本教程介绍如何使用R软件和ggplot2包创建带有误差棒的图形。...Tooth长度的平均值。...标准差用于绘制图形上的误差线。首先，使用下面的辅助函数将用于计算每组感兴趣变量的均值和标准差。...使用点图绘制误差棒 p <- ggplot(df, aes(x=dose, y=len)) + geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center') # use...geom="pointrange", color="red") 使用函数geom_dotplot（）和stat_summary（）： 平均值+/- SD可以添加为误差条或点范围
论文 论文原图 图形解读 ❝此图的绘制不算难，难点在于各部分线条、字体、颜色、间距以及添加辅助刻度条，当然这些设置都可以在theme里面轻松完成，只是过程颇为繁琐。...stat_summary()添加预期寿命（lifeExp）的平均值柱状图 stat_summary(data=df, aes(year, lifeExp), fun = "mean", geom =..."bar", alpha = 0.7, fill="#00A08A") + # 添加预期寿命（lifeExp）的误差条 stat_summary(data=df, aes(year, lifeExp...)), fun.min = function(x) mean(x) - sd(x) / sqrt(length(x))) + # 添加人均GDP（gdpPercap）的平均值点...= "point", size=3, color="#F98400") + # 添加人均GDP（gdpPercap）的平均值线 stat_summary(data=df %>% mutate(gdpPercap
主要内容： 准备数据 基本点图 在点图上添加摘要统计信息 添加平均值和中位数 带有盒子图和小提琴图的点图 添加平均值和标准差 按组更改点图颜色 更改图例位置 更改图例中项目的顺序 具有多个组的点图...定制的点图 相关信息 第一步：准备数据，使用的数据包括三列，len长度，supp是分类变量，dose是0.5mg,1mg和2mg三个变量。...VC 0.5 2 11.5 VC 0.5 3 7.3 VC 0.5 4 5.8 VC 0.5 5 6.4 VC 0.5 6 10.0 VC 0.5 第二步：绘制最基础的点图...第六步：添加平均值和标准差，使用函数mean_sdl。 mean_sdl计算平均值加上或减去常数乘以标准差。在下面的R代码中，使用参数mult（mult = 1）指定常量。...也可以使用以下功能手动更改点图颜色： scale_fill_manual（）：使用自定义颜色 scale_fill_brewer（）：使用RColorBrewer包中的调色板 scale_fill_grey
❞ df %>% ggplot(aes(case_control,logCPM)) ❝使用 df 数据帧创建了一个新的 ggplot 对象，并将 x 轴和 y 轴变量分别设置为 case_control...参数 geom 指定使用哪种误差条，参数 width 控制误差条的宽度。...❞ stat_summary(geom="crossbar", fun="mean", width=0.2, linetype="solid") ❝向图表添加了一条水平线，以显示每个 case_control...级别的 logCPM 的平均值。...❞ 自定义函数绘图 ❝上方给出了该图像绘制的代码及解释，那么我们也可以将其写成一个函数使其居然通用性，下面针对会员朋友小编将介绍如何定义函数绘制此图，代码见会员群文档。 ❞
「ggplot2中柱状图基本绘制函数常用geom_bar()」 参数介绍： 「data和mapping是ggplot的基本参数，数据和映射。」...✦ 标度（Scales）是将数据的取值映射到图形空间，例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值，展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。...identity表示条形的高度是变量的值；对于连续性变量使用bin，转换的结果使用变量density来表示。...，但是高度表示的数量是不尽相同的。...image.png 数据调整及误差线增加 在ggplot2中可以直接结合stat_summary函数快速进行数据统计->链接 所以stat可以设置为summary,将柱状图的高度设置为各组的均值并联合stat_summary
