开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

与geom_histogram高度相近的geom_density制作的鳞片密度曲线？

与geom_histogram高度相近的geom_density制作的鳞片密度曲线是一种用于可视化数据分布的图形表示方法。它通过将数据分布转化为连续的概率密度函数，展示数据在不同取值范围内的密度情况。

鳞片密度曲线可以帮助我们更好地理解数据的分布情况，包括数据的中心趋势、峰值位置、尾部情况等。与直方图相比，鳞片密度曲线更加平滑，能够提供更多的细节信息。

应用场景：

数据分析与可视化：鳞片密度曲线可以用于分析和展示数据的分布情况，帮助我们发现数据的模式和异常情况。
模式识别：通过观察鳞片密度曲线的形状，可以识别出数据中存在的不同模式，如单峰、双峰、多峰等。
数据比较：可以通过对比不同数据集的鳞片密度曲线，了解它们的分布差异，从而进行数据间的比较和分析。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云提供了一系列的数据分析和可视化产品，可以帮助用户进行鳞片密度曲线的制作和分析。以下是其中几个产品的介绍链接：

数据仓库 ClickHouse：腾讯云 ClickHouse 是一种高性能、可扩展的列式存储数据库，适用于大规模数据分析和查询。它支持灵活的数据模型和丰富的查询语言，可以方便地进行数据分析和可视化操作。了解更多：https://cloud.tencent.com/product/ch
数据湖分析引擎 Spark：腾讯云 Spark 是一种快速、通用的大数据处理引擎，支持分布式数据处理和机器学习。它提供了丰富的数据处理和分析功能，可以用于构建复杂的数据分析和可视化应用。了解更多：https://cloud.tencent.com/product/spark
数据可视化工具 DataV：腾讯云 DataV 是一种强大的数据可视化工具，可以帮助用户快速创建各种类型的数据可视化图表，包括鳞片密度曲线。它提供了丰富的图表样式和交互功能，支持多种数据源的连接和数据处理。了解更多：https://cloud.tencent.com/product/datav

请注意，以上推荐的产品仅为示例，实际选择应根据具体需求和场景进行。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

R绘图-ggplot2(1)

按照不同透明度的钻石的数目画柱状图。 ggplot(small)+geom_bar(aes(x=clarity)) #柱状图两个要素，一个是分类变量，一个是数目，也就是柱子的高度。...我们可以用前面直方图的参数来画side-by-side的柱状图，填充颜色或者按比例画图，它们是高度一致的。...密度函数图 #说到直方图，就不得不说密度函数图，数据和映射和直方图是一样的，唯一不同的是几何对象，geom_histogram告诉ggplot要画直方图，而geom_density则说我们要画密度函数图...，在我们熟悉前面语法的情况下，很容易画出： ggplot(small)+geom_density(aes(x=price, colour=cut)) ggplot(small)+geom_density...(aes(x=price,fill=clarity)) #####colour参数指定的是曲线的颜色，而fill是往曲线下面填充颜色。

1.1K2 0

ggplot2|从0开始绘制直方图

继续“一图胜千言”系列，直方图(Histogram)又称柱状图，是由一系列高度不等的纵条纹表示数据分布情况，也可以展示数据的概率分布情况。...本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制各式各样的直方图。...1.3 添加密度曲线 ggplot(df, aes(x=weight)) + geom_histogram(aes(y=..density..), colour="black", fill="white...")+ # 需要密度形式 geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666") ?...四参考资料 ggplot2：数据分析与图形艺术 http://www.sthda.com/english/wiki/ggplot2-essentials OK，输出基本图形后，根据自己的喜好进行细节的调整即可

3.1K4 1

散点图及数据分布情况

如果宽度超过了响应的数据范围，那么它可能不是适合你数据的最好模型 #将密度曲线叠加到直方图上可以为观测值的理论分布和实际分布进行比较 #由于密度曲线独影的y轴坐标较小，如果将其叠加到未做任何变换的直方图上可能很难看清曲线...#通过设置又..density..可以减少直方图的标度以使其与密度曲线的标度相匹配 ggplot(faithful, aes(x = waiting, y = ..density..)) + geom_histogram...(fill = "cornsilk", colour = "grey60", size = .2) + geom_density() + xlim(35, 105) 6.4 基于分组数据绘制多组密度曲线...#还是要加上y=..density..这样会将直方图比例缩放致与密度曲线相同的高度，不会特别突兀 ggplot(birthwt_mod, aes(x = bwt, y = ..density..)) +...，密度曲线和箱型图之间的关系。

