ggplot2中的多因子折线图_在ggplot2中创建折线图_条形图上的折线图ggplot2 R - 腾讯云开发者社区

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍使用ggplot2来通过添加背景色的方式来展示数据，主要使用「ggforce包」来绘制圆圈「ggrect函数」来绘制背景。...mutate( Year2 = -90 + 180 * (Year - 1880) / (2022 - 1880), across(2:9, ~ .x * 25) # 对第2到第9列的数据乘以

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ggplot2|从0开始绘制折线图

话说“一图胜千言”，在各类数据分析报告中经常会看见各种各样的图形，例如折线图、条形图、箱线图、点图等。...其中折线图可以反映某种现象的趋势，本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制各式各样的线形图。...一绘制单条折线图 载入数据及函数包 library(ggplot2) df <- data.frame(dose=c("A", "B", "C"), len=c(5.16, 10.10, 30))...head(df) dose len 1 A 5.16 2 B 10.10 3 C 30.00 1.1 绘制基本的折线图 ggplot(data=df, aes(x=dose...四参考资料 ggplot2：数据分析与图形艺术 http://www.sthda.com/english/wiki/ggplot2-essentials 好了，就是这么简单，输出基本图形后，根据自己的喜好进行细节的调整即可

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R语言ggplot2绘制平滑曲线的折线图简单小例子

R语言ggplot2包用来画折线图的函数默认应该是带有棱角的，如果想要实现平滑的曲线好像不太容易，之前的推文介绍过 ggalt这个包 R语言的ggplot2做平滑的折线图简单小例子 R语言ggplot2...常规的折线图 library(ggplot2) df<-data.frame(x=1:10, y=sample(1:10,10)) ggplot(df) + geom_line...上面链接里有实现这两个图的代码，感兴趣的可以自己尝试重复一下话说这个 Bump chart 对应的中文是啥意思呢？...这个数据可视化的类型具体的应用场景是啥，我暂时还不知道突然想到可以用这种方式来画平滑的折线图 最简单的平滑折线图 #install.packages("ggbump") library(ggbump...) library(ggplot2) library(dplyr) df<-data.frame(x=1:10, y=sample(1:10,10)) ggplot(df

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多目标多因子算法和多因子算法的区别

多目标多因子算法和多因子算法的区别 “参考文献 [1]GUPTA A, ONG Y-S, FENG L, et.al....Gupta等[1]于2017年首次将多任务优化运用到解决多目标问题中，并在MFEA的基础上进行了拓展提出了一种多目标多因子进化算法（MOMFEA）。...MOMFEA继承了MFEA中的技能因子和标量适应度，扩展了因子排名的概念。在多目标问题中，帕累托最优解之间是非支配的关系，不能单一根据一个目标函数值的好坏判断一个解的好坏。...MOMFEA中解的编码与解码，选择性交配和垂直文化传播机制与MFEA中相同。因子排名更新在MFEA中，因子排名根据因子成本进行计算。...挑选种群中在任意任务上具有小Rank值并且具有较大拥挤距离的个体作为保留下来的优势个体。 ?

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答读者问：R语言ggplot2做折线图的几个细节

给出的示例图如下今天的推文介绍一下使用R语言的ggplot2画折线图的这几个细节如何调整 ggplot2里画折线图的函数是geom_line()，这个函数是按照y值的大小从左往右，如果要实现上图所示折线的方向可以向左拐...首先是构造一个数据 x<-c(1,2,3,2,3,5) y<-c(1,2,3,4,5,6) dat<-data.frame(x=x,y=y) 可以比较一下geom_line()和geom_path()函数两个图的差异...x<-c(1,2,3,2,3,5) y<-c(1,2,3,4,5,6) dat<-data.frame(x=x,y=y) library(ggplot2) library(patchwork)...，把数据的正值都改成负值，比如 x<-c(1,2,3,4,5) y<-c(30,25,22,18,10) dat02<-data.frame(x=x,y=y) p3<-ggplot(data = dat02...，对坐标轴的标签取绝对值就可以 p4+ scale_y_continuous(labels = abs) 第二个问题是X轴在顶部 p4+ scale_y_continuous(labels

