density-plot

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ggvis를 사용하여 두 개의 개별 변수의 밀도 그림을 결합 할 수 있습니까?

저는이 모든 것을 수색했는데 본질적으로 여러 숫자 변수의 시계열 데이터를 가지고 있으며 밀도 함수가있는 하나의 그림을 만들고 싶습니다. 두 개 또는 변수로 구성됩니다. df %>% ggvis(~y1) %>% layer_densities() df %>% ggvis(~y2) %>% layer_densities() 을하지만 난 뭔가를 할 경우 : 그래서 기

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Mathematica에 대한 Mathematica의 ListDensityPlot [] 함수에 해당합니다.

Mathematica의 ListDensityPlot []은 3 차원 좌표의 목록을 취할 수 있습니다. 세 번째 좌표는 스칼라이고, 온도 또는 농도 등으로 불리며 밀도 플롯을 반환합니다. 목록은 temperature={{0,0,20},{0,1,25},...,{9,9,35}} 과 같이 Mathematica 표기법으로 표시됩니다. Mathematica는 값을

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2 히스토그램 분포의 ggplot에서 단일 크로 핑 한 열에 레이블 지정

대답은 here입니다. 원하는 위치로 이동해야하지만 필자는 오류를 디버깅하는 데 문제가 있습니다. 다음은 두 개의 배포판을 함께 그리는 배포 코드 중 하나의 가장 높은 표시 줄을 자르려면 '확대'하십시오. data(iris) #Round Sepal.Length for Binning iris$Sepal.Length = round(iris$Sepal.Le

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matplotlib의 밀도로 채색 된 분산 형 플롯의 gaussian_kde 매개 변수를 변경하는 방법

조 킹턴이이 질문에 대답 한대로 : How can I make a scatter plot colored by density in matplotlib으로 밀도로 채색 된 산점도를 만들었습니다. 그러나 데이터가 복잡하게 분포되어 있으므로 밀도를 계산하는 데 사용되는 매개 변수를 변경하고 싶습니다. 플롯의 왼쪽 부분은 다음과 같습니다 그래서 내가 gaussian

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geom_density 및 평균의 음영 신뢰 간격에 vline 추가 R

다른 게시물을 읽은 후 here과 같이 밀도 플롯에 평균값의 vline을 추가하는 방법을 발견했습니다. 위의 링크에 제공된 데이터 사용 : 1) geom_ribbon을 사용하여 평균 주위에 95 % 신뢰 구간을 어떻게 추가 할 수 있습니까? CI의 하나의 곡선 아래의 영역으로 제한 할 수 vline 방법 #computation of the standard

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`seaborn.kdeplot()`에 더 자세한 정보를 표시하는 방법은 무엇입니까?

아래 왼쪽의 산점도가 있는데 여기에는 많은 데이터 포인트가 있고 오른쪽 그림은 seaborn.kdeplot()을 사용하는 해당 밀도 플롯입니다. 그러나 불행히도 밀도의 분산이 너무 커서 다른 저밀도 영역에서 많은 세부 사항을 캡처하지 못합니다 (예 : 오른쪽 상단의 밀도 분포에 대한 정보가 기본적으로 없음). 누구든지이 문제를 해결할 수있는 방법이 있습니까

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부트 스트랩 된 값의 분포를 R

으로 표시합니다. 95 % 신뢰 구간으로 S 자 모양의 분포 (y = 0~1)를 맞추고 y=5% (hc5으로 지정)의 값을 얻으십시오. ZnOLC50.txt이라는 원래의 입력 데이터 파일 : LC50 Proportion 0.089 0.071428571 0.16 0.214285714 1.155 0.357142857 1.51 0.5 3.97 0.642

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심리학에서는 중첩 된 표준 곡선으로 히스토그램을 표시하는 것이 일반적입니다. 또한 geom_line을 사용하여 관측 된 값의 밀도를 표시하면 일반 곡선과 비교하기 쉽기 때문에이 작업을 수행하는 다른 히스토그램 함수 (powerHistuserfriendlyscience 패키지에 있음)를 작성했습니다. 그러나 큰 벡터 (현재 1670 만 개의 데이터 포인트로

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ggplot 혼합물 모델 R

숫자 값과 범주 형 변수가있는 데이터 집합이 있습니다. 숫자 변수의 분포는 카테고리마다 다릅니다. 각 범주 형 변수에 대해 "밀도 플롯"을 플롯하여 전체 밀도 플롯보다 시각적으로 낮게 표시하려고합니다. 이것은 혼합 모델을 계산하지 않고 혼합 모델의 구성 요소와 비슷합니다 (데이터를 분할하는 범주 형 변수를 이미 알고 있으므로). 범주 변수에 따라 그룹화하려

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왜 ListDensityPlot이 아무 것도하지 않습니까?

숫자 시뮬레이션에서 추출한 데이터가 너무 많습니다. 데이터는 예를 들어 데이터의 각 세트는 임의의 x 좌표와 관련된 데이터를 표시하는 방식으로 배치된다 각 행의 x 좌표, y 좌표 및 온도를 나타내는 3 개 값을 포함하는 각 데이터 셋 Data1 = {{0.005, 0, 0.}, {0.005, 7/400, 0.}, {0.005, 7/200, 0.}, {0.