8K1 0

ggplot2 核密度图和直方图

密度图和直方图 sunqi 2020/8/3 Density Plot Density Plot：也称作核密度图函数和参数 geom_density() color, size, linetype:...# 添加密度图默认绘图 p1 <- p + geom_density() + # 添加垂直线 geom_vline(aes(xintercept = mean(weight)), linetype...# 和和密度图组合 # 添加核密度图 p3 <- p + geom_histogram(aes(y = stat(density)), colour="black...", fill="white") + # 密度图部分 geom_density(alpha = 0.2, fill = "#FF6666") # 分组 p4 <- p + geom_histogram...结束语核密度图和直方图一般在论文中使用的很少，这也就注定是一个数据探索阶段的绘图，所以修的再漂亮也没什么用 love&peace

4.9K6 1

ggplot2

() print(p) q=ggplot(aes(x='value', color='variable', fill='variable'), data=df) + \ geom_density...p=ggplot(mpg,aes(x='displ'))+geom_bar(stat='density') #一维密度，统计数量 print(p) ?...p=ggplot(mpg,aes(x='displ'))+geom_density() #一维密度，统计数量 print(p) ?...p=ggplot(mpg,aes(x='displ'))+geom_histogram(fill='grey',binwidth=0.18,alpha=0.3)+geom_density(color='...p=ggplot(mpg,aes(x='displ',color='factor(fl)'))+geom_density(size=0.5)+ylim(0,1) print(p) ?

6834 0

数据科学17 | 统计推断-期望方差和常见概率分布

标准差(standard deviation)为方差的平方根。概率分布中，方差定义为随机变量X与均值?之间距离平方的期望：统计描述中，总体方差；样本方差。 ?为总体均值，为样本均值。...1/sqrt(n) #10个标准正态随机数均值的总体标准差 [1] 0.3162278 标准差sd与标准正态分布均值的总体标准差十分接近。...density..), colour = "black") + geom_density(size = 2) ?...round(c(var(x), var(x) / n, sd(x), sd(x) / sqrt(n)),2) [1] 7.92 0.01 2.81 0.09 密度分布为总体密度分布的估计。...・正态曲线下，横轴区间（?-?,?+?）内的面积约为68%；横轴区间（?-2?,?+2?）内的面积约为95%；横轴区间（?-3?,?+3?）内的面积约为99%；即变量值x落在（?-3?,?+3?）

1.6K2 0

（数据科学学习手札38）ggplot2基本图形简述

~variable) p 2.5 density()与density2d() 　　很多时候当我们获取的数据集样本数量足够时，通常我们可以绘制密度估计图来大致描述数据集数据的分布，ggplot2中当然提供了这类方法...，我们先从一维的说起： geom_density()：　　和R基本绘图系统中的密度曲线绘制方法很接近： library(ggplot2) data <- data.frame(matrix(rnorm...aes(carat,fill=cut)) + geom_histogram() p p <- ggplot(diamonds, aes(carat, fill=cut)) + geom_histogram...~cut) p 2.8 curve()与segment() 　　有时候我们需要在已绘制的图形中添加线段、曲线、小箭头之类的注解，这时候就可以用到ggplot2中的geom_curve()与geom_segment...()，他们的主要参数类似，需要在aes()中定义起点坐标x、y，以及终点坐标xend、yend，如需要线段或曲线上带有小箭头，则额外定义参数arrow即可，箭头方向由之前的起点终点决定： data <-

5.2K2 0

数据分布图之统计直方图和和核密度估计图

ggplot2提供的geom_histogram()用于绘制统计直方图该函数有两个主要参数，binwidth(箱型3宽度)和bins（箱型数量） ggplot2提供的geom_density()用于绘制估计的和密度图...,cosina,optcpsine. 1数据构造统计直方图是对一个变量的统计，所以aex里面的参数是一个变量，不同于以往的x和y，这里我们对MXSPD进行统计 image.png 2绘制统计直方图 ggplot...(df, aes(x=MXSPD, fill=Location))+ geom_histogram(binwidth = 1,alpha=0.55,colour="black",size=0.25...legend.position=c(0.8,0.8), legend.background = element_blank() ) image.png 4绘制估计概率密度图...ggplot(df, aes(x=MXSPD, fill=Location))+ geom_density(alpha=0.55,bw=1,colour="black",size=0.25)+

1.8K0 0

R语言可视化——密度曲线图及其美化！

今天跟大家分享关于密度曲线图及其美化技巧！密度曲线图可能平时大家用的不多，不过其实没什么神秘，它的功能于直方图一样，都是用于表达连续型数值变量的分布形态。...案例还是使用之前的关于钻石的那个数据集。 ? 密度曲线图所使用的图层函数为geom_density() ,而且函数内position参数位置类型与我们之前讲到的直方图、柱形图（条形图时一样的）。...里面的线条颜色是通过colour参数进行控制（一定要记好colour与fill两个颜色填充参数的区别，colour控制线条、点颜色、fill控制区域颜色，所以在散点图、曲线、折线图途中使用colour参数...当然密度曲线的函数中也允许出现分类变量： ggplot(diamonds,aes(x=price,colour=clarity))+geom_density() ?...你会发现这样出来的图形除了密度曲线内部除了被填充颜色之外，整体形状与使用colour参数填充线条颜色是一样的。

