如何手动将观测值n添加到ggplot2中的每个组？
在ggplot2中，可以使用geom_text()函数手动将观测值添加到每个组中。该函数可以在图形中的指定位置添加文本标签。
下面是一个完整的示例代码，演示如何手动将观测值n添加到ggplot2中的每个组：
library(ggplot2)
# 创建一个示例数据集
df <- data.frame(
group = rep(c("A", "B", "C"), each = 3),
x = rep(1:3, 3),
y = c(2, 4, 3, 1, 5, 2, 3, 2, 4),
n = c(10, 15, 8, 12, 9, 6, 7, 11, 14)
)
# 绘制散点图
p <- ggplot(df, aes(x, y, color = group)) +
geom_point(size = 3)
# 添加观测值标签
p <- p + geom_text(aes(label = n), vjust = -0.5)
# 显示图形
print(p)在这个示例中，我们首先创建了一个包含组、x坐标、y坐标和观测值n的数据框df。然后，使用ggplot()函数创建一个散点图，并使用geom_point()函数绘制散点。最后，使用geom_text()函数将观测值n添加到每个组的对应位置，并使用vjust参数调整标签的垂直位置。
这是一个简单的示例，你可以根据自己的数据和需求进行进一步的定制。如果你想了解更多关于ggplot2的信息，可以参考腾讯云的数据可视化产品DataV。
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我目前正在使用来自ggplot2包的“钻石”数据集。我希望能够计数钻石的数量，在第一个n个观测中满足两个条件，在这种情况下，颜色'E‘和清晰度'SI2’。我已经编写了下面的函数来解决这个问题，但是我希望能够这样做，而不需要运行for循环。有没有一种方法可以让这个函数在不使用for循环的情况下工作？数据集有54000个。
library('ggplot2')
data(diamonds)
countfreq <- function(n) {
#Set k to 0
k <- 0
for(i in 1:n) {
if (diamon
浏览 0提问于2017-10-14得票数 1
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我有两种方法进行api调用并返回可观察的结果。
private method1(): Observable<Home> {
return homeService.call.get();
}
private method2(): Observable<User> {
return userService.call.get();
}
然后我有以下两种方法：
private method3(): void {
this.method1().subscribe();
this.method2().subscribe();
}
最后一个
private meth
浏览 0提问于2019-07-26得票数 0
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在ReactiveX中，我可以从多个可观测数据中提取最新值，每个观测值可能在不同频率下发射，也可能不会在不同频率下发射，如下(使用RxPY)：
from __future__ import print_function
from rx import Observable
import time
import IPython
import random
random.seed(123)
x1 = Observable.interval(random.randint(50, 500))
x2 = Observable.interval(random.randint(50, 500))
x3
浏览 0提问于2017-10-22得票数 0
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我试图绘制一个二维图，其中x和y轴是预测变量。我想平稳地总结第三个变量，因为在特定坐标上的计数非常低。
例如，我可能想要绘制资产和债务违约的概率。这类似于密度图，但不是绘制平滑密度的观测，我想绘制一个任意平滑的值，如缺省率。
我尝试过在stat_density_2d中使用ggplot2，但还没有弄清楚如何将第三个变量概括为“密度”，而不是观察计数。
样本数据：
data(iris)
plt <- data.frame(iris[c(1,2)], y=as.numeric(iris$Species == "setosa"))
我希望输出如下所示：
library(ggplo
浏览 7提问于2017-02-01得票数 2
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设想情况：
我想要建立一个基于多数票制度的基础上，考虑到某人对N观察结果的投票权重。
因此，M观察者将从3个类(1,2,3)中选择关于N观测的猜测。对于每一个观察，每个观察者都有一个与之相关的权重。
定义：
G：每个观测/观察者的猜测矩阵(N观测×M观察者)；
W：每个观测/观察者的权重(N观测×M观察者)
示例：
# 2 observations, 3 observers
G = [[1, 2, 3],
[2, 2, 1]]
# Weights (influence) each observer has about each observation
W = [[
浏览 2提问于2021-01-27得票数 1
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我在0,1中均匀地创建点，每个点都有观测值。但是ggpolot显示了一些大于1的观测值，它位于边界之外。为什么即使坐标在0和1的范围内也会发生这种情况呢？你知道如何避免这种情况吗？
