如何使用ggplot来配合这个功能？
我有这个代码，它产生了底层的情节：
ggplot(data = df.wind, aes(x=variable, y=value)) + geom_boxplot(fill="gray70")+theme_gray()+
stat_summary(fun.y=mean, colour="darkred", geom="point",
shape=18, size=3,show_guide = FALSE)
其中df.wind是一个带有两个熔体列的data.frame，带有x变量和y值（nrow = 1564）
dput(head(df.wind, 100))
structure(list(variable = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("1.1",
"1.4", "1.6", "1.7", "1.8", "1.9", "2", "2.1", "2.2", "2.3",
"2.4", "2.5", "2.6", "2.7", "2.8", "2.9", "3", "3.1", "3.2",
"3.3", "3.4", "3.5", "3.6", "3.7", "3.8", "3.9", "4", "4.1",
"4.2", "4.3", "4.4", "4.5", "4.6", "5"), class = "factor"), value = c(0.00648136404831617,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0.0568710218569573,
0.0331350764009738, 0.000778567742181346, NA, NA, NA, NA, NA)), .Names = c("variable",
"value"), row.names = c(NA, 100L), class = "data.frame")
x变量从1.1到5（见下图） 图中的红点是boxplot的平均值。现在，我想在ggplot中的红点（平均值）上拟合此函数：
f.1 <- function(x) {0.20*exp(-1/2*(x-2.44)^2/0.44^2)}
我尝试：
stat_function(fun=f.1)
但结果是：
我想要一个这样的情节：
但是对于ggplot，灰度平滑的标准偏差，你能帮帮我吗？
输入（在融化之前）是：
#the melt is :
#df.wind <- melt(df.first)
> df.first
1.1 1.4 1.6 1.7 1.8 1.9 2 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6
1 0.006481364 NA 0.0568710219 0.0002457609 3.871170e-01 2.200518e-02 0.005475164 1.826136e-01 1.947184e-01 0.5896813676 2.232600e-01 0.3225219218 5.608991e-01
2 NA NA 0.0331350764 0.0046640489 1.843779e-01 1.749766e-01 0.191004819 1.193214e-01 2.962062e-01 0.3851783671 6.182950e-03 0.5348332898 4.677831e-03
3 NA NA 0.0007785677 0.2175048788 2.346405e-01 1.039406e-01 0.001825656 2.269029e-01 2.833296e-02 0.4138489953 9.377955e-04 0.0669620460 1.536969e-01
4 NA NA NA 0.2027838961 2.504343e-05 4.234387e-03 0.380774453 2.370194e-01 2.915897e-01 0.0599432588 3.597421e-02 0.0227235796 3.130949e-04
5 NA NA NA 0.0367588055 2.807767e-03 1.043797e-01 0.095845304 2.650026e-01 3.288862e-01 0.2526289542 1.587802e-01 0.2029812664 3.032966e-01
6 NA NA NA 0.0001293493 5.342767e-03 1.769321e-03 0.113826202 1.683836e-02 4.439024e-02 0.3283661206 2.169965e-01 0.0986317353 6.965810e-03
7 NA NA NA 0.0006016244 1.585400e-05 1.343501e-02 0.151902423 2.279927e-02 3.106943e-01 0.2191588897 2.025941e-01 0.2591057730 9.564509e-02
8 NA NA NA 0.0003273569 5.325572e-02 7.717559e-03 0.001200171 2.025384e-01 6.217285e-02 0.0739923928 1.475138e-01 0.0490003961 4.181948e-04
9 NA NA NA NA 1.278425e-03 7.333455e-05 0.006748834 2.437205e-01 2.086699e-01 0.3121729942 1.604040e-01 0.1522214138 2.760602e-01
10 NA NA NA NA NA 3.831140e-02 0.094883403 3.649736e-01 3.076180e-01 0.0249218123 3.161318e-02 0.1027799792 4.707866e-02
11 NA NA NA NA NA NA 0.601483711 1.289741e-01 3.144645e-01 0.2694828722 1.499636e-01 0.0002089831 5.267470e-02
12 NA NA NA NA NA NA 0.004431897 1.679061e-01 2.336073e-01 0.0080753440 1.148124e-01 0.0002318349 4.456481e-02
13 NA NA NA NA NA NA NA 8.714860e-02 1.368767e-05 0.3077823053 6.334479e-02 0.1301838300 1.609331e-02
14 NA NA NA NA NA NA NA 2.350875e-01 2.356636e-01 0.0224159440 4.949959e-02 0.2966093282 8.454459e-02