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方差分析中的多因子交互作用

多因子方差分析的因子交互作用可以这样理解，比如经常吃的消炎药头孢，通常会认为服用三片要比服用一片效果好，但经过实际验证测试发现，男女之间用药效果并不相同。...多因子方差分析中，当交互作用存在时，单纯去研究某个因素的作用已没有意义，需要分别探讨这个变量在另一个因素不同水平上的作用模式。...有无交互项对方差分析构成的影响 多因子方差分析可以理解为下图的形式，即模型中，工资是由基准值、受教育程度、性别、受教育程度与性别的交互作用以及未解释的变量等几部分构成，这其中便涉及到了多因子交互作用的问题...是否设置交互项 多因子方差分析中，是否需要设置交互项呢？...方差分析中解释变量的类型方差分析中解释变量有研究变量、控制变量、调节变量以及中介变量等几种类型： 1 研究变量：只在解释类模型中出现，是模型中最为关键的变量，例如营销场景中的销售量这个变量即为研究变量

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基于Python的多因子分析

3、公共因子$F_{j}$方差贡献的统计意义因子载荷矩阵中各列元素的平方和 $Sj=\sum{i=1}^p a{ij}^2$成为$F(j)$对所有的$X_j$的方差贡献和，衡量$F_j$的相对重要性。...=True) 充分性检测在进行因子分析之前，需要先进行充分性检测，主要是检验相关特征阵中各个变量间的相关性，是否为单位矩阵，也就是检验各个变量是否各自独立。...选择因子个数在数据说明中，我们已经知道了这些变量是和5个隐藏的因子相关。但是很多情况下，我们并不知道这个个数，需要自己进行探索。...v=faa.get_eigenvalues() [008i3skNgy1gw5fh3sazbj310k0kegp6.jpg] 可视化展示我们将特征值和因子个数的变化绘制成图形： # 同样的数据绘制散点图和折线图.../factor-analysis 2、多因子分析：https://mathpretty.com/10994.html 3、factor_analyzer package的官网使用手册：https://factor-analyzer.readthedocs.io

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R语言ggplot2折线图散点图作图添加水印

在小红书看到有的人直接截我公众号的图发，所以想看看能不能在图上添加水印，我搜索了一下看有没有现成的R包可以直接做这个事情。...induced by dynamic subgenome dominance https://www.nature.com/articles/s41588-024-01683-0 首先用这篇论文中fig4b的数据做一个散点图和折线图...") 但是没有在ggwater()这个函数里找到调整字体的参数，我们看一下这个函数的代码 https://github.com/cran/tracee/blob/master/R/ggwater.R...可以自己添加一个修改字体的参数 ggwater2 <- function(text="Not validated",scale=1,rot=30,col="grey",alpha=.5,fontfamily...tracee) library(extrafont) cairo_pdf(filename = "Rplot40.pdf") fig4b.dat.plot+ ggwater(text = "小明<em>的</em>数据分析笔记本

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ggplot2中ylim的坑

在ggplot2中很容易出现一个修改坐标轴范围的问题，喜欢用ggplot2画图的需要注意一下。...ylim和coord_cartesian都是调整坐标轴范围，但是它们的结果是有可能不一样的，看下面的一个例子： data(diamonds) p <- ggplot(data = diamonds, aes...image 截取0到60的部分： ? image 可以看到第二张图跟原图是不一样的，比如Fair的第一个box原数据最高是超过60的，但是截取之后不到60了。这是一个不太容易注意到的坑。...这里是因为ylim是直接处理的数据导致的，比如例子中不在范围的数据就直接被移除。同等操作应该用coord_cartesian来实现。...coord_cartesian指定参数控制图形特定区域放大显示，只影响图形展示，不影响内部数据的值。即使用原数据作图，再对图形进行变动。

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ggplot2 中 scale 的使用

ggplot 中 scale 的使用 ggplot画图是画图中的战斗机，但是往往在我们用ggplot2画图时候，需要根据需求更改坐标，图例等，最常见的就是更改x，y坐标系的名称。...在ggplot2中，坐标系与比例尺和参考线是自动生成的，并且生成得很好。...我们会使用scale_color_和scale_fill_来更改调色板，今天我们就来介绍如何在ggplot中调整比例尺，调整中断和标签，修改轴和图例等。...强大的 Scale包，可以实现在ggplot基础上，对图形进行微调及更改。...1.基础底图 Scale包为ggplot底图提供了四种样式的比例尺： demo_continuous() and demo_log10() for numerical axes demo_discrete