x=runif(10^6)
y=runif(10^6)
z=rnorm(10^6)
new.data=data.frame(x,y,z)
library(ggplot2)
ggplot(data=new.data) + stat_summary_2d(fun = mean, aes(x=x, y=y, z=z))
浏览 0提问于2018-11-04得票数 3
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我在用5条做堆叠条形图。填充按预期顺序排列在5条中的3条，但在第3条中，堆叠段以错误的顺序显示。我不允许张贴图片，但在第三栏，应该是在底部的栏段显示在顶部。
下面是一个简化示例的代码。在这个例子中，每个x变量和fill变量的组合只有一个观测值，但是我仍然使用stat_summary函数，因为我实际上想要使用具有数千个观测值的数据帧的代码。
这段代码有什么问题，我如何使所有的栏以正确的顺序显示填充？
library(ggplot2)
str(d2)
d2
ggplot(data=d2, aes(x=x,y=y, fill=f) ) + stat_summary(fun.y="mean&
浏览 2提问于2012-07-06得票数 4
2回答
ggplot2中的alpha值通常用于在R中进行过度标绘。较深的颜色表示许多观测值下降的区域，而较浅的颜色则表示只有少数观察值下降的区域。有可能扭转这种局面吗？所以，异常值(通常很少有观测值)被强调为更暗，而大多数数据(通常有许多观测值)被强调为较轻？
以下是一份MWE：
myDat <- data.frame(x=rnorm(10000,0,1),y=rnorm(10000,0,1))
qplot(x=x, y=y, data=myDat, alpha=0.2)
离中心(0,0)较少的观测值较轻。我怎么才能逆转呢？谢谢你的任何想法。
浏览 4提问于2016-12-31得票数 2
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在回答了我之前提出的一个问题-- --之后，我一直在考虑对这个问题进行扩展。
前面的问题试图从特定因素的每个级别随机抽样n行/观测，并将所有信息合并到一个新的数据框架中。
然而，对于某些类型的数据来说，这种随机抽样可能不是最优的。在这里，我想再次选择n行/观察每一个特定因素的水平。这里的主要区别是，从特定因素的每个级别中选择的行/观察应该是连续的。
这是一个示例数据集：
id<-sample(1:20, 100, replace = TRUE)
dat<-as.data.frame(id)
color <- c("blue", "red",
浏览 4提问于2014-05-23得票数 3
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假设我有可观测的A，B，C，我必须听这三者的变化，并改变计算。
也就是说，在任何一个可观测值上的值变化时，我需要重新计算从现在开始的新值和其他可观测值的旧值。
我试着使用combineLatest，它非常完美，除了所有可观察到的值都应该有最新/变化的第一种行为。
浏览 1提问于2018-11-06得票数 1
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在斯塔塔，我可以这样做：
bysort group_var: drop if _n > 6
在每组中只保留group_var指定的前六个观察结果。在SAS里我该怎么做？
我试过：
proc sort data=indata out=sorted_data;
by group_var;
run;
data outdata;
set sorted_data;
by group_var;
if (_n_ > 6) then delete;
run;
但是，这将删除整个数据集中的前六个观测(只剩下六个观测总数)。
浏览 2提问于2015-01-07得票数 3
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在R中，我尝试将n=10000 iid观测分成100块和大小为n/100=10的每个块。然后，对于每个块，我想选择每个块的最大值作为一个大小为100的新数据集。如何在R中实现这一点？
例如,
#sample data
n<-10000
exp_data=rexp(n, 1)
浏览 4提问于2022-11-04得票数 0
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我有一个data.frame，例如
df1 <- data.frame(id = c("A", "A", "B", "B", "B"),
cost = c(100, 10, 120, 102, 102)
我知道我可以用
df1.a <- group_by(df1, id) %>%
summarise(no.c = n(),
m.costs = mean(cost))
计算观测次数，并以id表示平均值。如果我想计算所有不等于
浏览 0提问于2016-11-19得票数 2
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我有一个数据集，每一个人都有一堆几乎重复的观测结果。我正试图准确地确定每个特定ID在行间更改的变量。
我从检查开始：
dt[ , count := .N, by = id][count > 1, ]
(也使用head和tail)，但是有27000次重复观察--通过检查无法确定哪些变量正在改变。
有什么比蛮力法更好的吗？尤其是我希望避免一个循环但我不明白.
dt[ , count := .N, by = id]
for (var in setdiff(names(dt), c("id", "count"))){
if (nrow(dt[ , list(.