2.9K5 0

「R」ggplot2数据可视化

我们先了解下 ggplot2 的格式与术语。格式与术语数据格式对ggplot2来说，数据的结构是一成不变的：它要求是“长”格式的数据框，而不是相反的“宽格式”。...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。...Scatter Plot between weight and miles of Cars.png 分解上述图形的制作步骤： ggplot()初始化图形并指定要用到的数据来源和变量。...() 密度图 color, fill, alpha, linetype geom_histogram() 直方图 color, fill, alpha, linetype, binwidth geom_hline...~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。

7.3K1 0

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

、质量或属性行：观测值（data point observation ）——在相似条件下进行的一组测量值，包含不同的变量的多个值表格数据：一组与相应变量和观测值相关联的值变量：所有企鹅的属性观察值：单个企鹅的所有属性...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！...直方图ggplot(penguins, aes(x = body_mass_g)) + geom_histogram(binwidth = 200)binwidth 参数:设置直方图中间隔的宽度，...密度图ggplot(penguins, aes(x = body_mass_g, color = species)) + geom_density(linewidth = 0.75)在ggplot...()里改填色fill = species描边color = species在geom_density()里改：增加透明度geom_density(alpha = 0.5)改变线宽linewidth =

2341 0

技术解析｜如何绘制密度分布图

前言在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析的文章中，我们使用了密度分布图和箱线图对薪资水平与学历对薪资的影响进行了分析，那么早起就对这两种图形的绘制方法进行解析，也借着这个机会讲一下我最喜欢的绘图包...：ggplot2 密度分布图在频率分布直方图中，当样本容量充分放大时，图中的组距就会充分缩短，这时图中的阶梯折线就会演变成一条光滑的曲线，这条曲线就称为总体的密度分布曲线。...这条曲线排除了由于取样不同和测量不准所带来的误差，能够精确地反映总体的分布规律，密度分布图其实就是密度分布曲线的填充。原文的的密度分布图的绘制软件为R，为啥不用Python？...接下来我们使用下面代码添加密度曲线 p + geom_density() ?...此时虽然整出来密度曲线，但是并没有根据两个岗位进行区分，因此我们使用下面代码区分开两个岗位，注意里面函数里面color就是指定岗位 p + geom_density(aes(color = professional

2.6K1 0

一小时掌握R语言数据可视化

= 1, intercept = 1) 请尊重原创，转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址使用geom_bar来画直方图直观上看，直方图是表达一种累积量，因此默认的直方图的高度是...counts或sum，也就是像下面这样子：因为我们的x只有1、2、3单独的三个值，所以直接geom_bar()高度相同，但如果判断x<2，那么有一个满足，两个不满足，所以高度分别是1和2 > ggplot...(data, aes(x)) + geom_bar() > ggplot(data, aes(x<2)) + geom_bar() 当然我们可以自己指定直方图的高度的计算方法，以下两种方法效果相同 >...画概率密度曲线概率密度就是某些值出现的频次多少的一个曲线，并做平滑，如下： > x <- rep(c(1,3,7,11,23,50,60),c(1,30,400,60,4,55,11)) > y <-...() 我们可以调整平滑的宽度： > ggplot(data, aes(x)) + geom_density(adjust = 1/5) 如果我们想按照不同的y值来分开画密度图，并且用不同颜色来表示不同的

1.2K12 0

如何通过Google来使用ggplot2可视化

首先必须练习几个基本图形来了解它映射的思想。散点图、直方图、条形图、密度图、箱线图。...geom_point()完成的就是几何对象的映射，ggplot2提供了各种几何对象映射，如 geom_histogram用于直方图， geom_bar用于画柱状图， geom_boxplot用于画箱式图等等...4.密度函数图 ggplot(small)+geom_density(aes(x=price,colour=cut))ggplot(small)+geom_density(aes(x=price,fill...=clarity)) 密度函数图，数据和映射和直方图是一样的，唯一不同的是几何对象， geom_histogram告诉 ggplot要画直方图，而 geom_density则说我们要画密度函数图，也是同样的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，画曲线。

1.9K8 0

R语言绘图之ggplot2包「建议收藏」

最后，绘画在某个坐标系中（coordinate system, 记为coord），而分面（facet，将绘图窗口分成若干个子窗口）是用来生成数据中不同子集的图形先介绍下它的基本元素：数据与映射...以下用的数据是一份毕业生数据，来自王斌会主编的《数据分析与R语言建模》的练习数据，一共48个样本点，9个属性一、数据在ggplot2中，接受的数据集必须是以data.frame格式的。...2.设定与映射映射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。...)+geom_histogram(aes(x=price,fill=cut)) ggplot(small.diamonds)+geom_histogram(aes(x=price,fill=color)...而柱状图是分类数据，按类别计数 3.密度函数图 #密度函数图 ggplot(small.diamonds)+geom_density(aes(x=price,color=clarity))#color指定颜色

