Geom_smooth不能在ggplot2上打印

Geom_smooth是ggplot2中的一个函数，用于在数据可视化中添加平滑曲线。

它是ggplot2包中的一个图层函数，用于在散点图、折线图或其他类型的图形上添加平滑曲线。该函数会根据数据的趋势绘制出一个平滑的曲线，以帮助理解数据的分布和关系。

应用场景：

数据探索和可视化：通过绘制平滑曲线可以更直观地展示数据的趋势和关系，帮助分析师和决策者快速洞察数据。
统计建模：在进行回归分析、探索性数据分析等统计建模过程中，平滑曲线可以帮助检验数据的线性或非线性关系。

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17.02 ## Datsun 710 2.320 22.8 4 18.61 ## Hornet 4 Drive 3.215 21.4 6 19.44 # 加载包 library(ggplot2...geom_rug() 这个函数以前没有用到过，看帮助的意思是添加个案的识别 # 添加识别点 # 在xy轴上出现短横线用于标示个案 p + geom_point() + geom_rug() ?...Jitter points 当数据集的数据过多时，绘图就会显得很杂乱 position = position_jitter()用于避免过量绘图 width: x轴上的点 height: y轴上的点 #...不设置jitter p1 <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point() # 设置jitter p2 <- ggplot(mpg, aes(displ...结束语我比较喜欢ggplot2的一点是可以将绘图程序写进函数，可以批量绘图，批量下载，至于设置这些东西，能记就记，记不住，用的时候百度。 love&peace

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生信技能树七天学习小组 Day4笔记——R语言基础

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与ggpubrggplot2：灰色背景ggpubr：ggplot2青春版，图片好看一些，ggplot2也可以用代码进行调整1.4 ggplot2语法1.4.1 入门级绘图模板ggplot(data =...具体顺序按照书写顺序从下往上安排图层ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,y = Petal.Length))+ geom_smooth...iris,mapping = aes(x = Sepal.Length,y = Petal.Length))+ geom_point(mapping = aes(color = Species))+ geom_smooth...)或ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Sepal.Length,y = Petal.Length))+ geom_point(color = red")+ geom_smooth...()aes()代表映射，只有键入该函数才能从数据中读取相应的内容可以在已有公共设置下进行二次映射代码不报错不代表没错！！！

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文件名称出现在代码里，必须是在实际参数的位置上，带着引号出现，并且函数是能识别文件名称的函数。ggplot函数不能识别文件，只能识别变量。看环境中是否有这个变量。画图是用数据画图。...2.4 几何对象#局部，每一个geom管自己的mapping，仅对当前图层有效ggplot(data = iris) + geom_smooth(mapping = aes(x = Sepal.Length...= Petal.Length))#全局对所有图层有效ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length))+ geom_smooth...geom_bar(mapping = aes(x = cut))ggplot(data = diamonds) + stat_count(mapping = aes(x = cut))使用表中数据直接作图，而不统计...ggplot(data = fre) + geom_bar(mapping = aes(x = Var1, y = Freq), stat = "identity")不统计count，统计比例（prop

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R语言画图——生信技能书

= 'hello')#添加文字高级包：ggplot2 中坚力量，语法有个性library(ggplot2)ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(...—赋值给sample练习题：6.14.几何对象#局部设置和全局设置ggplot(data = iris) + geom_smooth(mapping = aes(x = Sepal.Length,...Petal.Length))这个为局部设置：仅对当前图层有效ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length))+ geom_smooth...是默认的；使用场景：使用表中数据直接作图，而不统计fre = as.data.frame(table(diamonds$cut))freggplot(data = fre) + geom_bar(mapping...= aes(x = Var1, y = Freq), stat = "identity") stat = "identity"：这样子才能编辑y使用场景2：不统计count，统计比例propggplot

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一元线性回归

接下来我们可以分别列出因变量观察值、拟合值、残差：对于回归模型我们可以进行作图展示： library(ggplot2) ggplot(women, mapping=aes(x=height, y=weight...theme(axis.title=element_text(size=15, color="black", face="bold", vjust=0.5, hjust=0.5)) 可以看出，在ggplot2...里面通过geom_smooth()函数可以很方便的添加数据的回归线。...在构造的多项式里，x与x^2并不一定是独立的，这有可能会产生附加问题，另一种方法是使用poly()函数产生正交多项式，如下所示： library(ggplot2) N=300 x=1:N+rnorm(N...I(x^2)+I(x^3), level=0.95) + geom_point(alpha=0.9) 一般情况下，上面两种作图方法是等价的，最终作图结果如下所示：在多项式拟合中，一般最高次项不超过

