有没有办法将ggplot geom_point位置减淡宽度与使用geom_boxplot中的geom_boxplot = TRUE选项调整为数据点数量的varwidth宽度相匹配?这将需要每个组不同的躲避宽度。演示: # Question about dodging widths
library(tidyverse)
count(iris, Species)
# Reduce the virginica data to have many less rows by filtering by Petal.Length
df <- iris %>% filter(!(Specie
很惊讶在这里找不到这个,我猜这是一个常见的问题。
我在ggplot中绘制箱形图,并使用geom_point()或geom_jitter()绘制数据点本身。当我为点设置尺寸美学时,图例被示例数据点上的黑色斑点遮挡住了。
library(ggplot2)
d = data.frame(
a = factor(c( rep('a',5), rep('b',5), rep('c',5) )), b = rnorm(15),
c = rnorm(15)
)
ggplot( aes( x = a, y = b, size = c), data = d ) +
我正在为一个数据创建一个ggplot,该数据显示两个参数Alcohol Consumption level与Annual Income of Family。
在图的特定区域中有许多数据点,所以我希望与其他数据点较少的区域相比,增加这些点的大小。为此,我不知道在aes参数中输入什么geom_point参数。
g <- ggplot(data = matpor, mapping = aes(AIncome, AConsumption))
g <- g + geom_point(data = matpor, aes())
g
Kotlin中有提取集合中项的父对象列表的方法吗?例如,如果我们有mutableMaps:
val AllPersons = mutableMapOf<Long,Person>()
val ClassAttendants = mutableMapOf<Long,Person>()
在以下情况下:
data class Person( PID : Long
Name: String
Surname: String
Father: Person?)
有没有办法从班长中挑选出所有(不同的)祖父?
我正在尝试以图形化的方式评估数据集的分布(双峰与单峰),其中每个数据集的数据点数量可以变化很大。我的问题是使用像地毯图这样的东西来指示数据点的数量,但是为了避免有很多数据点的系列超过只有几个点的系列的问题。
目前,我正在使用ggplot2,将geom_density和geom_rug结合起来,如下所示:
# Set up data: 1000 bimodal "b" points; 20 unimodal "a" points
set.seed(0); require(ggplot2)
x <- c(rnorm(500, mean=10, sd=1), r
我想将numpy.polyfit或Polynomial.polyfit应用于3个数据点a1,a2,a3,每个数据点都有大约300位数字。如果我使用:
x = numpy.array([1.0, 2.0, 3.0])
y = numpy.array([a1, a2, a3])
c = numpy.polyfit(x,y,2)
d = Polynomial.polyfit(x,y,2)
我得到的系数不精确,polyfit不接受数据类型dtype=object来处理具有大量数字的数字。另外,有没有办法从python中调用MAXIMA来解决这个问题?