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跟着Nature Communications学作图：R语言ggplot2平滑曲线折线图

articles/s41467-022-31113-w 本地pdf s41467-022-31113-w.pdf 数据代码链接 https://github.com/PlantNutrition/Liyu 今天的推文我们重复一下论文中的...Figure2e image.png 关于平滑曲线，之前的推文有过介绍，可以参考我们看下这个论文里是用什么代码来实现的示例数据集部分截图 image.png 读取数据 top_genus <...#85BA8F", "#A3C8DC", "#349839","#EA5D2D", "#EABB77","#F09594","#2072A8") 普通折线图的代码...library(ggplot2) p=ggplot(data=top_genus, aes(x=Compartment,y=RA, group=Genus...BS的数据，所以会有警告信息 image.png 平滑曲线他用到的是 ggalt包中的 geom_xspline函数 library(ggalt) p2<-ggplot(data=top_genus,

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干货 | 高频多因子存储的最佳实践

如此量级的数据就对因子存储方案提出了很高的要求。高频多因子存储有哪些挑战？...对于读取随机标的（A股市场目前约5000 股票）、随机多个因子（10000个因子中随机取1000个因子）的场景，要能从海量的因子数据中尽可能高速并精准读取数据，减少无效 IO ，并以需要的方式（通常是因子面板模式...为了方便用户计算因子，DolphinDB 实现了所有 191 个因子的函数，并封装在模块 gtja191Alpha 中。...2、更新因子：量化投研中，重新计算因子数据是常见的场景。...直播中，我们将进一步为大家介绍更丰富的因子库，并使用更贴近实际用户生产环境的硬件配置和数据量来进行测试，以提供可以参考的性能基准。

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ggplot2中的position参数解析

❝本节来回答一个老爷的问题，介绍常见绘图案例中几个基本参数的设置问题，主要用在柱状图与箱线图中。下面小编通过两个案例来进行展示，图形仅供展示用过程仅参考，希望各位观众老爷能够喜欢。...position_dodge2(preserve = "single"))+ labs(x=NULL,y=NULL)+ theme(legend.position ="non") p1+p2+p3 ❝在上方代码中可以看到...但它们之间有一些细微的差别： ❞ 1. position = "dodge" 这是position_dodge()的简写形式，它会自动计算需要的dodge宽度。不能设置preserve参数。...3. position_dodge2() 这是position_dodge()的一个扩展，提供了更多的控制，preserve= "single"：保持每个单独的柱子的宽度不变，而不是整个组。...使用position_dodge2(preserve="single")，如果A=1和A=2的柱子高度不同，那么A=1的两个柱子会比A=2的两个柱子更接近，因为它们的宽度被保留了。

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多因子尝试（一）：因子加权方法在选股中的应用

之前在A股动量与反转的实证过程中，提到了因子择时和风格轮动的重要性，本篇算是对因子择时的一个小小的尝试，没有什么创新性，只是把现在比较传统的方法都拿来试了一遍，目前没有能力创造方法，只做方法的搬运工。...等权重 IC均值加权 ICIR加权最大化IR加权半衰IC加权其中，第4种方法中需要估计因子的协方差阵，采用了两种不同的方法估计协方差阵，对结果进行对比。...（正在尝试中）。...并且这次尝试只取了三个因子，并不能够非常全面的刻画市场的风格，还有待其他尝试。更细致的结果（更多因子组合的结果）可以参见参考文献报告。...参考文献安信证券－多因子系列报告之一：基于因子IC的多因子模型金融工程-半衰IC加权在多因子选股中的应用

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跟着NaturePlants学作图：R语言ggplot2分组折线图完整示例

evolution https://www.nature.com/articles/s41477-022-01187-x#Sec21 本地pdf s41477-022-01187-x.pdf 论文中的数据基本都公开了...，我们可以利用论文中的数据模仿论文中的图，今天的推文模仿一下论文中Figure1c 和 figure1f image.png figure1c 部分示例数据截图 image.png 读取数据并作图

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论文研读-多因子进化算法中的自适应知识迁移MFEA-AKT

论文研读-多因子进化算法中的自适应知识迁移MFEA-AKT Toward Adaptive Knowledge Transfer in Multifactorial Evolutionary Computation...这篇文章有趣的一点是第一次从自适应交叉算子的角度考虑迁移~重点在4.2节摘要 多因子进化算法(MFEA)是最近提出的一种进化多任务优化算法，它可以同时优化多个优化任务。...在[11]中，将线性化域适配策略集成到MFEA中，以将简单任务的搜索空间转换为类似但复杂任务的搜索空间，以便可以减轻负转移。...在这些工作中，我们可以观察到，不同的交叉具有独特的偏见产生后代，以指导进化搜索。因此，在进化多任务处理中，这些交叉点也可能具有不同的内隐知识转移能力。显然，交叉决定了任务间知识转移的质量。...在该算法中，基于在线进化搜索过程中收集到的信息自适应地配置任务间知识转移的交叉算子。特别是，在MFEA-AKT中，每个个体都分配了一个转移交叉指标(Tci)，该指标用于确定用于知识转移的交叉。

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【深度研究】Stacking 集成学习在多因子选股中的应用

在华泰金工前期的人工智能选股报告中，我们分别介绍了广义线性模型、SVM、朴素贝叶斯、随机森林、Boosting、神经网络模型在多因子选股中的应用。...上图展示了对比测试 1 中 5 种模型相对中证 500 的超额收益和回撤的走势。...上图展示了对比测试 2 中 6 种模型相对中证 500 的超额收益和回撤的走势。...对于Stacking集成学习在多因子选股领域的应用，本文提出了基于适应度指标的基模型选择方法，该方法本质是挑选预测值相关性低且预测能力好的模型进行集成。...对于Stacking集成学习在多因子选股领域的应用，我们通过对比测试，得出以下结论：（1）Stacking第一层应该使用不同种类的基模型和训练数据以达到最好的预测结果；（2）Stacking第一层并非集成越多的基模型表现就越好

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跟着Nature Genetics学画图：R语言ggplot2画折线图并添加误差线

折线图添加误差线是非常常用的一种可视化方法，今天的推文介绍一下使用R语言的ggplot2作图的代码。...模仿的是论文 Phased diploid genome assemblies and pan-genomes provide insights into the genetic history of...apple domestication 中的Figure3中的d图 ?...image.png 数据保存为csv格式 df<-read.csv("line.csv",header=T) df 基本的折线图 library(ggplot2) head(df) ggplot(df...image.png 需要示例数据的可以直接留言

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跟着Nature Genetics学画图~ggplot2画折线图并在指定区域添加灰色背景

今天的笔记记录的是论文中Figure2图a的画法，图a展示的是啥内容我暂时还没有看懂，如果从画图的角度来说就是一个简单的折线图，正好之前有人问到如何添加灰色背景。...今天先记录一下画图的内容 image.png 第一步模拟数据从上至下的第一个 a<-seq(0,1.5,0.05) df1<-data.frame(x=1:60,y=sample(a,60,replace...=T)) 画图 library(ggplot2) ggplot(df1,aes(x=x,y=y))+ geom_line(size=1,color="#6994f3")+ ylim(0,3)+...没有想明白原因第二个问题是：使用expression(italic("M. sieversii"))将标签的字体设置为斜体的时候遇到警告信息 Warning messages: 1:...第三个问题是：论文中的图折线看起来好像是平滑的，ggplot2画折线图的时候有没有办法能够让线变成平滑的呢？自己也查了资料，暂时也没有找到办法？欢迎大家留言讨论以上的三个问题呀！

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ggplot2中 ggsave如何用？

问题：我将ggsave应用在pipe %>%符号中，报错！...Error in UseMethod("grid.draw") : "grid.draw"没有适用于"c('LayerInstance', 'Layer', 'ggproto', 'gg')"目标对象的方法...❞ 查阅了资料，ggplot2中调用ggsave有以下三种： 1....把ggplot2保存为对象，然后调用 p1 = ggplot(diamonds, aes(x=cut,y = price,colour = cut)) + geom_boxplot() p1 ggsave...保存的文件： ? 2.

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ggplot2优雅绘制多彩折线图

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