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  • R语言密度图

    2021-01-07 14:01:49
    密度图 给定一个数据集,需要观察这些样本的分布情况,往往我们会采用直方图的方法来进行直观的展现。该方法简单,容易计算,但是直方图存在着如下的两大问题: 绘制直方图时,需要确定分组问题,如果分组不同,...
  • r语言密度图You can create a density plot in R using ggplot2. For plotting using ggplot2, you have to use the function geom_density(). Let’s see how it works in this tutorial. 您可以使用ggplot2在R...

    r语言中 密度图

    You can create a density plot in R using ggplot2. For plotting using ggplot2, you have to use the function geom_density(). Let’s see how it works in this tutorial.

    您可以使用ggplot2在R中创建密度图。 要使用ggplot2进行绘图,必须使用函数geom_density()。 让我们看看它在本教程中是如何工作的。

    什么是密度图? (What is a Density plot?)

    Density plots, also known as Kernel density plots, they’re are used to understand the distribution of data. It is considered as an effective way to present the variable distribution over the given time period. The density plot’s peak gives the data of concentrated values over the time period.

    密度图,也称为内核密度图 ,用于了解数据的分布。 被认为是呈现给定时间段内变量分布的有效方法。 密度图的峰值给出了一段时间内的集中值数据。

    You can either create a density plot in basic R or by using ggplot as mentioned above.

    您可以在基本R中创建密度图,也可以如上所述使用ggplot创建密度图。



    密度图相对于直方图的优势 (Advantages of Density plots over Histograms)

    • Density plots are better than histograms, as they can determine the distribution shape effectively.

      密度图比直方图更好,因为它们可以有效地确定分布形状。
    • Unlike histograms, density plots are not affected by bins.

      与直方图不同,密度图不受容器影响。
    • It gives a clear visualization of the data distribution over a time period.

      它可以清晰显示一段时间内的数据分布。

    There are many types of density plots are available to plot in R. All of them are used based on various problems and requirements.

    在R中可以绘制多种类型的密度图。根据各种问题和要求使用所有密度图。

    Let’s roll into the topics and we can plot all types of density plots in R

    让我们进入主题,我们可以在R中绘制所有类型的密度图



    在R中使用ggplot2的基本密度图 (Basic density plot using ggplot2 in R)

    In this section we are creating a basic density plot using ggplot2 in R. For this purpose, we will import a pricing data file. After that, we will plot the density plot for the values present in that file.

    在本节中,我们将使用R中的ggplot2创建基本密度图。为此,我们将导入定价数据文件。 之后,我们将绘制该文件中存在的值的密度图。

    You can download the sample files used in this tutorial from this link.
    Sources: Iris dataset, Google play store apps dataset

    您可以从此链接下载本教程中使用的示例文件。
    来源虹膜数据集Google Play商店应用数据集

    Execute the below code to create a simple density plot in Rstudio.

    执行以下代码以在Rstudio中创建一个简单的密度图。

    
    library(ggplot2)               #imports ggplot2
    library(dplyr)                 #imports dplyr
    
    #loads the data from the .txt file with header true. 
    data <- read.table("price.txt", header=TRUE)
     
    #creating the density plot 
    data %>%
    +     filter( Dollars<400 ) %>%
    +     ggplot( aes(x=Dollars)) +
    +     geom_density(fill="#4D9DDA", color="#4D9DDA", alpha=0.8)
    
    
    Density Plot in R
    Density Plot in R
    R中的密度图

    Now we will try to add a title to our density plot. Execute the below code to create a density plot with a suitable title.

    现在,我们将尝试为密度图添加标题。 执行以下代码以创建具有合适标题的密度图。

    
    library(ggplot2)               #imports ggplot2
    library(dplyr)                 #imports dplyr
     
    #loads the data from the .txt file with header true. 
    data <- read.table("price.txt", header=TRUE)
     
    #creating the density plot 
    data %>%
    +     filter( Dollars<400 ) %>%
    +     ggplot( aes(x=Dollars)) +
    +     geom_density(fill="#4D9DDA", color="#4D9DDA", alpha=0.8)+
    +    ggtitle("State wise population distribution in the USA")+theme_ipsum()
    
    
    density plot in r

    hrbrtheme: hrbrthemes is an additional theme package in ggplot2 which mainly concentrates on typography in the plots.

    hrbrtheme: hrbrthemes是ggplot2中的另一个主题包,主要集中于情节中的版式。



    使用ggplot2在R中的镜像密度图 (The Mirror density plots in R using ggplot2)

    As you know that the density plots are the representation of the distribution of the values. The mirror density plots are used to compare the 2 different plots.

