 41586_2023_5710_MOESM4_ESM (1).xlsx 今天的推文复现一下论文中的Fig1a image.png 部分示例数据 image.png...最基本的散点图 library(tidyverse) fig1a<-read_delim("data/20230521/Figure1a.txt", delim = " ")...shape=21, fill="#f1f1f1", color="black")+ theme_bw() image.png 给指定的点映射颜色...这里我的处理方式是把想要映射颜色的点单独挑出来，然后再叠加一层 geneSelected<-c("ZBP1","IFNB1","CGAS","IFNAR1","STING","IFNAR2") match...：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记！

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ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

通常通过某种方式（例如，平滑线、回归线、装箱或聚合、箱线图、散点图等）对数据进行汇总。...然而，图形语法的翻译在ggplot2中没有对应关系（它的作用是由内置的R功能发挥的）。...我们已经有了数据、美观地图的组件，需要添加的组件是散点图图层。...第二步，加点第三步，为了绘制具有平滑曲线的散点图，我们在上一个plot对象中添加了一个名为geom_smooth()的附加几何层。...对于这个图，我们将该方法设置为lm（线性模型的缩写）来绘制最佳拟合线 # Add smoothing geom (layer2) p2 <- p1 + geom_smooth(method="lm")

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R语言从入门到精通：Day17 (ggplot2绘图)

函数ggplot()虽然设置图形，但没有自己的视觉输出，而是使用一个或多个几何函数向图中添加了几何对象(简写为geom)，包括点、线、条、箱线图和阴影区域。...在散点图的例子中，函数geom_point()在图形中画点，创建了一个散点图。最后，函数labs()是可选的，可添加注释(包括轴标签和标题)。图1，散点图 ?...图2与图1最大的区别在于添加了一条“平滑”曲线，这里用到了函数geom_smooth()。对于图3，ggplot2包提供了分组和小面化(faceting)的方法。...在R中，组通常用分类变量的水平(因子)来定义。分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如形状、颜色、填充、尺寸和线类型的视觉特征的分组变量来完成的。...我们在前面已经见过了函数geom_smooth()的例子，该函数中的参数含义依次为：method代表要使用的平滑函数，如lm、glm等；参数formula代表在函数中使用的公式，和回归分析中的参数formula

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R语言之 ggplot 2 和其他图形

1.初识 ggplot2 包 ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统，它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点，将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。...默认值为“loess”，即 LOESS 局部加权回归如果想换一种拟合曲线的方法，可以改变参数 method 的值。...) 上面两幅图中都有两条拟合线，那是因为我们将变量 am 映射成了颜色属性。...函数 scatterplot3d( ) 提供的参数选项包括设置图形符号、突出显示、角度、颜色、线条、坐标轴和网格线等。下面以 datasets 包里的数据集 trees 为例说明此函数的用法。...我们分别以这 3 个变量为坐标轴绘制三维散点图，结果如下图所示。

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「R」使用 ggplot2 进行曲线拟合

有读者询问如何对散点图拟合非线性的曲线。实际上我们通常看到的无论是直线拟合还是各种曲线拟合都属于广义线性模型。这里我们构造一组数据来看看如何使用 ggplot2 来拟合数据。...<- data.frame( x = x, y = y ) 使用 ggplot2 绘制散点图： library(ggplot2) p <- ggplot(df, aes(x, y)) +...p + geom_smooth(method = "lm") #> `geom_smooth()` using formula 'y ~ x' img 如果针对的是非线性回归，而我们已经看到了大致的模式...，我们可以通过 R 支持的公式来设定如何拟合散点。...，然后使用线条添加在图上也是可以的。

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R绘图笔记 | 一般的散点图绘制

可先阅读文章：R绘图笔记 | R语言绘图系统与常见绘图函数及参数 1.利用plot()绘制散点图 R语言中plot()函数的基本格式如下： plot(x,y,...) plot函数中，x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标...主要参数的含义如下：（1）type为一个字符的字符串，用于给定绘图的类型，可选的值如下： "p"：绘点（默认值）； "l"：绘制线； "b"：同时绘制点和线； "c"：仅绘制参数"b"所示的线； "o...，并将气泡的颜色和面积映射到残差的绝对值 scale_fill_continuous(low = "black", high = "blue") + #填充颜色映射到蓝色单色渐变系 geom_smooth...；设置""或FALSE则不绘制边界箱线图； regLine # 默认添加拟合回归线；如为FALSE，则不添加； # 指定lm()函数拟合回归线，默认参数为regLine=list(method=lm,...# 分组变量或因子；使用不同的颜色、绘图符号等来绘制分组图形； by.groups # 为TRUE，则按分组拟合回归线； xlab、ylab # x轴和y轴标签； log # 绘制对数坐标轴； jitter

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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...这里大部分和推文R-ggplot2 学术散点图绘制中的绘图技巧一样，下面我直接给出代码,如下： #绘图 + 颜色 library(tidyverse) library(RColorBrewer) library...), 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...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。...最终，得到的可视化结果如下： ? 这里提一下，由于绘制的数据较少，可能导致绘制的结果不太美观，当然，在数据足够多的情况下，你也可以绘制出如下的相关性散点图： ?

