내 데이터에는 각 x 축 점에 대한 x 축 점과 y 값이 들어 있습니다. x 축 지점은 고르게 분포되지 않습니다. x 축 점이 어떻게 클러스터링되는지 시각화하고 y 값이 그러한 클러스터에 어떻게 나타나는지 알아야합니다. x 값이 클러스터 된 것을 확인하기 위해 x 값에 밀도 그림을 그릴 수 있지만 해당 클러스터의 y 값은 반영하지 않습니다. 예를 들어 -
하나의 프레임에 6 개의 그래프를 넣으려고합니다. 적절한 너비, 높이 및 해상도를 설정하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 누구든지이 설정 뒤에있는 논리를 설명 할 수 있습니까? 좋은 해결책이 필요해. png("M_F2.png", width = 7, height =7, units = 'in', res = 600)
데이터 프레임이 있고 두 개의 열을 기반으로하는 오버레이 밀도 플롯을 만들고 싶습니다. 색상이 투명 해 지길 원합니다. 채우기 옵션을 사용하고 기본적으로 채우기를 요소 열로 할당했습니다. 기본적으로 요소 열이 있으면 모든 채우기가 투명하게됩니다. 하지만 이런 상황에서는 아무런 요소가 없는데 어떻게 투명하게 채울 수 있습니까? library("ggplot2"
2 차원 numpy 배열이 있으며이를 사용하여 불연속 밀도 플롯을 만들고 싶습니다. 플롯의 각 점 (i,j)에서 점은 2D 배열의 (i,j) 번째 값과 일치해야하는 점을 배치해야한다는 점에서 이산 적입니다. 나는 어떤 보간도 원하지 않기 때문에 imshow을 사용하고 싶지 않고 배치 할 도트의 크기를 제어하기를 원합니다.
색상/투명도를 사용하여 ggplot을 사용하여 유사 - boxplot을 만들려고했지만 약간 어려움을 겪고 있습니다. 아이디어는 x 축상의 모든 점에 대해 특정한 y 값이 더 많이 발생할수록 그 (x, y) 점이 더 어두워 야한다는 것입니다. 합병증을 더하기 위해 각 (x, y)에 대한 카운트가 없지만, 대신이 카운트가 (x, ymin)과 (x, ymax)
특정 유형의 DNA 요소가 게놈에서 얼마나 오래 활동했는지 나타내는 일련의 데이터가 있습니다. 그것은 다음과 같이 보일 수 있습니다 data.df <- data.frame(name=c("type1", "type1", "type1", "type2", "type2", "type2"),
active=c(9,11,10,21,21,18))
그래
관측 밀도와 cdf를 결합한 플롯을 얻고 싶습니다. 일반적인 문제는이 둘의 저울이 꺼져 있다는 것입니다. 이것이 어떻게 해결 될 수 있습니까? 즉, 두 개의 스케일이 사용되거나 또는 데이터 시리즈 중 하나가 재조정됩니다 (ggplot 내에서 데이터의 계산과 표시를 분리하려는 경우가 바람직합니다). ,369 : 내가 얻을 것은 다음이다 그때 p = ggplo
오버레이로 여러 밀도 플롯을 결합하려고합니다. ggplot 및 geom_density가 작업을 수행하지만 밀도가 서로 위에 쌓입니다. 내 경우 , 수년 높이로 치환 될이 유사 ggplot(all.complete, aes(x=humid_temp)) +
geom_density(aes(group=height, colour=height, fill=heig
R에 히스토그램을 플롯하고 다른 분포의 밀도로 오버레이하려고했습니다. 정규 히스토그램에서는 잘 작동했지만 ggplot2 패키지로는 작동하지 않습니다. a <- dataset$age
지금 내 일반 히스토그램에 대한 코드는 다음 지금 Histogram_for_age <- hist(a, prob=T, xlim=c(0,80), ylim=c(0,0.055), m