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（数据科学学习手札37）ggplot2基本绘图语法介绍

() 心细的你一定发现了，我们这里不同于前面传入geom=c()的形式定义多个图层，而是在先前函数的基础上，+geom_smooth()，实现了图层的叠加，类似的，我们还可以叠加更多图层，虽然这看起来毫无意义...，每一个属性都需要由标度x，y来驱动，才能实现从指定数据——指定图层的映射，对应的，colour，shape等参数，也是由标度进行控制，再映射到对应图层上的对应样式颜色的变换，而ggplot2有一个特性...中的绘图，有两种方式：一是在qplot中一步到位配置好所有的参数以产出所需的图像；另一种是利用ggplot逐层定义绘图部件，并用加号连接，保存到一个对象里，再使用print这个对象的方法将其呈现在屏幕上，...数据指定绘图所使用的默认数据框且必须是数据框；映射的设定则与qplot非常相似，只需要将图形属性和变量名放到函数aes()内即可，但要注意，这里不像qplot默认的图层为散点图，使用ggplot时如果不+...theme(plot.title=element_text(hjust=0.5))用于决定标题居中　　要注意的是，转换后的数据集中若涉及连续型与离散型间的转换，就需要注意一下，因为有些图在这种情况会因为不兼容的原因而绘图失败

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ggplot2在图上添加线性拟合方程和R值

今天给大家分享三种在ggplot2包画的图形上添加拟合的线性回归方程和R^2的值的方法。...1 解决方案1 library(ggplot2) set.seed(1234) df <- data.frame(x = c(1:100)) df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(...100, sd = 40) p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color...library(ggplot2) library(ggpmisc) set.seed(1234) df <- data.frame(x = c(1:100)) df$y <- 2 + 3 * df$x...+ rnorm(100, sd = 40) my.formula <- y ~ x p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth(method

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数据处理神器tidyverse（2）ggplot2

tidyverse包其中包含着一个重要的可视化包---ggplot2。 Ggplot2是由Hadley Wickham制作的数据可视化软件包，它基于一组称为图层的原则。...例如，如果你想在x轴上绘制带有gdpPercap的散点图，在y轴上绘制lifeExp，那么你可以添加一个带有相关美学函数的geom_point（）几何图层： # describe the base ggplot...我们还可以使用geom_smooth（）在点上添加平滑的趋势线图层。...请注意，continent变量本身不指定颜色：这是自动完成的。您可以通过添加颜色的缩放图层来指定自己想要的颜色。...自定义ggplot2 虽然我们在这里保留了默认的ggplot2功能，但是你可以用ggplot2来做很多事情。例如，通过练习，您将学习如何通过将多个层组合在一起来生成高度自定义的绘图。

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跟着Nature Communications 学画图~ggplot2拼图

学习R语言ggplot2包画图。然后多个图拼接到一起。对应的是论文中的补充材料图一。 ?...resistance gene abundances in anthropogenically impacted environments 这篇论文数据分析和可视化的部分用到的数据和代码全部放到了github上...ggplot2画图后多个图拼接到一起，我目前知道的有三个包可以实现。...(ggplot2) 分别作图 p1 <- ggplot(crass_categ, aes(rel_crAss, rel_tet, color=country)) + geom_smooth(method...image.png 两幅图如果按照一行两列来拼的话，图例位置参数不写，默认的是放下面 grid_arrange_shared_legend(p1,p2,ncol=2,nrow=1) ?

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实验2 关系可视化

用R绘图，具体如下：（1）安装ggplot2包：启动RStudio后，菜单栏点击Tools>Install Packages…中输入ggplot2，安装；（2）新建一个R Script文件；（4...）启用ggplot2包：在新建的R Script文件中输入下面代码来启用ggplot2包： library(ggplot2) 将光标放在上面代码所在行，点击菜单Code->Run Select Lines...= “United States”,] （5）ggplot2绘图：通过以下代码来绘制：（i）基本图形：以数据集中的murder列为x坐标，burglary为y坐标绘制散点图如下： ggplot(crime2...增加回归曲线： ggplot(crime2, aes(x = murder, y = burglary)) + geom_point()+ xlim(0, 10)+ ylim(0, 1200)+ geom_smooth...实验结果为上图，可以手绘，可以文字描述，也可以将图缩小打印贴上。

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