geom_ribbon()错误:提供给连续刻度的离散值(ggplot2)

geom_ribbon()是ggplot2包中的一个函数，用于在图表中绘制带状区域。它通常用于展示数据的置信区间或误差范围。

该函数的参数包括：

ymin：指定带状区域的下界值。
ymax：指定带状区域的上界值。
x：指定带状区域的x轴坐标。
fill：指定带状区域的填充颜色。

优势：

可以直观地展示数据的范围或误差。
可以与其他图层函数结合使用，创建更复杂的图表。

应用场景：

在统计学中，可以使用geom_ribbon()来展示置信区间或标准差范围。
在金融领域，可以使用geom_ribbon()来展示股票价格的波动范围。
在气象学中，可以使用geom_ribbon()来展示气温的变化范围。

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）映射到分组属性： #默认分组设置, 即group=1 p + geom_boxplot() #分组(group)也是ggplot2种映射关系的一种, 如果需要把观测点按额外的离散变量进行分组处理,...支持图层，可以把不同的图层中共用的映射提供给ggplot函数，而某一几何对象才需要的映射参数提供给geom_xxx函数。...箱式图箱线图通过绘制观测数据的五数总括，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值，描述了变量值的分布情况。...，比如0-100的数，数值越大颜色越深这样 gradient 创建渐变色 distiller 使用ColorBrewer的颜色 identity 使用color变量对应的颜色，对离散型和连续型都有效 1.3...等函数，同时像xlab这样的函数实现其中某一方面的功能，但是用起来更加方便因为这里的数据也有连续和离散之分，所以也要使用不同的函数来实现。

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y=price, shape=cut, colour=color)) ###重要：ggplot2支持图层，我通常把不同的图层中共用的映射提供给ggplot函数，而某一几何对象才需要的映射参数提供给geom_xxx...数目在这里不用提供，因为ggplot2会通过x变量计算各个分类的数目。...="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。...ggplot2提供了很多的geom_xxx函数，可以满足我们对各种图形绘制的需求。...geom_path geom_point geom_pointrange geom_polygon geom_quantile geom_raster geom_rect geom_ribbon

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ggplot2学习笔记——图例系统及其调整函数

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「R」ggplot2数据可视化

标度控制着数据空间的值到图形属性空间的值的映射。一个连续型的y标度会将较大的数值映射至空间中纵向更高的位置。引导元素向看图者展示了如何将视觉属性映射回数据空间。...最常见的元素是坐标轴上的刻度线和标签（还有图例）。接下来以三个数据集解释ggplot2的使用。第一个是lattice包中的singer数据集，它包括纽约合唱团歌手的高度和语音变量。...Number by Rank3.png 值得注意的是，第三个图形中y轴的标签是错误的，它应该是比例而不是数量。我们可以通过添加y="proportion"参数到labs()函数来解决。...指定刻度标记、labels=指定刻度标记标签、limits=控制要展示的值的范围 scale_x_discrete()和scale_y_discrete() breaks=对因子的水平进行放置和排序，labels...标尺可以连续也可以离散。在ggplot2中标尺的概念很普遍，可以通过查看以scale_开头的函数来了解更多信息。主题主题可以让我们控制这些图的整体外观。

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高阶可视化绘图系统：ggplot2入门

ggplot2是《The Grammar of Graphics》/《图形的语法》中提出了一套图形语法，将图形元素抽象成可以自由组合的要素，类似Photoshop中的图层累加，ggplot2将指定的元素...函数速查表引言：ggplot2基本要素 “+”和“%+%” 数据（data）和映射（mapping）:想要可视化的数据（data）以及一系列将数据中的变量对应到图形属性的映射（mapping）；ggplot2...映射是将一个变量中离散或连续的数据与一个图形属性中以不同的参数来相互关联, 而设定能够将这个变量中所有的数据统一为一个图形属性。...对比图10和图11，aes中color参数属性可以发现，如color对应变量为factor因子时，图10中图例分组显示不同颜色；但如factor对应的变量为数值，ggplot将其识别为连续变量，数值大小决定颜色深度...aes所提供的参数，就通过ggplot提供，而不是提供给geom_point，因为ggplot里的参数，相当于全局变量，geom_point()和stat_smooth()都知道x,y的映射，如果只提供给

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背景 ggplot2 包提供了一个基于全面而连贯的语法的绘图系统。它弥补了 R 中创建图形缺乏一致性的缺点，使得用户可以创建有创新性的、新颖的图形类型。...ggplot2 是 R 语言绘图一个重要特性和优势。通过 ggplot2，只需少量的代码，就可以绘制出高质量的图形，满足出版需要。ggplot2 语法简介，逻辑清晰，功能强大，可以快速上手。...，需要注意数据的类型，是离散型数据还是连续型数据，例如绘制条形图，箱线图等，必须包含离散数据。...，例如修改坐标刻度，颜色属性等。...，ggplot2 默认的主题是其简单设置就可以生成高质量的图片，无需进行更多修改。

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ggplot2 3.3.0版本更新内容

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深度 | 在R中估计GARCH参数存在的问题（续）

简单实验首先用 1000 个模拟样本， library(rugarch)library(ggplot2)library(fGarch) set.seed(110117) x <- garchSim...rugarch 参数估计的行为首先使用 1000 个模拟样本做连续估计，样本数从 500 升至 1000。...")) } ggp <- ggplot( param_reshape(params), aes(x = t, y = value)) + geom_line() + geom_ribbon...极端大样本下面将样本总数扩充至 10000，连续估计的样本数从 5000 升至 10000，情况有会怎么样？...ggp10k <- ggplot( param_reshape(params10k), aes(x = t, y = value)) + geom_line() + geom_ribbon

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如何画一幅好图 - 2. 数据映射美学

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