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 关于绘图图，前面介绍了一些： R绘图笔记 | 一般的散点图绘制 R绘图笔记 | 柱状图绘制 R绘图笔记 | 直方图和核密度估计图的绘制...R绘图笔记 | 二维散点图与统计直方图组合 这里介绍散点分布图与柱形分布图，这些图形在文章中是很常见的，也是必须要掌握的。...) #提供rJohnson()函数 library(ggbeeswarm) data <- read.csv("BioInfoNotesData1.csv",row.names = 1) 假如我们需要绘制某基因在不同分期的表达情况...5.带误差线的柱形分布图 ggplot(f1.data, aes(Stage, Value))+ stat_summary(mapping=aes(fill = Stage),fun.y=mean...6.带误差线柱形与抖动图 ggplot(f1.data, aes(Stage, Value))+ stat_summary(fun.y=mean, fun.args = list(mult=1),
# 添加分组线图，这里使用数据集2，用于绘制分组线图 p % ggplot(aes(x = dose, y = len, group = supp)) # 根据分组添加不同的线...# 时间序列的绘图 # 这里使用的数据是economics # date代表时间，pop代表的是人口 head(economics) ## # A tibble: 6 x 6 ## date...# 更改线的宽度 # 这里使用的是为工作的和总人口的比例 # 因此出来的图为宽度不同的线 economics %>% ggplot(aes(x = date, y = pop)) + geom_line...# 绘制曲线下面积 # 使用fill函数 economics %>% ggplot(aes(x = date)) + geom_area(aes(y = psavert),...结束语 对于dot、scatter、stripchart，这三个图，有啥区别，我也看不懂，也没有相关的资料，后续用到再说吧 tip：多用管道符，可以节省很多代码的编写，同时函数的使用能够使代码看起来更加有结构感
在这里，直方图和箱形图用于可视化PM2.5浓度和AQI的分布特征。每日AQI指数可衡量空气污染的严重程度，可用于根据AQI的值将天数分为不同的类别。...本报告中使用的县级AQI数据包括四个类别变量，代表每个类别的天数。下面的代码直观地显示了四个类别变量的分布。...首先，针对每种数据对每种状态下站点的测量值求平均。选择了七个州的时间序列以显示其一年中的变化，如下所示。从该图可以看出，南部和西部各州在年初就经历了严重的空气污染问题。...% group_by(State) %>%ggplot() + geom_polygon(aes(x = long, y = lat, group = group, fill = good)下面还绘制了不健康天数变量的平均值...下图显示了美国年平均PM2.5浓度的空间分布。绿色点表示较低的PM2.5浓度。西部的测站测得的PM2.5浓度较高。
在这里，直方图和箱形图用于可视化PM2.5浓度和AQI的分布特征。每日AQI指数可衡量空气污染的严重程度，可用于根据AQI的值将天数分为不同的类别。...本报告中使用的县级AQI数据包括四个类别变量，代表每个类别的天数。下面的代码直观地显示了四个类别变量的分布。...首先，针对每种数据对每种状态下站点的测量值求平均。选择了七个州的时间序列以显示其一年中的变化，如下所示。从该图可以看出，南部和西部各州在年初就经历了严重的空气污染问题。...group_by(State) %>% ggplot() + geom_polygon(aes(x = long, y = lat, group = group, fill = good) 下面还绘制了不健康天数变量的平均值...下图显示了美国年平均PM2.5浓度的空间分布。绿色点表示较低的PM2.5浓度。西部的测站测得的PM2.5浓度较高。
前言 用 Python 中的 pyecharts 库实现帕累托图，转化漏斗图，RFM 客户分类以后的雷达图。 可收藏当做模板使用，先来看看实现效果： ? ? ?...我们以品类，销售额，使用帕累托分析法分析出销售额主要来源于哪部分 80% 的商品。 先读取数据： ? 首先需要以商品进行分组计算，计算出每种商品的累计销售额，再以销售额降序排序。...在得到绘制帕累托图的数据后，可以开始绘制了，以商品为横坐标，销售额与累计占比为纵坐标，即双坐标轴，销售额以柱状图显示，并且累计销售额占比达到 80% 的以另一种一色区分，累计占比以折线图显示 绘制代码有点长...最近一段时间内消费频次（F）：指客户在限定的期间内所购买的次数。 最近一段时间内消费金额（M）:客户的消费能力，通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。...再计算平均 R，F，M 的值，大于平均的标记 1，最后可以得到 8 种分类，以此结果分组计算计算每种类别客户的三个指标的平均值： ? 最后绘制雷达图： ? ?
