首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

将凸包添加到ggplot图中

是一种数据可视化的技术,用于显示数据点的分布情况和凸包的形状。凸包是一个多边形,它包围着一组数据点,使得这些点都位于多边形的内部或边界上。

凸包的添加可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库和数据:首先,需要导入ggplot2库和包含数据的数据框。
  2. 导入必要的库和数据:首先,需要导入ggplot2库和包含数据的数据框。
  3. 创建散点图:使用ggplot函数创建一个散点图,并指定x和y轴的数据。
  4. 创建散点图:使用ggplot函数创建一个散点图,并指定x和y轴的数据。
  5. 计算凸包:使用chull函数计算数据点的凸包。
  6. 计算凸包:使用chull函数计算数据点的凸包。
  7. 添加凸包到图中:使用geom_polygon函数将凸包添加到散点图中。
  8. 添加凸包到图中:使用geom_polygon函数将凸包添加到散点图中。
  9. 在这个例子中,凸包用红色的线条表示,并且填充颜色设置为透明。
  10. 显示图形:使用print函数显示最终的图形。
  11. 显示图形:使用print函数显示最终的图形。

凸包的添加可以帮助我们更好地理解数据点的分布情况,特别是在处理大量数据时。它可以用于各种应用场景,例如异常检测、聚类分析、图像处理等。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品,例如云服务器、云数据库、云存储等。这些产品可以帮助用户快速搭建和管理云计算环境,提供稳定可靠的计算和存储能力。

更多关于腾讯云产品的信息,可以访问腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

树围起来(几何)- HDU 1392

几何: 在二维欧几里得空间中,可想象为一条刚好著所有点的橡皮圈。如下图所示。计算也就是求得外围(蓝线上)的那些点。 ?...数学上有严格的证明,如下: 在一个实数向量空间V中,对于给定集合X,所有包含X的集的交集S被称为X的的算法可以算是计算几何中最基础的算法之一了。...寻找的算法有很多种,Graham算法是一种十分简单高效的二维算法,能够在O(nlogn)的时间内找到。 寻找算法涉及到向量的叉乘,上一篇几何文章提到了,可以再复习下。...,直接用算法计算即可。...2)从p3开始,当下一个点在当前前进方向(即直线p1p2)左边的时候继续。 3)否则依次删除最近加入的点,直到新点在左边。

42820
  • 统计绘图 | 一行代码教你绘制顶级期刊要求配图

    主要内容如下: R-ggpubr主要类型函数介绍 R-ggpubr主要案列展示 R-ggpubr主要类型函数介绍 虽然在Python中我们也可以通过使用Matplotlib定制化出符合出版要求的图表...因为你还没发现这个Python科学绘图宝藏工具。而我们今天则介绍一个高性能的R-ggpubr,从名字就可以看出这个的主要用途了。...P值的相关系数添加到散点图中 stat_stars(): 星星添加到散点图中 ggscatterhist(): 具有边际直方图的散点图 「比较均值并添加p值」 compare_means(): 均值比较...stat_compare_means(): 均值比较P值添加到ggplot stat_pvalue_manual():手动P值添加到ggplot stat_bracket()、geom_bracket...(): 将带有标签的括号添加到GGPlot 其他更多优秀函数,小伙伴们可自行查阅官网进行探索。

    71320

    投资组合优化模型

    数据 数据是使用tidyquant()的tq_get()函数收集的。然后,使用quantmod()中的periodReturn函数每日资产价格转换为每日对数收益。...其中解变成: ? 我们的目标是希望从模型中找到最佳权重,从而使我们的风险最小化。 下面的问题包括我们的Minimisation问题 ? quad_form函数采用 ?...我们可以使用R中的Disciplined Convex Programming(CVXR),其中: 分析问题 检验问题转化为规范形式 解决问题 我们希望从模型中找到最佳权重,以使我们的风险最小化...我们可以通过解决优化问题,列表绑定到单个数据框中并使用ggplot2来绘制样本最佳投资组合权重中一个月的滚动-基于前六个月的滚动mus和Sigmas来实现。 ? ? ? ?...所有数据汇总在一起,可以更快速地检查结果。 ? ? ? 从图中可以看出,全局最小方差投资组合显示出投资组合收益的最低波动性。 在此期间,每个投资组合的年终绩效指标也显示在底部。 ? ? ? ?