2.1K2 0

R绘图笔记 | 二维散点图与统计直方图组合

参考前文：R绘图笔记 | R语言绘图系统与常见绘图函数及参数 ---- 前面介绍了散点图、柱状图、直方图和核密度估计图，有时候散点图不能很直观的看的出数据的分布情况，这里介绍散点图与统计直方图组合绘制...其中之一是[密度，直方图，箱线图，小提琴，密度图（density, histogram, boxplot, violin, densigram）](“密度图”是指密度图覆盖在直方图上)。...library(gridExtra) #(a) 二维散点与统计直方图 # 绘制主图散点图，并将图例去除，这里point层和path层使用了不同的数据集 scatter <- ggplot() +...hist_right <- ggplot()+ geom_histogram(aes(data1$y),colour='black',fill='#00AFBB',binwidth = 0.3)+...，并将各种标注去除 hist_top <- ggplot()+ geom_density(data=data2,aes(x,fill=class),colour='black',alpha=0.7)

1.6K1 0

R语言绘图之ggplot2

2. ggplot2的绘图原理: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离，并按图层作图。...箱线图 geom_contour 等高线图 geom_crossbar crossbar图（类似于箱线图，但没有触须和极值点） geom_density 密度图 geom_density2d 二维密度图...stat_bin2d 二维密度图，用矩阵表示 stat_binhex 二维密度图，用六边形表示 stat_boxplot 绘制带触须的箱线图 stat_contour 绘制三维数据的等高线图 stat_density...绘制密度图 stat_density2d 绘制二维密度图 stat_function 添加函数曲线 stat_hline 添加水平线 stat_identity 绘制原始数据，不进行统计变换 stat_qq...绘制Q-Q图 stat_quantile 连续的分位线 stat_smooth 添加平滑曲线 stat_spoke 绘制有方向的数据点（由x和y指定位置，angle指定角度） stat_sum 绘制不重复的取值之和

4.2K1 0

R语言可视化——图表嵌套（母子图）

#制作复合图的主图： chart1<-ggplot(diamonds,aes(carat,price,colour=cut))+geom_point()+theme(legend.position=c(...以上函数可以制作出以carat和price为主要对应关系的散点图，同时分类变量cut通过颜色映射进行区分。最后调整了图例位置和图表背景。...因为附图要放置在主图边缘并且缩放很大比例，为了防止其背景和网格线系统遮挡主图的重要信息，对其主题元素进行了大量的简化。将主图与附图合成一并显示： print(chart2,vp=vie) ?...其实仔细看这种做法，里面也不外乎图层叠加，先做出主图，然后通过viewport函数将附图缩小并叠加到主图上，不过这种方式用来展示一些需要多角度透视的数据分布问题还是很合适的，而且因为是依赖于不同的包，所有主图与附图之间没有严格的类型限制...，你所需要做的只是调整好两个图表的位置与大小，别让彼此相互遮挡掩盖重要信息就OK了。

1.5K4 0

【学习】ggplot2绘图入门系列之二：图层控制与直方图

此时p被视为一种层对象，使用summary函数可得到关于它的更多信息，print(p)命令即可进行绘图。...），geom表示几何对象，它是ggplot中重要的图层控制对象，因为它负责图形渲染的类型。...geom_histogram是图形渲染类型的一种，其它类型可参见官网。每个geom对象都需要有数据输入，数据可以从第一层中自动读取，也可以在aes参数中直接设置。...而且每个geom还默认搭配某种统计变换（stat），geom_histogram的默认统计变换是stat_bin。它负责对数据进行分组计数。...下面我们尝试两种更为复杂的直方图，首先将数据按照year这个变量划分为两组，用不同的颜色绘制直方图，而且用频率而非计数来刻画Y轴，并添加密度曲线。

7266 0

R语言作图（二）density plot

上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。...每次用前都要调用哦) library(ggplot2) Step4绘图 #注释：x轴表示weight，y轴表示频率就不需要指定啦 p<-ggplot(data,aes(x = weight)) p + geom_density...Step5.美化 #注释:按照性别不同组改变线条颜色 p +geom_density(aes(color = sex)) ?...#注释:按照性别不同组改变填充颜色，alpha表示调整透明度 p + geom_density(aes(fill = sex), alpha=0.4) ?...2.画图 p+ geom_density(aes(color = sex), alpha=0.4)+ geom_vline(data = mean, aes(xintercept =mean,

4K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