Question

可以使用geoms和stats在R包ggplot2中制作图，并且它们通常会给出类似的结果（例如，geom_area和stat_bin）。它们通常也有不同的论点，例如：在2-D density plots中：

geom_density_2d(mapping = NULL, data = NULL, stat = "density2d",
  position = "identity", ..., lineend = "butt", linejoin = "round",
  linemitre = 1, na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE)

stat_density_2d(mapping = NULL, data = NULL, geom = "density_2d",
  position = "identity", ..., contour = TRUE, n = 100, h = NULL, na.rm =
  FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE)

两种类型的物体之间是否存在根本差异？

Answer 1

这只是为了补充已接受的答案。

ggplot2的作者Hadley Wickkam在他的着作“ggplot2：数据分析的优雅图形”中表示。 (link here)在第2页。第5.2节＆＃39;逐层建立一个地块＆＃39; ：

你只需要设置stat和geom中的一个：每个geom都有一个默认的stat，每个stat都有一个默认的geom。

上面接受的答案解释了为什么两者不同。这是为了解释为什么它们在实践中难以区分 - 无论何时使用geom层，你也隐式使用stat层（即使它只是身份转换）;同样，无论何时使用stat图层，您都隐式使用geom图层。

如果对任一层使用的默认值都没问题，那么明确说明两个层将是多余的。即使您对任一图层提供的默认值都不满意，您也可以将默认值修改为每个图层的参数（即您可以将默认geom修改为参数以传递给任何stat_*函数，并且您可以修改默认stat作为传递给任何geom_*函数的参数）。用Hadley Wickham的话来说（与上面相同）：

您可以在...中传递参数（在这种情况下，stat和geom参数会自动分开）

这在概念上很难理解，这就是我也有这个问题的原因。在他的关于ggplot2 found here的基础哲学的论文中，在第4节中，默认的层次结构＆＃39;，Hadley Wickham在简化代码方面解释了这种默认行为背后的实际考虑因素，否则将不必要地长。

例如，没有默认规范，仅使用图形语法，简单散点图的代码可能如下所示：

ggplot() +
layer(
data = diamonds, mapping = aes(x = carat, y = price),
geom = "point", stat = "identity", position = "identity"
) +
scale_y_continuous() +
scale_x_continuous() +
coord_cartesian()

使用比例和坐标的默认值，我们可以写一些代码，如：

ggplot(data = Diamonds, aes(x = carat, y = price)) + 
layer(
geom = "point", stat = "identity", position = "identity"
)

但这仍然是仍然当然很烦人，因为stat和position的值只是"identity"，这基本上意味着＆＃39}什么＆＃39; - 那么为什么要明确说出来呢？

但是，layer()函数没有stat或position的默认值 - 需要在调用layer()函数时明确指定它们。 / p>

为了解决这个问题，Hadley将geom_*函数和stat_*函数作为wrappers函数发送到layer()函数，它们具有geom的默认值1}}和stat参数。 stat_*和geom_*函数之间的区别在于哪个参数具有不可变（不可更改）默认值stat或geom。

来源：http://ggplot2.tidyverse.org/reference/layer.html

因此对于geom_*函数，您可以更改stat参数的默认值，但不能更改geom参数的默认值，而对于stat_*函数，您可以可以更改geom参数的默认值，但不能更改stat参数的默认值。

图层是数据，stat和geom的组合，具有潜在的位置调整。通常使用geom_*或stat_*调用创建图层，但也可以使用此函数[layer()函数]直接创建图层。

Answer 2

geoms代表“几何对象”。这些是您在绘图中看到的核心元素，对象如点，线，区域，曲线。

统计数据代表“统计变革”。这些对象以不同的方式汇总数据，例如计算观察值，创建最适合数据的黄土线，或者向黄土线添加置信区间。

由于geoms是绘图的“核心”，因此这些是必需的对象。另一方面，生成情节不需要统计数据，但可以大大提高最终情节。

正如@ eipi10在评论中指出的那样，这些区别在某种程度上是概念性的，因为大多数geoms在绘制之前经历了一些统计变换。其中包括geom_bar，geom_smooth和geom_quantile。数据以“原始”形式呈现的一些常见例外是geom_point和geom_line以及不太常用的geom_rug。

Answer 3

geom用于几何表示，而stat用于统计信息和表示。我认为geom有时会使用某些统计信息功能，例如stat_count()使用的geom_bar()。在这种情况下，geom_bar使用一个参数（x或y），而stat_count负责频率计数。

ggplot2中的geoms和stats有什么区别？

3 个答案: