下面通过几个示例进行说明。
#create dataset
data <- data.frame(y=c(6, 7, 7, 9, 12, 13, 13, 15, 16, 19, 22, 23, 23, 25, 26),
x=c(1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 8, 9, 9, 11, 12, 12))
#fit linear regression model to dataset and view model summary
model <- lm(y~x, data=data)
summary(model)
library(ggplot2)
ggplot(data, mapping = aes(x, y)) + geom_point() +
geom_smooth(mothod="lm", se=FALSE )
se=FALSE 表示不显示置信区间，默认显示。
下面示例增加了一些主题样式：
#create regression plot with customized style
ggplot(data,aes(x, y)) +
geom_point() +
geom_smooth(method='lm', se=FALSE, color='turquoise4') +
theme_minimal() +
labs(x='X Values', y='Y Values', title='Linear Regression Plot') +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5, size=20, face='bold'))
mpg 是ggplot2包提供38种流行品牌汽车燃油消耗数据.
hwy ：highway miles per gallon (每加仑英里数)
drv : the type of drive train, where f=front-wheel drive, r=rear wheel drive, 4=4wd
displ : engine displacement, in litres(发动机排量，以升为单位)
class : “type” of car (汽车类型)
我们还可以在geom_smooth中增加过滤条件：
ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
geom_point(mapping = aes(color = class)) +
geom_smooth(data = filter(mpg, class == "subcompact"),se = FALSE )
每种类型的点使用不同颜色。
下面示例对比不同驱动类型的趋势拟合情况，使用facet_wrap可以一次性画多个图进行对比：
ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
geom_smooth(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color=drv)) +
facet_wrap(~ drv, nrow = 1)
本介绍如何使用R 可视化库 ggplot2 画拟合的线性回归模型。语法# ggplot(data,aes(x, y)) +# geom_point() +# geom_smooth(method='lm')语法基本格式，其中还包括一些参数后面示例会涉及。1. 简单示例下面通过几个示例进行说明。#create datasetdata <- data.frame(y=c(6, 7, 7, 9, 12, 13, 13, 15, 16, 19, 22, 23, 23, 25, .
最近在比较两个测序平台的单细胞数据，在reads-gene以及UMI-gene图的绘制中，要绘制回归曲线。
下面以我的数据为例子，简单讲一下ggplot2绘制回归曲线的方法
首先是我的数据，我将它命名为combined_capture1
下面是回归曲线，geom_smooth()用来绘制回归曲线，默认置信区间为95%（灰色部分），根据上表中的“Plantform”列分成两个平台绘图
ggplot...
O3=jitter(O3,amount=30)
O3=O3-min(O3)+10# 保证O3没有负值
Humidity=sort(runif(500,0,1),decreasing = TRUE)
df=data.frame(T=T,O3=O3,Humidity=Humidity)
#你有自己的数据
目录0引言1、构造回归数据2、画图2.1载入包2.2 准备数据添加散点2.3添加回归线2.5 添加公式R方2.6 添加方差分析表2.6 回归数据调整3、总结
在数据可视化——一文入门ggplot2中介绍了ggplot2包以及他的基本语法。在R语言可视化——ggplot2包的八种默认主题及其扩展包中介绍ggplot2包中默认的八种主题。今天实战一下，使用ggplot2包画回归曲线添加回归方程...
ggplot2是一个强大的数据可视化工具包，可用于创建各种图表类型，包括散点图、折线图等。设置线条透明是一项很基本的功能，可以让图表更加清晰明了。
在ggplot2中，我们可以使用`alpha`参数来设置图表中线条的透明度，其取值范围为0到1之间，其中0代表完全透明，1代表完全不透明。
例如，我们可以通过以下代码将线条透明度设置为0.5：
ggplot(data, aes(x=x_var, y=y_var)) +
geom_line(alpha=0.5)
此外，我们还可以使用`scale_alpha()`函数来设置透明度的颜色映射。例如，以下代码可以将线条的透明度随着另一个变量`z_var`的值而变化：
ggplot(data, aes(x=x_var, y=y_var, alpha=z_var)) +
geom_line() +
scale_alpha(range=c(0.1, 1))
在这个例子中，`range`参数用于设置透明度的取值范围，即最小值和最大值。
总之，ggplot2使得设置线条透明度非常简单，只需要使用`alpha`参数或者`scale_alpha()`函数即可。这种功能可以使得我们的图表更加美观、清晰，提高数据可视化的效果。
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