15 NA NA NA NA NA NA NA 2.384074e-02 5.570163e-02 0.4247469808 3.452081e-01 0.3216333776 4.160845e-02
16 NA NA NA NA NA NA NA 1.264587e-01 8.635376e-03 0.1347697166 4.080500e-01 0.0001647543 2.631321e-01
17 NA NA NA NA NA NA NA 1.420702e-02 5.428180e-02 0.6103309658 3.911007e-01 0.1509425436 1.489941e-01
18 NA NA NA NA NA NA NA 2.103427e-01 3.737007e-01 0.3007014279 4.938125e-01 0.3973828526 3.383276e-02
19 NA NA NA NA NA NA NA 2.554504e-01 1.147018e-02 0.0002265803 4.591925e-03 0.3572377602 3.123913e-03
20 NA NA NA NA NA NA NA 5.577335e-05 2.335174e-01 0.0012259679 4.286238e-01 0.0161561379 3.614286e-03
21 NA NA NA NA NA NA NA 1.667312e-04 1.073280e-02 0.7883638555 8.441154e-05 0.6982952461 4.818615e-01
22 NA NA NA NA NA NA NA 4.001766e-02 2.752639e-05 0.4168715366 8.879262e-02 0.0996059651 5.569416e-01
23 NA NA NA NA NA NA NA 2.664961e-01 1.072301e-01 0.3107491289 6.056280e-02 0.4275775383 1.234737e-01
24 NA NA NA NA NA NA NA 4.255213e-03 7.977676e-03 0.5816519028 1.002626e-04 0.0353262065 5.315425e-01
25 NA NA NA NA NA NA NA 6.163023e-04 1.837984e-01 0.7605576498 8.716455e-02 0.2690340651 3.893844e-01
26 NA NA NA NA NA NA NA 6.254674e-01 NA 0.0037816680 1.270891e-01 0.7090851147 1.430902e-01
27 NA NA NA NA NA NA NA 1.255314e-04 NA 0.0003029731 1.506215e-04 0.2948073844 4.800682e-04
28 NA NA NA NA NA NA NA 1.108163e-03 NA 0.2367400881 1.597357e-03 0.0188122801 3.765104e-05
29 NA NA NA NA NA NA NA 2.554425e-03 NA 0.3832140107 1.014310e-02 0.0871446820 5.907831e-05
30 NA NA NA NA NA NA NA 2.530984e-01 NA 0.0576820845 3.921193e-03 NA 6.753260e-02
31 NA NA NA NA NA NA NA 1.391381e-01 NA 0.3609909332 1.000000e+00 NA 3.704665e-05
32 NA NA NA NA NA NA NA 3.565458e-05 NA NA 7.390058e-02 NA 2.167710e-01
33 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 3.837534e-01 NA 4.893506e-01
34 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 1.616508e-01 NA 4.865724e-02
35 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 9.098772e-01 NA 1.789785e-03
36 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 4.470068e-01 NA 2.031151e-01
37 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 4.830038e-01 NA 2.219624e-02
38 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 1.241570e-02 NA 2.260588e-01
39 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 5.432443e-04 NA 6.782484e-01
40 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 4.520105e-03 NA 5.582500e-01
41 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 4.243905e-01
42 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 2.995666e-02
43 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 1.474023e-02
44 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 6.399836e-01
45 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 1.491312e-03
46 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 6.471179e-01
2.7 2.8 2.9 3 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9
1 4.499662e-04 4.308965e-01 0.1846289754 0.1495882052 6.437727e-03 1.754048e-05 0.1393672129 0.0001247298 0.0004091646 5.839879e-02 0.0135808849 0.0547941581 0.020006029