前言 用 Python 中的 pyecharts 库实现帕累托图，转化漏斗图，RFM 客户分类以后的雷达图。 可收藏当做模板使用，先来看看实现效果： ? ? ?...我们以品类，销售额，使用帕累托分析法分析出销售额主要来源于哪部分 80% 的商品。 先读取数据： ? 首先需要以商品进行分组计算，计算出每种商品的累计销售额，再以销售额降序排序。...在得到绘制帕累托图的数据后，可以开始绘制了，以商品为横坐标，销售额与累计占比为纵坐标，即双坐标轴，销售额以柱状图显示，并且累计销售额占比达到 80% 的以另一种一色区分，累计占比以折线图显示 绘制代码有点长...最近一段时间内消费频次（F）：指客户在限定的期间内所购买的次数。 最近一段时间内消费金额（M）:客户的消费能力，通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。...再计算平均 R，F，M 的值，大于平均的标记 1，最后可以得到 8 种分类，以此结果分组计算计算每种类别客户的三个指标的平均值： ? 最后绘制雷达图： ? ? 源码获取 END
ggplot_Violin Plot & dot plot sunqi 2020/8/2 概述 小提琴图用于可视化数据的分布及其概率密度。...它是箱式图和密度图的组合，密度图通过旋转放置在箱式图侧边，以显示数据的分布形状。小提琴图比箱形图显示更多的信息。...点图 geom_dotplot() stackdir:点的堆叠方向默认为向上 stackratio：点的距离 color, fill:同之前 dotsize：点的大小 # 点图绘制并添加均值和标准差 p3...结束语 小提琴图不是很常用，也在一些杂志中见到过，但是不是很多见，了解一下就可，毕竟数据分布，还要涉及到后续分析的内容，和自己后续的分析方案是否配套。...慎用吧 关于ggplot添加图层真是个好东西，这样的点和箱式图的组合，以前都是用prisma做。 love&peace
： p <- ggplot(data=diamond, mapping=aes(x=carat, y=price, shape=cut)) p+geom_point() #绘制点图 #将钻石的切工（cut...柱状图 单变量分类变量：可使用柱状图展示，提供一个x分类变量，画出数据的分布。 #以透明度（clarity）变量为例，且按照不同的切工填充颜色，柱子的高度即为此分类下的数目。...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。...比如柱状图，fill是柱子的填充颜色，这时就使用scale_fill系列函数来更改颜色。 比如点图使用color分组，则使用scale_color_系列函数来更改颜色。...#fun.ymax 表示取y的最大值，输入数字向量，每组返回1个数字 g + stat_summary(fun.y = mean, fun.ymin = min, fun.ymax = max, color
给直方图和线图添加误差棒 准备数据 这里使用ToothGrowth 数据集。它描述了维他命C对Guinea猪牙齿的生长影响。...包含了三种不同的剂量（Vitamin C (0.5, 1, and 2 mg)）和相应的两种不同使用方法（ [orange juice (OJ) or ascorbic acid (VC)]）。...0.5 ## 6 10.0 VC 0.5 len :牙齿长度 dose : 剂量 (0.5, 1, 2) 单位是毫克 supp : 支持类型 (VC or OJ) 在下面的例子中，我们将绘制每组中牙齿长度的均值...标准差用来绘制图形中的误差棒。...阅读ggplot2线图更多信息: ggplot2 line plots 有均值和误差棒的点图 使用函数 geom_dotplot() and stat_summary() ： The mean +/-
分散投资很重要，因为当市场下跌时，它可以帮助投资者，因此一些股票可能会抵消其他资产所造成的损失。所以绘制了协方差和相关性的热图 Seaborn的pairplot()函数用于创建散点图矩阵。...简单移动平均线(SMA) 采用移动平均线以消除波动并减少数据中存在的变化数量。这个过程称为时间序列平滑。...可以使用10、20、30天移动平均线，短移动平均线通常用于短期交易，而长移动平均线则用于长期交易。 当我们考虑更多的天数时，这条线变得越来越平滑。...它通过从标准正态分布中提取随机值，对其取幂以确保其为正值，然后将其规范化以表示总投资组合价值的比例，从而生成随机的股票投资组合。通过调用这个函数，可以为投资组合获得随机分配的股票。...2、使用指数移动平均线(EMA)， EMA的计算强调最近的数据点。EMA对价格变化的反应比简单移动平均线(SMA)更快。 3、在计算移动平均线时考虑的天数的影响及其对平滑的影响。