    1.9K21

    统计绘图 | 一行代码教你绘制顶级期刊要求配图

    主要内容如下: R-ggpubr主要类型函数介绍 R-ggpubr主要案列展示 R-ggpubr主要类型函数介绍 虽然在Python中我们也可以通过使用Matplotlib定制化出符合出版要求的图表...因为你还没发现这个Python科学绘图宝藏工具。而我们今天则介绍一个高性能的R-ggpubr,从名字就可以看出这个的主要用途了。...P值的相关系数添加到散点图中 stat_stars(): 星星添加到散点图中 ggscatterhist(): 具有边际直方图的散点图 「比较均值并添加p值」 compare_means(): 均值比较...stat_compare_means(): 均值比较P值添加到ggplot stat_pvalue_manual():手动P值添加到ggplot stat_bracket()、geom_bracket...(): 将带有标签的括号添加到GGPlot 其他更多优秀函数,小伙伴们可自行查阅官网进行探索。

    1K10

    如何在Python里用ggplot2绘图

    facet指的是子图的规范,也就是说,在单独的图中数据中的多个变量相邻地绘制在一起。统计转换主要指在图表中包含汇总统计信息,例如中位数或百分位数。坐标描述了不同的坐标系。...plotnine plotnine是一个Python,允许您使用类似ggplot2的代码来实现图形语法。通过这样做,就像在ggplot2中一样,您可以数据映射到构成可视化的可视对象。...虽然可以matplotlib的样式设置为ggplot,但是不能像在ggplot2中那样在matplotlib中实现图形语法。 安装 在开始之前,您必须安装plotnine。...如果你想可视化三个变量之间的关系,您可以美学添加到另一个二维图中: 1(ggplot(mpg) 2 + aes(x='displ', y='hwy', color='class') 3 + geom_point...Highway Miles per Gallon', x='Engine Displacement, in Litres', y='Highway Miles per Gallon') 5) 颜色添加到美学中会提示

    3.6K30

    主图注释怎么做?ggside来帮你!

    导语 GUIDE ╲ ggside 旨在使用户能够轻松地metadata添加到他们的 ggplots 中。ggside对于一些复杂数据的处理优于patchwork。...背景介绍 作为ggplot的扩展,ggside允许用户向主图中添加相关的图形信息,能够实现例如箱线图和密度分布的添加,使用ggside可以向图形中添加任何类型的附加层,通过geom_xside或 geom_yside...的模式几何图形添加到 x 轴或 y 轴上,接下来就让我们看看怎么使用吧!...- R安装 BiocManager::install("ggside") library(ggside) library(dplyr) library(ggplot2) 可视化简介 01 应用实例...的拓展,对于复杂数据的统计和可视化的美观度上有独特的优势,大家也可以选择自己喜欢的工具哦!

    61020

    R绘图|基因表达水平分布图绘制

    在整理转录组下游的时候,看到中科新生命的报告中的基因表达水平分布部分有这么一个图 从图中可以非常直观的看出来不同样本在不同表达区间的分布情况。由于报告没有给出源代码,我们模仿的画一画。...[2] # 载入R library(reshape) # 宽变长 longdata <- melt(data = express_cpm) # 数据划分成6个区间 cut_data <- cut...(as.numeric(longdata$value), breaks = c(0,1,5,10,30,50,Inf),right = F,include.lowest = TRUE) # 分组结果添加到...cut_data) <- c("0<=CPM<1", "1<=CPM<5","5<=CPM<10","10<=CPM<30","30<=CPM<50","50<=CPM<+∞") 画图 画图需要用到Rggplot2...[3] # 载入R library(ggplot2) # 画图 ggplot(longdata, aes(x = X2, fill = group, y = value)) + geom_bar