2 1.306869e-01 2.861627e-01 0.0841788570 0.0007794227 2.786660e-01 6.188519e-02 0.0969532654 0.0175693273 0.0516393173 1.744447e-02 0.0757759423 0.0055829809 0.002544278
3 3.336478e-01 1.896727e-01 0.1866402182 0.2341742385 2.087043e-01 1.100505e-02 0.0546199912 0.0131491746 0.0332847618 2.534892e-03 0.0179282760 0.0004245233 0.001469554
4 2.830717e-01 1.067222e-01 0.2813401463 0.0015782953 1.041643e-04 1.003798e-01 0.0512842982 0.0112158358 0.0023525605 2.652773e-02 0.0092351396 NA NA
5 1.934817e-01 1.745480e-01 0.2480641519 0.0071154953 9.463470e-04 2.651030e-02 0.0001757652 0.0498236007 0.1768925514 9.057567e-03 0.0006734735 NA NA
6 2.628157e-01 8.548378e-02 0.0750665697 0.0989676920 1.153380e-04 7.905279e-02 0.0287358828 0.0001157812 0.0086979789 5.038585e-05 NA NA NA
7 1.825299e-02 1.687716e-01 0.0322639113 0.0811943959 3.659172e-04 3.108384e-04 0.0800617978 0.0001046283 0.0003794121 NA NA NA NA
8 4.365543e-05 5.042217e-02 0.0346419790 0.0105210803 6.637921e-05 1.126566e-02 0.0917971146 0.0400625240 NA NA NA NA NA
9 2.064168e-01 1.831961e-02 0.0623602459 0.0267009176 2.111716e-03 1.251065e-01 0.0002682661 0.0000352683 NA NA NA NA NA
10 1.369157e-01 1.818023e-01 0.0009934843 0.0017759396 1.987876e-04 2.673977e-01 NA 0.0040503935 NA NA NA NA NA
11 2.447317e-01 3.944215e-02 0.2122951249 0.0240529727 3.126166e-04 2.539193e-01 NA 0.0006627692 NA NA NA NA NA
12 7.528366e-02 8.125089e-05 0.0332381395 0.0137881345 NA 1.188077e-04 NA 0.0001098824 NA NA NA NA NA
13 4.086752e-03 2.821779e-01 0.4631477592 0.2654398549 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
14 3.345307e-01 1.389398e-04 0.1540744209 0.1643144661 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
15 1.991549e-01 3.299329e-01 0.3394782692 0.0030171718 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
16 1.437708e-03 4.952253e-01 0.4763051089 0.1909704485 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
17 6.435376e-05 7.593932e-05 0.0988324122 0.0002964738 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
18 2.932503e-01 1.890247e-02 0.0017489274 0.0109076578 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
19 4.773677e-01 4.435161e-01 0.1552828208 0.0001522862 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
20 4.190843e-01 9.612338e-05 0.2890716709 0.0001810531 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
21 5.624247e-03 NA 0.0016066623 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
22 1.370349e-02 NA 0.0009029369 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
23 2.947277e-03 NA 0.0012422839 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
24 2.104341e-01 NA 0.0002637792 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
25 NA NA 0.0382562883 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
26 NA NA 0.0241366774 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
27 NA NA 0.0852539202 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
28 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
29 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
30 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
31 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