    如您所知,密度图是值分布的表示。 镜面密度图用于比较两个不同的图。

    The exactly opposite or mirror plot of the values will make comparison very easy and efficient. For creating this mirror density plot using ggplot2, we use geom_density function.

    值的完全相反或镜像绘制将使比较非常容易和有效。 为了使用ggplot2创建此镜像密度图,我们使用geom_density函数。

    To plot the mirror density plot, execute the below code in Rstudio.

    要绘制反射镜密度图,请在Rstudio中执行以下代码。

    
    library(ggplot2)       #importing library ggplot2
    library(hrbrthemes)    #importing library hrbrthemes
    
    
    #sample data taken for plotting
    data <- data.frame(data1 = rnorm(1000),data2 = rnorm(1000, mean=2))
    
    p <- ggplot(data, aes(x=x))+
     
    #top portion plot 
    geom_density( aes(x = data1, y = ..density..), fill="#D2CE12" ) +
    geom_label( aes(x=6, y=0.20, label="data1"), color="#1EAEC2") +
     
    #bottom portion plot
    geom_density( aes(x = data2, y = -..density..), fill= "#66B32D") +
    geom_label( aes(x=6, y=-0.20, label="data2"), color="#1EAEC2") +
    theme_ipsum() +
    xlab("x values")
    
    
    mirror density plot in r


    使用ggplot2在R中的多个密度图 (Multiple Density plots in R using ggplot2)

    Multiple density plots: These are the plots that use multiple variables and multiple fills to create a graph, which shows the distribution of values.

    多个密度图:这些图使用多个变量和多个填充来创建图形,以显示值的分布

    In this section, we are going to create multiple density plots using ggplot2. In this plot, we are using the google play store data which is available in Kaggle.

    在本节中,我们将使用ggplot2创建多个密度图。 在此图中,我们使用的是Kaggle中提供的Google Play商店数据。

    We are plotting the graph using the Content Rating and Numbers data.

    我们正在使用“ 内容分级数字”数据绘制图表。

    Execute the below code to create the multiple density plot in R studio.

    执行以下代码以在R studio中创建多重密度图。

    
    library(ggplot2)     #imports library ggplot2
    library(hrbrthemes)  #imports library hrbrthemes
    library(dplyr)       #imports the dplyr function
    Library (tidyr)      #imports the tidyverse package
    library(viridis)     #imports the library viridis
     
    readfile<-read.csv("googleplaystore.csv")  #reads the data
     
    x1 <- ggplot(googleplaystore, aes(x=Number, group=Content.Rating, fill=Content.Rating))+
    geom_density(adjust=1)+         #plots the density graph
    theme_ipsum()
    x1
    
    density plot in r


    使用facet_wrap()函数创建小倍数 (Creating Small Multiples using facet_wrap() function )

    This small multiples of the density plot will help us to understand the distribution of each variable. The individual plots will help us to compare the different variable distribution as they lie on the same axis.

    密度图的这个小倍数将帮助我们理解每个变量的分布。 各个图将帮助我们比较位于同一轴上的不同变量分布。

    For this purpose we are using facet_wrap() function.

    为此,我们使用facet_wrap()函数。

    To create the small multiples of the density plot, execute the below code in Rstudio.

    要创建密度图的较小倍数,请在Rstudio中执行以下代码。

    
    readfile <- read.csv("googleplaystore.csv")   #reads the file
    ggplot(data=readfile, aes(x=Number, group=Content.Rating, fill=Content.Rating)) +
         geom_density(adjust=2) +
         theme_ipsum() +
         facet_wrap(~Content.Rating) +    #creates the small multiples
         theme(
             legend.position="none",
             panel.spacing = unit(0.2, "lines"),
             axis.ticks.x=element_blank()
         )
    
    multiple density plots in r


    使用ggplot2在R中的堆积密度图 (Stacked density plots in R using ggplot2)

    The stacking density plot is the plot which shows the most frequent data for the given value. But the disadvantage of the stacked plot is that it does not clearly show the distribution of the data.