    1.4K20

    R for data science (第一章)①Chapter1 使用ggplot2进行数据可视化

    例如,ggplot2 :: ggplot()明确告诉您我们正在使用ggplot2中的ggplot()函数。...创建ggplot 要绘制mpg,请运行此代码displ放在x轴上,hwy放在y轴上: ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ...使用ggplot2,您可以使用函数ggplot()开始绘图。 ggplot()创建一个可以添加图层的坐标系。 ggplot()的第一个参数是要在图中使用的数据集。...您可以第三个变量(如类)添加到二维散点图中,方法是将其映射到美学。aesthetic是你的情节中物体的视觉属性。美学包括诸如点的大小,形状或颜色之类的东西。...您可以通过图中的aesthetic映射到数据集中的变量来传达有关数据的信息。 例如,您可以点的颜色映射到类变量以显示每辆汽车的类。

    2.8K20

    R语言之可视化①⑧子图组合patchwork目录正文

    正文 其实前面已经介绍两个子图组合的博客,但是看到这个patchwork还是眼前一亮,因为它非常简单易懂且功能强大 普通功能 安装 # install.packages("devtools")...devtools::install_github("thomasp85/patchwork") 简单实例 library(ggplot2) library(patchwork) p1 <- ggplot...p3 <- ggplot(mtcars) + geom_smooth(aes(disp, qsec)) p4 <- ggplot(mtcars) + geom_bar(aes(carb)) p4 +...高级功能 除了图和布局一起添加之外,还定义了一些非常简单的运算符。 '- '功能类似'+',但左侧和右侧放在相同的嵌套级别(而不是右侧放入左侧嵌套级别)。...plot_layout(ncol = 1)) * theme_bw() p1 + (p2 + p3) + p4 + plot_layout(ncol = 1) & theme_bw() 可以使用&或主题添加到所有子图中

    1.2K40

    用R在地图上绘制网络图的三种方法

    首先准备需要的R,当需要一次性加载多个R时,我们可以利用pacman,它整合了library中的一些相关函数,利用pacman中的p_load函数可以自动加载需要的R,如果没有找到则会自动安装缺失的...R。...方法二:ggplot2+ggraph ggplot2有一个名叫gggraph的扩展(点我了解更多的ggplot2扩展)专门为网络图的绘制添加了geoms美学,它可以帮助我们对节点和连线使用单独的标度...这里介绍一个技巧,我们可以绘图代码放置在()中,运行一句命令即可将图形显示在你的RStudio中,而不需要再次运行p_base。...最后需要用annotation_custom(ggplotGrob)把p_edges和p_nodes添加到p_base上,三个图形就叠加在一起了。

    2.7K20

    如何通过R语言制作BBC风格的精美图片

    在BBC数据团队开发了一个R,以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形,并且使新手更容易到R创建图形。 例如: ? 加载所有所需的R语言 通常在R中创建图表需要安装和加载某些软件。...bbc_style()没有参数,并且在创建绘图后将其添加到ggplot“链”中。...要检查图例在最终绘图中出现的确切位置,必须查看保存的文件。...但是更加简洁: + scale_y_continuous(labels = scales::comma) 百分比符号添加到轴标签 这也很容易通过在scale_y_continuous中添加参数来实现:...左对齐标签添加到条形图 如果您想为条形图添加左对齐标签,只需根据数据设置x参数,而是直接使用数字值指定y参数。y的确切值取决于数据范围。

    13.1K10

    同你分享1个完整的聚类分析案例

    遇到非集数据,聚类要如何实现? // 先看一幅以R语言绘制的图,适合聚类吗?...显然,这幅图中的数据不适合聚类!因为数据是从相关系数为0.5的正态分布中抽取了1000个观测值! // 如果采用中心点的聚类方法PAM,那么情况是否一致???...// 中定义了几十个评估指标,聚类数目从2~15(自己设定),然后遍历聚类数目,通过看这些评估指标在多少聚类个数时达到最优。 基于五种营养标准的27类鱼、禽、肉的相同点和不同点是什么?...> data(nutrient,package="flexclust") #加载数据 > row.names(nutrient)<-tolower(row.names(nutrient))#行名改为小写...它在非聚类(例如U型)情况下也会变得很差(所以有了kernel k-means)。

    1.8K20
    领券