使用ggplot平滑带有分类变量的线条可以通过geom_smooth()函数来实现。该函数可以根据数据的分布情况自动选择适合的平滑方法,并在图表中绘制平滑的线条。
下面是一个完整的示例代码:
library(ggplot2)
# 创建一个包含分类变量的数据框
data <- data.frame(
x = rep(1:10, 2),
y = c(1, 3, 2, 4, 5, 7, 6, 8, 9, 10, 2, 4, 3, 5, 6, 8, 7, 9, 10, 11),
category = rep(c("A", "B"), each = 10)
)
# 使用ggplot绘制散点图和平滑线条
ggplot(data, aes(x = x, y = y, color = category)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
在上述代码中,我们首先创建了一个包含分类变量的数据框data。然后使用ggplot函数创建一个基础图表,并通过aes函数指定x轴、y轴和颜色的映射关系。接着使用geom_point函数绘制散点图,再使用geom_smooth函数绘制平滑线条。其中,method参数指定了平滑方法,这里使用"lm"表示使用线性回归进行平滑。se参数表示是否显示平滑线条的置信区间,默认为TRUE。
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