02 绘制基本直方图 本例选用如下测试集： ? 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围，纵轴则表示变量在不同变量区间上的频数。...05 绘制基本箱线图 本例选用如下测试集： ? 箱线图是一种常用数据分布图，下图表示了这种图中各元素的意义： ? 绘制方法是在基函数中将变量分组绑定到横轴，变量本身绑定到纵轴。...06 往箱线图添加槽口和均值 在上一节绘制的基本箱线图之上，还能进一步绘制以展示更多信息。其中最常见的是为箱子添加槽口，它能更清晰的表示中位数的位置。R语言实现代码如下： ? 运行结果： ?...通过stat_summary()函数，还可以在箱线图中标记均值点。R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 07 绘制2D等高线 本例选用如下测试集： ?...8.绘制2D密度图 本例选用如下测试集： ? 等高线图也是密度图的一种，因此绘制密度图和等高线图用的是同一个函数：stat_density()，只是它们传入的参数不同。
2.绘制基本直方图 本例选用如下测试集： ? 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围，纵轴则表示变量在不同变量区间上的频数。...5.绘制基本箱线图 本例选用如下测试集： ? 箱线图是一种常用数据分布图，下图表示了这种图中各元素的意义： ? 绘制方法是在基函数中将变量分组绑定到横轴，变量本身绑定到纵轴。...6.往箱线图添加槽口和均值 在上一节绘制的基本箱线图之上，还能进一步绘制以展示更多信息。 其中最常见的是为箱子添加槽口，它能更清晰的表示中位数的位置。R语言实现代码如下： ? 运行结果： ?...通过stat_summary()函数，还可以在箱线图中标记均值点。R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 7.绘制2D等高线 本例选用如下测试集： ?...8.绘制2D密度图 本例选用如下测试集： ? 等高线图也是密度图的一种，因此绘制密度图和等高线图用的是同一个函数：stat_density()，只是它们传入的参数不同。
02 绘制基本直方图 本例选用如下测试集： ? 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围，纵轴则表示变量在不同变量区间上的频数。...05 绘制基本箱线图 本例选用如下测试集： ? 箱线图是一种常用数据分布图，下图表示了这种图中各元素的意义： ? 绘制方法是在基函数中将变量分组绑定到横轴，变量本身绑定到纵轴。...06 往箱线图添加槽口和均值 在上一节绘制的基本箱线图之上，还能进一步绘制以展示更多信息。 其中最常见的是为箱子添加槽口，它能更清晰的表示中位数的位置。R语言实现代码如下： ? 运行结果： ?...通过stat_summary()函数，还可以在箱线图中标记均值点。R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 07 绘制2D等高线 本例选用如下测试集： ?...08 绘制2D密度图 本例选用如下测试集： ? 等高线图也是密度图的一种，因此绘制密度图和等高线图用的是同一个函数：stat_density()，只是它们传入的参数不同。
ggplot函数所指定的数据框； stat：借助于该参数控制绘图数据的统计变换，默认为'count'，表示计数（前提是绘图数据为明细数据）；如果指定为'identity'，表示直接使用原始数据绘制y轴（...前提是绘图数据已做了统计汇总）； position：用于设置条形图的摆放位置，默认为'stack'，表示绘制堆叠条形图；如果指定为'dodge'，表示绘制水平交错条形图；如果为'fill'，表示绘制百分比堆叠条形图...：用于设置条形图的其他属性信息，如统一的边框色、填充色、透明度等； width：用于设置条形图的宽度，默认为0.9的比例； binwidth：该参数在条形图中已不再使用，但可以使用在绘制直方图的geom_histogram...堆叠条形图也有弊端，那就是只能够解决可叠加问题的可视化，假设数值型指标不能够叠加（如平均薪资、渗透率等指标是不能相加的），就不可以使用该类图形，但不妨可以试试水平交错条形图。...对于数值型变量有两个，离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢（如常见的环比、同比问题），这里提供一个解决思路，那就是使用对比条形图。
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