浏览 0提问于2015-03-04得票数 2
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我正在使用ggplot2生成附加文件。
我的问题是，如何使用R+ggplot2，以使这个地块不那么繁忙，更容易查看数据中正在发生的事情？大约有1000次观测，每次观测有1至15个数据点。我将观察数据与>1数据点与行连接起来。
对配色方案有什么可做的吗？或者可能把事情组合在一起？
我的代码如下所示：
ggplot(data, aes(variable, value, group=Name, color=Name))+
geom_point(alpha=.2, size=5)+
geom_line()+
geom_text(aes(label=Name),hjust=0, vjust=
浏览 1提问于2015-03-04得票数 0
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我对K-意味着工作感到迷茫和困惑。到目前为止我知道的是
图n点，例如7点
随机选择k点，比如说3点作为质心。
质心将是类的类型，所以我们有3个类。
选择一个点对其类进行分类。
从选择的3中最近的类将对所选的点进行分类。
我已经实现了获取一个包含要点的文本文件。一旦我选择了一个文件，这些点将被绘制出来。现在我就停在那里。
我想知道的是：
1.我想知道在绘制这些点之后，我应该做的接下来的事情，因为我不确定我上面所说的算法。
2.我想知道迭代是如何工作的，迭代得到每个点的最终类。我很困惑，因为我不知道选取的点如何改变类，如果它从类的最近点得到类
任何帮助都将不胜感激。
浏览 4提问于2014-02-07得票数 1
我正在处理一个由两个不同的观察组组成的数据集，其中的值是一个整数。我想绘制这些数据的密度，以了解不同的组是如何在值上分布的。
所发生的是，一组有“平滑”密度，而另一组有“波浪”密度。我知道这与带宽有关，而且我的数据基本上与离散的观测有关，但我希望有人能确切地解释原因。
下面是一个例子：
data2 <- rbind(
data.frame(group=rep('poisson1', 1000), value = rpois(1000, 5)),
data.frame(group=rep('poisson2', 1000), value =
浏览 4提问于2018-06-06得票数 4
我试图打印一个geom_raster()，其中的背景色代表了类别中实例数的计数，并列出了单元格中实例的名称。是否有方法在传递给geom_text()的内容中插入返回？目前，文本被堆放在每个栅格广场的中心，使其难以辨认。下面是使用mtcar的再解释器。
提前感谢！
library(tibble)
library(dplyr)
library(ggplot2)
tibble::as_tibble(mtcars, rownames = "make") %>%
dplyr::filter(cyl == 4) %>% dplyr::group_by(vs, am) %&g
浏览 3提问于2021-06-30得票数 1
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我想为变量的分布创建一个直方图。由于数据审查的原因，我只能展示两个以上的观察箱。在ggplot2中是否有一种轻松完成此任务的方法？下面是一个示例：
library(ggplot2)
set.seed(1234)
df <- data.frame(
weight=round(c(rnorm(200, mean=55, sd=5), rnorm(200, mean=65, sd=5)))
)
p <- ggplot(df, aes(x=weight)) +
geom_histogram() +
stat_bin(aes(y=..count.. + 2, label=..
浏览 4提问于2019-11-13得票数 1
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我正在进行我的第一个Ext项目，并将我的源数据从一个存储的web服务器中下载下来。现在，我想让不同的网格都显示出源数据的一些变化。例如，网格1将是按特定列分组的源数据。网格2将按特定列分组，其中列X= 'variable‘。就这样等等。
我来自c#背景，在WPF工作。因此，通常我会使用可观测集合，并在可观测集合上运行LINQ以形成一个新的可观测集合，然后将新集合绑定到我的网格中。
我的问题是，如何在EXT JS中的商店上运行LINQ类型的查询？
浏览 2提问于2016-04-13得票数 2
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好的，这个问题的标题提出了一个我一直在考虑的解决方案，但这是我的问题，我对建议持开放态度。
我有一个类似于此的视图模型(尽管非常简化)：
var viewModel = {
items: ko.observableArray([new Person('fred'), new Person('Joe')]),
name: ko.observable('hello world')
};
function Person(name)
{
this.Name = ko.observable(name);
this.Pa
浏览 1提问于2011-11-09得票数 0
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我不使用普通的绘图函数，而是使用ggplot2来创建NMDS绘图。我想使用vegan软件包中的函数ordiellipse()在NMDS图中显示组。
示例数据：
library(vegan)
library(ggplot2)
data(dune)
# calculate distance for NMDS
sol <- metaMDS(dune)
# Create meta data for grouping
MyMeta = data.frame(
sites = c(2,13,4,16,6,1,8,5,17,15,10,11,9,18,3,20,14,19,12,7),
amt
浏览 0提问于2012-12-10得票数 11
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如何使用dplyr和ggplot2生成包含na值的堆叠巴图？
X轴:年份
Y轴:观测次数和NA数
data <- data.frame(year = c(2015, 2015, 2016, 2016),
column2 = c(4, NA, 9, 1))
library (dplyr)
missing_data <- data %>%
count(year, complete.cases(column2))
我的结果
year complete.cases(column2) n
浏览 3提问于2016-04-08得票数 0
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这是一个初学者的问题。我正在将几个进程的输出流回客户端，并希望将每个流存储到一个单独的文件中。
所以我想要的是(大字母表示嵌套流的结束)
S: -a-a-a-b-b-a-A-c-b-B-c-c-...-d--C...D-e--...-z-E-z--z--...
