R 语言分组散点图 / 张生荣

R语言使用ggplot2绘制好看的分组散点图

我们以iris数据集为例,该数据集包括花萼的长度和宽度,花瓣的长度和宽度,以及物种,如下图: 本文我们要绘制不同物种下花萼的长度和宽度的分布情况,以及二者之间的相关性关系. 1. 首先载入ggplot ...

散点图是将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上,以显示变量之间的相互影响程度,点的位置由变量的数值决定,每个点对应一个 X 和 Y 轴点坐标. 散点图可以使用 plot() 函数来绘制,语法格式如下 ...

散点图显示在笛卡尔平面中绘制的许多点. 每个点表示两个变量的值. 在水平轴上选择一个变量,在垂直轴上选择另一个变量. 使用plot()函数创建简单散点图. 语法在R语言中创建散点图的基本语法是 - ...

目录 1. 使用ggExtra结合ggplot2 1)传统散点图 2)密度函数 3)直方图 4)箱线图(宽窄的显示会有些问题) 5)小提琴图(会有重叠,不建议使用) 6)密度函数与直方图同时展现 2. ...

目录 1. 简单的线性回归 2. 使用ggplot2展示 1. 简单的线性回归函数自带的例子(R 中键入?lm),lm(y ~ x)回归y=kx + b, lm( y ~ x -1 )省略b,不对截 ...

可使用aggregate函数如: aggregate(.~ID,data=这个数据框名字,mean) 如果是对数据框分组,组内有重复的项,对于重复项保留最后一行数据用: pcm_df$duplica ...

目录前言下面以一个简单的例子引入: 首先介绍第一类常用的图像类型:散点图给原始数据加上分类标签: 按z列分类以不同的颜色在图中画出散点图: 按z列分类以不同的形状在图中画出散点图: 多面化(将A ...

df为1个data.frame对象,有stratum和psu两列,这里统计stratum列计数方法1: cnt = table(df$stratum) 方法2: cnt = tapply(df$ps ...

R语言按日期分组求相关系数前几天得到了3700+支股票一周内的波动率,想要计算每周各个股票之间的相关系数并将其可视化.最终结果保存在制定文件夹中. 部分数据如下: 先读取数据 data<-re ...

数据分组,根据数据分析对象的特征,按照一定的数值指标,把数据分析对象划分为不同的区间部分来研究,以揭示内在的联系和规律性: 在R中,我们常用ifelse函数来进行数据的分组,跟excel中的if函数是 ...

目录 1. 单组情况 1)构造数据集 2)绘制置信区间 2. 多组情况方法1 1)构造数据集 2)绘制置信区间方法2 1)构造数据集 2)绘制置信区间 3)美化 1. 单组情况 1)构造数据集 x ...

目录 Step1. 绘图数据的准备 Step2. 绘图数据的读取 Step3.绘图所需package的调用 Step4.绘图调整3D点的大小调整透明度注意事项它来了它来了,它顺着网线走来了…哈 ...

目录第一种实现方法:用aggregate计算数据第二种实现方法:用dplyr包计算数据笔者近期画了一张带error bar的分组条形图,将相关的代码分享一下. 感谢网友青山屋主的建议,提示笔者要 ...

目录分组设置颜色给每行增加辅助线分组设置颜色 library(forestplot) fn <- local({ i = 0 function(..., clr.line, clr.mar ...

目录前言方法一:直接对分组变量进行赋值方法二:使用within函数对变量进行分组方法三:采用cut函数总结前言在数据处理的过程中,我们有时候需要将连续的数值数据转换为类别数据,比如将收入 ...

主要介绍tapply函数: 每次只能求一列 aggregate函数:每次按组可以求多列 tapply(shuju[shuju[,3],shuju$year,mean) 以年份为组,求shuju表第三列 ...

tidyr > tdata <- data.frame(names=rownames(tdata),tdata)行名作为第一列 > gather(tdata,key="Ke ...

目录前向逐步回归原理数据导入并分组导入数据特征与标签分开存放前向逐步回归构建输出特征集合从空开始一次创建属性列表模型效果评估前向逐步回归原理前向逐步回归的过程是:遍历属性的一列子集, ...

目录 1 主成分分析可视化结果 1.1 查看莺尾花数据集(前五行,前四列) 1.2 使用莺尾花数据集进行主成分分析后可视化展示 2 圆环图绘制 3 马赛克图绘制 3.1 构造数据 3.2 ggplot ...

R语言dplyr包的数据整理.分析函数用法文章连载NO.01 在日常数据处理过程中难免会遇到些难处理的,选取更适合的函数分割.筛选.合并等实在是大快人心! 利用dplyr包中的函数更高效的数据清洗.数 ...