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文献配套GitHub发表级别绘图04-相关性散点图

下面来实现Fig.2b的散点图 一、数据载入 rm(list = ls()) library(reshape2) library(ggplot2) library(RColorBrewer) data...包括： pearson相关系数：适用于连续性变量，且变量服从正态分布的情况，为参数性的相关系数。 spearman等相关系数：适用于连续性及分类型变量，为非参数性的相关系数。....) # 其中x,y是供检验的样本；alternative指定是双侧检验还是单侧检验；method为检验的方法；conf.level为检验的置信水平 # 参考：http://www.sthda.com/...线条粗细 geom_smooth(method = 'lm', se = FALSE, col = 'grey70') + # 拟合线，method：统计算法(lm\glm\gam\loess\...，当想手动设置时，需要添加不同的参数： scale_shape_manual() : 改变点的形状 scale_color_manual() : 改变点的颜色 scale_size_manual() :

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R-ggplot2 基础图表绘制-散点图示例

前两期分别介绍了R-ggplot2 基础散点图R-ggplot2 基础图表绘制-散点图和 Python-seaborn基础散点图Python-seaborn 基础图表绘制-散点图 的绘制方法，较为系统的介绍了绘图的基础语法...，也为一些绘图基础不是很好的小伙伴提供了参考方法，基础的讲过了，接下里我们将示例应用了啊(也是这个系列推文的流程啊:基础+示例演示)，只为让你更好的掌握绘图知识点。...主要涉及的知识点如下： geom_smooth()绘制拟合线 ggrepel::geom_text_repel()绘制不重叠文本 ggplot2 + ggrepel 图表再现这期的推文绘图示例我们使用的是经济学人经典的一张图表...接下来我们就使用ggplot2 + ggrepel 包进行再现，首先，我们预览下本期数据(数据都已经进过处理，也就是简单的数据替换和选择，Python的pandas包和 R的dplyr等包都可以进行处理...geom_smooth()绘制拟合线 geom_smooth(method = "lm",formula = y ~ log(x),se = FALSE,color = "red",size=.8,fullrange

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R-ggplot2 学术散点图绘制

引言本期推文，我们使用 R-ggplot2 绘制学术拟合散点图，关注公众号并后台回复"资源分享"即可获取包括本篇教程的数据及其他绘图教程的Python代码和对应数据 ? ? 。 02....R-ggplot2 绘制（1）默认格式我们首先使用ggplot2 的基本设置对数据进行散点绘制，这里散点形状 shape=15 为黑色方块。...() 绘制拟合线，拟合方式为线性回归(lm)，se 设为False ; 通过geom_text()添加文字元素。...（3）添加R2、误差线、误差统计等统计指标这里就体现出R-ggplot2 绘制图表的灵活之处了，我们使用 ggpubr 包中的stat_cor()和stat_regline_equation() 直接绘制...到这里，一幅符合学术出版的相关性散点图就绘制完成了，我想需要绘制的图表元素应该都体现出来了 ? ? 03. 总结 R-ggplot2 绘制相关性学术散点图还是很方便的(毕竟有好多优秀的第三方包

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「R」ggplot2数据可视化

ggplot函数设置图形但没有自己的视觉输出。使用一个或多个几何函数向图中添加了几何对象(简写为geom)，包括点、线、条、箱线图和阴影区域。...在上述例子中，geom_point()函数在图形中画点，创建了一个散点图。labs()函数是可选的，可以添加注释、轴标签、标题等。 ggplot2中有很多函数，并且大多数包含可选的参数。...分组在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。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。...~sex) 添加光滑曲线这一部分我们着重分析一下添加平滑曲线到散点图的方法。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。...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。

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plotnine，打死不学R语言, 我可以用Python到40岁.....

R语言中的ggplot2库进行了重新实现。...它支持对数据进行分组、筛选和变换，可以添加标签、标题、图例等元素，还可以自定义颜色、线型、点型等图形属性。...数据是要可视化的原始数据，映射是将数据映射到图形属性上，图形元素是构成图形的基本单元，如点、线、面等。...最后，使用geom_point函数添加了散点图的图形元素，此外，还可以看出，可以直接使用pandas数据类型进行图形的直接绘制。...高度定制：支持各种图表类型，从散点图到箱线图，满足你的一切需求。美观主题：可自定义图表外观，打造与众不同的可视化风格。无缝整合：数据框为数据输入，与pandas完美结合，数据处理更便捷。

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ggplot2_散点图

【数据分析 R语言实战】学习笔记第四章数据的图形描述（下）

R|散点图+边际图（柱形图，小提琴图），颜值区UP

ggplot2绘制散点图配合拟合曲线和边际分布直方图

R语言ggplot2散点图添加拟合曲线和回归方程的简单小例子

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R语言之 ggplot 2 和其他图形

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R-ggplot2 绘制带颜色条的相关性散点图

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R-ggplot2 基础图表绘制-散点图示例

R-ggplot2 学术散点图绘制

「R」ggplot2数据可视化

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