R: a-a-a-----a-A (complete)
b-b-------b-B (complete)
c-----c-c--------C (complete)
d------D (complete)
浏览 1提问于2015-12-09得票数 1
我有一个data.frame，它对几个组都有影响：
set.seed(1)
df <- data.frame(group = sample(c("a","b"),200,replace = T),
n = round(runif(200,1,2)))
df$n <- as.integer(df$n)
我正在尝试显示df$n的直方图，这是由group使用ggplot2的geom_histogram进行的。
library(ggplot2)
ggplot(data = df, aes(x = n)) + geom_his
浏览 4提问于2022-01-17得票数 1
1回答
我正在学习rxjs，并努力理解window方法。我读了很多次，我很怀念那种顿悟的效果。
有人能给我解释一个非常简单的例子，我如何使用window方法，在什么情况下我可以使用它。
浏览 1提问于2016-12-26得票数 1
2回答
假设有一系列的观测，例如[1,2,3,5,5,5,2,3,2,3, ..., 3, 4]。我试图在Scikit中使用HMM的当前实现--学习预测这个观察序列的下一个值。关于这个我有两个问题。
给定一系列观察结果，我如何预测下一次观测(如上文所述)？
给定n个观测序列和这些序列的n+1观测序列，HMM能用来预测一个新的n观测序列的(n+1)th观测吗？如果是的话，怎么做？
从文档中我无法很好地理解这一点。
我找到了一个可能的，但它没有指定如何在Scikit中使用HMM --学习预测序列中的下一个值。
浏览 5提问于2013-09-28得票数 1
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1回答
我想要匹配处理公司和控制公司按行业和年度考虑的公司是最接近的盈利能力(roa)。我想要一个1:1匹配。我使用的是距离度量(mahalanobis)。
我的样本中有530,000的固定年份观测，即267,000处理的观测和263,000控制的近似观测.这是我的代码：
gen neighbor1 = .
gen idobs = .
levelsof industry
local a = r(levels)
levelsof year
local b = r(levels)
foreach i in `a' {
foreach j in `b'{
capture
浏览 6提问于2020-08-21得票数 0
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1回答
我正试图计算移动窗口的一些统计数据，并在动物园包中使用rollapply。我的问题是，如何使rollapply应用于先前的n个观测，而不是像对齐右边所显示的当前观测和先前的n-1观测一样。
require(zoo)
z <- data.frame(x1=11:111, x2=111:211, x3=as.Date(31:131))#generate data
output<-data.frame(dates=z$x3,
rollapply(z[,1:2],by.column=TRUE, 5, max, fill=NA, align='r
浏览 2提问于2015-08-26得票数 5
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假设我有一个矩阵A，它的大小是2000*1000 double。然后将Matlab在函数"kmeans"中的构建应用于矩阵A。
k = 8;
[idx,C] = kmeans(A, k, 'Distance', 'cosine');
我得到C = 8*1000 double；idx = 2000*1 double，值从1到8；根据文档，C返回k-by-p (8 by 1000)矩阵中的k个集群质心位置。idx返回一个包含每个观测结果的集群索引的n-by-1 vector。我的问题是：
1)我不知道如何理解C，质心的位置。地点应该表示为(x,y)，
浏览 6提问于2015-08-05得票数 1
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1回答
我正在尝试绘制一组线条，有些线条我想有虚线，而有些线条，我想要有不同的颜色。每一行都有一个线型和颜色的组合。
然而，当我在linetype和color中设置ggplot2时，我会打印出两个传说。
如何获得一组图例，其中图例中的每个条目都包含关于线条、类型和颜色的信息？
例如，在下面，我希望在图例中有4个条目，每条红色实线、红色虚线、蓝色实线和蓝色虚线各一条。
library(ggplot2)
ggplot(mtcars) +
geom_line(aes(y = disp, x = mpg, color = as.factor(vs),
linetype =
浏览 1提问于2018-03-05得票数 0
我有一个数据集，其中的行是单个年份和阶段的观测，并且在给定的年份中可以有一个给定阶段的零到多个观测：
df <- data.frame(year = c(2000, 2000, 2000, 2000, 2001, 2001,
2001, 2002, 2002, 2003, 2003, 2003),
stage = c("a", "a", "a", "b", "b", "b",
浏览 0提问于2017-10-26得票数 1
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在我的ggplot2图中，沿着x轴上的分类变量绘制了大约150个观察值(见下图)。然而，最接近y轴的观测值被绘制在曲线图的线条上，这是我想要避免的(参见图片中的箭头)。 我该怎么做？ (如果x轴是连续的，我可以手动设置限制，但对于分类变量，我不认为这是可能的…) 下面是现在的情况： ?