    堆积密度图是显示给定值最频繁数据的图。 但是堆积图的缺点是它不能清楚地显示数据的分布。

    Here we are creating a stacked density plot using the google play store data.

    在这里,我们使用Google Play商店数据创建堆积密度图。

    Execute the below code to create the stacked density plot in R studio.

    执行以下代码以在R studio中创建堆积密度图。

    
    readfile <- read.csv("googleplaystore.csv")   #reads the data
    plt <- ggplot(data=readfile, aes(x=Number, group=Content.Rating, fill=Content.Rating)) +
         geom_density(adjust=1.5, position="fill") +
         theme_ipsum()
     
    plt   #displays the plot
    
    stacked density plot in R


    使用ggplot2在R中的2D密度图 (2D Density plots in R using ggplot2)

    R offers the function geom_density2d() to plot the two dimensional density plots. 2D graphs are visually appealing in nature and can communiacte the insights in an effective manner .

    R提供函数geom_density2d()来绘制二维密度图。 2D图形本质上在视觉上很吸引人,并且可以有效地交流见解。

    For this purpose we are using the iris flower dataset which is available in the kaggle webiste. Lets plot the density plot for sepal length and with varibales.

    为此,我们使用kaggle网站中提供的鸢尾花数据集。 让我们绘制出萼片长度和方差的密度图。

    Execute the below code to create a 2D density plot in R studio.

    执行以下代码以在R studio中创建2D密度图。

    
    library(ggplot2)
    
    #reads the iris flower data
    readfile <- read.csv("Iris.csv")
    View(readfile)
    
    #marks the x and y axis values 
    x <- ggplot(data=readfile, aes(x=SepalLength.Cm, y=SpealWidth.Cm))
    View(x)
    
    #generated the 2D density plot
    x+stat_density2d()+geom_point()
    
    #create an appealing 2D plot
    values+stat_density2d(aes(fill=..density..), geom='raster',contour=FALSE)
    values+stat_density2d(aes(fill=..density..), geom='tile',contour=FALSE)+geom_point(color='white')
    
    #shows the density points in the plot
    densitypoints <- values+stat_density2d(aes(fill=..density..), geom='tile',contour=FALSE)+geom_point(color='white')
    
    #creates the x and y labels 
    densitypoints+xlab('Sepal length')+ylab('Sepal width')
    
    
    
    

    The iris flower data is shown below.

    鸢尾花数据如下所示。

    iris flower data

    The 2-Dimensional density plot of the values present in iris flower data.

    鸢尾花数据中存在的值的二维密度图。

    2d density plot in r


    结论 (Conclusion)

    R is one of the best visualization heavy language. In this tutorial, we have gone through the density plots, its benefits and we have plotted the density plots using ggplot2.

    R是最好的可视化繁重语言之一。 在本教程中,我们详细介绍了密度图及其优点,并使用ggplot2绘制了密度图。

    There are many types of density plots in R. We have plotted basic density plots with x and y labels, mirror density plots, multi-density plots, stacked density plots and finally we have plotted the 2-dimensional density plot using the iris dataset.

    R中有很多类型的密度图。我们已经绘制了带有x和y标签的 基本密度图镜面密度图多密度图,堆积密度图 ,最后我们使用虹膜数据集绘制了二维密度图

    R offers great libraries and functions to create visually appealing graphs for any purpose. That’s all for now. Learn more…Practice more and stay connected for more R tutorials. Keep learning!!!

    R提供了出色的库和函数 ,可以为任何目的创建吸引人的图形 。 目前为止就这样了。 了解更多…更多实践,并保持联系以获取更多R教程。 保持学习!!!

    翻译自: https://www.journaldev.com/38367/density-plot-in-r

    r语言中 密度图

    展开全文
  • R语言作图——density plot(密度图)

    万次阅读 多人点赞 2018-10-09 13:22:57
    上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。 Step1. 绘图数据的准备 首先还是要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式excel中保存成...

    原创 黄小仙

    上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)

    Step1. 绘图数据的准备
    首先还是要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式,把excel保存成csv格式
    数据的格式如下图:一列表示一种变量,第一行是列名
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    Step2. 绘图数据的读取
    data<-read.csv(“your file path”, header = T)
    #注释:header=T表示数据中的第一行是列名,如果没有列名就用 header=F

    Step3.绘图所需package的安装、调用
    install.package(“ggplot2”)
    #注释:ggplot2是目前公认绘图很强的一个安装包,如果已经安装,这句就不需要啦
    library(ggplot2)
    #注释:package使用之前需要调用(每次用前都要调用哦)

    Step4绘图
    p<-ggplot(data, aes(x = weight))
    #注释:x轴表示weight,y轴表示频率就不需要指定啦
    p + geom_density(color = “black”, fill = “gray”)
    #注释:color是线条的颜色参数,fill表示填充颜色
    在这里插入图片描述
    Step5.美化
    p + geom_density(aes(color = sex))
    #注释:按照性别不同组改变线条颜色
    在这里插入图片描述
    p + geom_density(aes(fill = sex), alpha=0.4)
    #注释:按照性别不同组改变填充颜色,alpha表示调整透明度
    在这里插入图片描述

    到这里你已经可以画出比较高B格的density plot了,不过有些同学可能有
    特殊的要求,比如把两组的平均值画出来,那本小仙再小秀一下?
    平均值数据格式

    1.准备平均值数据并读取
    mean<-read.csv(“your file path”)
    2.画图
    p+ geom_density(aes(color = sex), alpha=0.4)+
    geom_vline(data = mean, aes(xintercept = mean, color=sex),linetype=“dashed”)
    #注释:前面是和之前一样作图语句,在后面直接加上这一句就好啦,xintercept表示x轴截断线,dashed表示是虚线
    在这里插入图片描述
    好啦,今天的分享就到这里了,希望可以帮助到大家。有什么新的作图要求,可以留言给我哦!

    导出高清图的方法在这里:
    R语言作图技巧——导出高清图
    R语言作图系列还有:
    R语言作图——Histogram
    R语言作图——Violin plot
    R语言作图——Facet violin plot
    R语言作图——Line plot
    R语言作图——Density plot
    R语言作图——Bubble matrix
    R语言作图——Radar chart
    R语言作图——Pie chart

    (公众号:生信了)
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 一份文件是介绍用R语言中如何利用核函数估计密度函数及其各阶导数的方法,是比较新的文献,2015年的,里面介绍了7种窗宽的确定方法以及R程序
  • 二元变量绘制方法指南,点密度图和密度曲线可视化经典教程
  • R语言作核密度图

    2021-10-30 17:24:49
    1.核密度图 plot()函数,polygon()函数 d<- density(mtcars$mpg) class(d) plot(d) # polygon()函数根据顶点的x和y坐标(本例中由density()函数提供)绘制了多边形。 polygon(d,col='red',border='blue') rug...

    核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法。

    1. 核密度图

    plot()函数,polygon()函数

    d<- density(mtcars$mpg)
    class(d)
    plot(d)
    
    # polygon()函数根据顶点的x和y坐标(本例中由density()函数提供)绘制了多边形。
    polygon(d,col='red',border='blue')
    rug(mtcars$mpg,col='brown')

    2. 可比较的核密度图

    sm包中的sm.density.compare()函数

    # install.packages('sm')
    library(sm)
    attach(mtcars)
    cyl.f <- factor(mtcars$cyl,labels=paste(c(4,6,8),"cylinder"))
    colfill <- c(2:length(levels(cyl.f)))
    sm.density.compare(mpg,cyl,xlable='Miles Per Gallon',
                       col=c("red","blue","green"))
    title(main="MPG Distribution by Car Cylinders")
    legend('topright',levels(cyl.f),fill=c("red","blue","green"))
    # locator(1) 添加图例到鼠标点击的位置
    # legend(locator(1),levels(cyl.f),fill=colfill)
    detach(mtcars)

    展开全文
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    R语言绘制核密度图实战(Kernel Density Plot)

    目录

    R语言绘制核密度图实战(Kernel Density Plot)

    #仿真数据

    展开全文
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  • R之核密度图

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空空如也

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