32 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
33 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
34 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
35 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
36 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
37 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
38 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
39 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
40 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
41 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
42 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
43 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
44 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
45 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
46 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
4 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 5
1 0.001269770 0.2891099 0.003761482 0.0008819435 0.04863082 NA 0.003254704 0.00678208
2 0.003180993 NA NA 0.0071604527 NA NA 0.013918034 NA
3 0.024833000 NA NA NA NA NA NA NA
4 0.001493825 NA NA NA NA NA NA NA
5 0.000069243 NA NA NA NA NA NA NA
6 NA NA NA NA NA NA NA NA
7 NA NA NA NA NA NA NA NA
8 NA NA NA NA NA NA NA NA
9 NA NA NA NA NA NA NA NA
10 NA NA NA NA NA NA NA NA
11 NA NA NA NA NA NA NA NA
12 NA NA NA NA NA NA NA NA
13 NA NA NA NA NA NA NA NA
14 NA NA NA NA NA NA NA NA
15 NA NA NA NA NA NA NA NA
16 NA NA NA NA NA NA NA NA
17 NA NA NA NA NA NA NA NA
18 NA NA NA NA NA NA NA NA
19 NA NA NA NA NA NA NA NA
20 NA NA NA NA NA NA NA NA
21 NA NA NA NA NA NA NA NA
22 NA NA NA NA NA NA NA NA
23 NA NA NA NA NA NA NA NA
24 NA NA NA NA NA NA NA NA
25 NA NA NA NA NA NA NA NA
26 NA NA NA NA NA NA NA NA
27 NA NA NA NA NA NA NA NA
28 NA NA NA NA NA NA NA NA
29 NA NA NA NA NA NA NA NA
30 NA NA NA NA NA NA NA NA
31 NA NA NA NA NA NA NA NA
32 NA NA NA NA NA NA NA NA
33 NA NA NA NA NA NA NA NA
34 NA NA NA NA NA NA NA NA
35 NA NA NA NA NA NA NA NA
36 NA NA NA NA NA NA NA NA
37 NA NA NA NA NA NA NA NA
38 NA NA NA NA NA NA NA NA
39 NA NA NA NA NA NA NA NA
40 NA NA NA NA NA NA NA NA
41 NA NA NA NA NA NA NA NA
42 NA NA NA NA NA NA NA NA
43 NA NA NA NA NA NA NA NA
44 NA NA NA NA NA NA NA NA
45 NA NA NA NA NA NA NA NA
46 NA NA NA NA NA NA NA NA
>
1 个答案:
答案 0 :(得分：1)
由于您的variable列是一个因素，因此您的f.1函数将其视为整数（1.1变为1,1.4变为2,1.6变为3，依此类推）。它也扭曲了x轴的间隙（注意1.1与1.4的距离相同，1.4与1.4相同）。
要解决此问题，您可以：
- 事先将
variable列更改为数字 - 为您的美学添加
group=variable。当x轴是数字时，这是创建箱线图所必需的。
代码：
df.wind$variable <- as.numeric(as.character(df.wind$variable))
ggplot(data = df.wind, aes(x=variable, y=value, group=variable)) +
geom_boxplot(fill="gray70")+theme_gray()+
stat_summary(fun.y=mean, colour="darkred", geom="point",
shape=18, size=3,show_guide = FALSE) +
stat_function(fun=f.1)
相关问题
最新问题
- 我写了这段代码，但我无法理解我的错误
- 我无法从一个代码实例的列表中删除 None 值，但我可以在另一个实例中。为什么它适用于一个细分市场而不适用于另一个细分市场？
- 是否有可能使 loadstring 不可能等于打印？卢阿
- java中的random.expovariate()
- Appscript 通过会议在 Google 日历中发送电子邮件和创建活动
- 为什么我的 Onclick 箭头功能在 React 中不起作用？
- 在此代码中是否有使用“this”的替代方法？
- 在 SQL Server 和 PostgreSQL 上查询，我如何从第一个表获得第二个表的可视化
- 每千个数字得到
- 更新了城市边界 KML 文件的来源？