浏览 8提问于2020-09-15得票数 0
在rxjs5文档中，它提到了“为了降低多态性和从操作符中获得更好的性能，一些操作符已经被分割成多个操作符”。它实际上意味着什么，以及如何使用mergeMapTo运算符？
浏览 3提问于2016-09-02得票数 4
我需要绘制一组箱形图，其中数据按因子分组。我还想为每个框设置alpha值，以表示每个因子中的观察值。给定因素的观察值越多，alpha就越高。
以mpg数据为例...
绘制图很简单：
library(ggplot2)
ggplot(mpg, aes(x=factor(class), y=displ)) +
geom_boxplot(aes(fill="red", alpha=10)) +
scale_fill_manual(values=c("red"="red"),guide="none") +
scale_a
浏览 0提问于2013-02-08得票数 3
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我有多条有多个段的路径。如何用相同的颜色对每条路径的第N段进行着色？
例如：
require(dplyr)
require(ggvis)
df <- data.frame(x = runif(10,0,10), y = runif(10,0,10),
group=c(rep(5,5),rep(10,5)), colorIdx=rep(c(1:5), 2))
df$group = factor(df$group)
color_fun = colorRampPalette(c("yellow","blue"),5)
my
浏览 3提问于2014-12-08得票数 8
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1回答
如何在ggplot中绘制倍数？我在写这样的话：
x=c(1,3,4,5,6)
y=c(0.5,2,3,7,1)
z=c(8,2,6,7,8)
n=length(x)-1
library(ggplot2)
p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg))
for (i in 1:n){
p <-p + geom_segment(aes(x = x[i], y = y[i], xend = x[i+1], yend = y[i+1]), colour = "red")
p$plot_env <- list2env(list(x=x,y=y
浏览 3提问于2016-11-13得票数 1
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1回答
我有这样的设想：
此接口表示轴值。
export interface ChartModel {
HorizontalElement: number,
VerticalElement: number
}
我可以在一个图中有多个图表，所以我使用这个模型。
import { ChartModel } from "./ChartModel";
export interface ResponseModel {
PrimaryChart: ChartModel[];
PreviousQuarterChart1: ChartModel[];
Prev
浏览 3提问于2017-12-26得票数 1
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1回答
我正在做几个http请求，等待所有请求完成，并使用来自所有请求(和其他几个来源)的信息计算结果。 目前我是这样做的： Single.zip(observables, { array -> array }) 其中可观测对象只是一个可观测对象数组，每个可观测对象都在执行异步操作。 但我对并发操作的数量有限制。同时不应超过n个操作。(n理想情况下是5，但也可以接受1) 不幸的是，Zip似乎在没有等待任何操作完成的情况下就开始了所有操作。有没有办法限制这种行为？
浏览 32提问于2019-05-22得票数 0
1回答
给定一个具有包含时间戳的值的可观测序列，如何将该序列缓冲到新缓冲区中，每个缓冲区包含一分钟的数据？当新分钟开始时，缓冲区必须完全关闭。
谢谢
浏览 4提问于2014-12-11得票数 0
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我非常感谢在没有使用Lumley调查包的情况下在R中指定概率权重的任何帮助。我正在使用Imai等人的中介包在R中进行中介分析，该包目前不支持svyglm。
我目前正在运行的代码是：
olsmediator_basic<-lm(poledu ~ gateway_strict_alt + gender_n + spline1 + spline2 + spline3,
data = unifiedanalysis, weights = designweight).
但是，我不确定这是否正确地加权了数据。原因是这段代码产生的标准错误与我在Stata中得到的标准错误不同。我正在运行的St
浏览 1提问于2012-06-14得票数 0
星空观测者和ggplot2似乎给出了相同数据集的不同中值。有没有人知道他们是否在以不同的方式计算中位数？
浏览 2提问于2017-10-10得票数 1
2回答
Setup I从以下正常混合模型中采样1,000,000观测数据，并对观测结果进行修正，使每个10,000桶都有相同数量的观测值(即100)。这为表单(a,b]中的每个bin创建了一个因子，其中a和b是数字。
#Random sample
set.seed(1234)
X = ks::rnorm.mixt(n=1000000,mus=c(0.2,0.8),sigmas=c(0.04,0.01),props=c(0.95,0.05))
#Bins based on random sample with ~100 observations in each bins
bins = ggplot2:
浏览 2提问于2016-11-17得票数 1
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3回答
我有以下脚本来模拟我拥有的数据结构类型和我想要对其进行的分析，
library(ggplot2)
library(reshape2)
n <- 10
df <- data.frame(t=seq(n)*0.1, a =sort(rnorm(n)), b =sort(rnorm(n)),
a.1=sort(rnorm(n)), b.1=sort(rnorm(n)),
a.2=sort(rnorm(n)), b.2=sort(rnorm(n)))
head
浏览 0提问于2011-06-15得票数 14
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我有以下数据集
id rate
1 .
2 .
3 0.01
4 0.02
5 .
6 .
我如何有效地将第一个不缺失率写到它之前的观测，最后一个不缺失率写到它之后的观测？因此：
id rate
1 0.01
2 0.01
3 0.01
4 0.02
5 0.02
6 0.02
我可以填写最后的值(请参阅下面的代码)，但我不知道如何完成第一个值--不需要求助于辅助表，在我的例子中，这可能(或不)使得效率非常低，因为我将有数百万条记录。
data have;
input id rate;
dataline
浏览 5提问于2014-07-28得票数 1
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我使用的是一个模拟数据集，包含多个组(+2mil)，其中我希望计算每个组的观测总数和超过阈值的观测数(这里是2)。
当我创建一个标志变量时，它看起来要快得多，特别是对于dplyr，对于data.table则要快一些。
这一切为什么要发生？在每一种情况下，它在后台是如何工作的？
请看下面的例子。
模拟数据集
# create an example dataset
set.seed(318)
N = 3000000 # number of rows
dt = data.frame(id = sample(1:5000000, N, replace = T),
v
浏览 2提问于2016-08-31得票数 13
我想做一个地块，以调查在我的数据集中最常见的FINAL_CALL_TYPE发生在纽约市的自治市。我有个300多万的数据集。我把它分解成一个2000年的样本，但更多的是把它细化到事件类型和它发生的地方。
本质上，我想要创建一个图解，它将显示每个区中最常见的5种呼叫类型，并计算每个区中每一种呼叫类型的数量。
下面的简要介绍了我的数据是如何使用调用类型和Borough的
> head(df)
FINAL_CALL_TYPE BOROUGH
1804978 INJURY BRONX
1613888 INJMAJ BROOKLYN
浏览 5提问于2019-11-20得票数 0
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1回答
我有一个可以观察到的RxJS，它在0到1000 an之间的随机时间后发出值。
我如何断言在每个可观测到的发射之间至少有一个200毫秒的差距？不应删除/跳过任何值，并且仍应按其传入的顺序发出值。
浏览 1提问于2022-07-08得票数 0
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3回答
我试图绘制一个geom_histogram，其中的条形被一个渐变着色。
这就是我想做的：
library(ggplot2)
set.seed(1)
df <- data.frame(id=paste("ID",1:1000,sep="."),val=rnorm(1000),stringsAsFactors=F)
ggplot(df,aes_string(x="val",y="..count..+1",fill="val"))+geom_histogram(binwidth=1,pad=TRUE)+scale_
浏览 4提问于2017-05-05得票数 7
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