Question

我需要在散点图上绘制两个加速度与vs-mpg的斜率，轻型汽车的一个斜坡和重型汽车的一个斜坡。我创造了这个：

cars_light <- cars_log[cars_log$log.weight. <= log(mean(cars$weight)), ]
cars_heavy <- cars_log[cars_log$log.weight. > log(mean(cars$weight)),]
cars_log$wt_cat <- ifelse(cars_log$log.weight. > log(mean(cars$weight)), 'heavy', 'light')

到目前为止，我已经通过这样做创建了散点图：

    plot_ly(
  data = cars_log,
  type = "scatter",
  x = ~log.acceleration.,
  y = ~ log.mpg.,
  color = ~ factor(wt_cat),
  colors = c("#8bc34a", "#ff5722"),
  marker = list(size = 10, opacity = 0.6)
) %>%
  layout(title = "Heavy cars VS light cars")

这给了我这个结果：

现在，我想为重型汽车创建一个斜坡，为轻型汽车创建另一个斜坡，我知道我需要使用add_ribbons的情节跟踪，但我无法弄清楚如何生成它。我在使用plotly计算lm时遇到了问题。我可以用ggplot做同样的事情，但我不知道如何用情节做到这一点..

    ggplot(cars_log, aes_string('log.acceleration.', 'log.mpg.')) +
  geom_point(aes(color = factor(wt_cat))) +
  geom_smooth(method = 'lm', aes(color = factor(wt_cat)))

这是我的数据样本：

    > cars_log[1:5,]
  log.mpg. log.cylinders. log.displacement. log.horsepower. log.weight. log.acceleration. model_year origin
1 2.890372       2.079442          5.726848        4.867534    8.161660          2.484907         70      1
2 2.708050       2.079442          5.857933        5.105945    8.214194          2.442347         70      1
3 2.890372       2.079442          5.762051        5.010635    8.142063          2.397895         70      1
4 2.772589       2.079442          5.717028        5.010635    8.141190          2.484907         70      1
5 2.833213       2.079442          5.710427        4.941642    8.145840          2.351375         70      1

Answer 1

您可以使用data功能。其主要的三个论点是：

x数据
ymin x values
ymax功能区的下限
broom::augment()功能区的上限

由于缺少最小数据集，我采用了这个：plotly regression line R用于一个封闭的问题（即在R Plotly中绘制回归线）。使用此数据集，下面是一个示例，其中回归在Plotly外部完成，其输出使用library(plotly) library(broom) data(airquality) airq <- airquality %>% filter(!is.na(Ozone)) fit <- lm(Ozone ~ Wind, data = airq) airq %>% plot_ly(x = ~Wind, name = 'Scatter') %>% add_markers(y = ~Ozone) %>% add_ribbons(data = augment(fit), ymin = ~.fitted - 1.96 * .se.fit, ymax = ~.fitted + 1.96 * .se.fit, line = list(color = 'rgba(7, 164, 181, 0.05)'), fillcolor = 'rgba(7, 164, 181, 0.2)', name = '95% ribbon')格式化，然后用于创建功能区：

firebase logout

其中给出了以下情节：

用剧情创造丝带

1 个答案: