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R ggplot2 geom_function 将函数绘制为连续曲线

计算函数并将其绘制为连续曲线。这使得在现有绘图上叠加函数变得很容易。使用沿 x 轴均匀分布的值的网格调用该函数，并用一条线绘制结果(默认情况下)。

用法

geom_function(
  mapping = NULL,
  data = NULL,
  stat = "function",
  position = "identity",
  ...,
  na.rm = FALSE,
  show.legend = NA,
  inherit.aes = TRUE
)

stat_function(
  mapping = NULL,
  data = NULL,
  geom = "function",
  position = "identity",
  ...,
  fun,
  xlim = NULL,
  n = 101,
  args = list(),
  na.rm = FALSE,
  show.legend = NA,
  inherit.aes = TRUE
)

参数

mapping

由 aes() 创建的一组美学映射。如果指定且inherit.aes = TRUE(默认)，它将与绘图顶层的默认映射组合。如果没有绘图映射，则必须提供mapping。

data

被 stat_function() 忽略，请勿使用。

stat

用于该层数据的统计变换，可以作为 ggproto Geom 子类，也可以作为命名去掉 stat_ 前缀的统计数据的字符串(例如 "count" 而不是 "stat_count" )

position

位置调整，可以是命名调整的字符串(例如 "jitter" 使用 position_jitter )，也可以是调用位置调整函数的结果。如果需要更改调整设置，请使用后者。

...

其他参数传递给 layer() 。这些通常是美学，用于将美学设置为固定值，例如 colour = "red" 或 size = 3 。它们也可能是配对的 geom/stat 的参数。

na.rm

如果 FALSE ，则默认缺失值将被删除并带有警告。如果 TRUE ，缺失值将被静默删除。

show.legend

合乎逻辑的。该层是否应该包含在图例中？ NA(默认值)包括是否映射了任何美学。 FALSE 从不包含，而 TRUE 始终包含。它也可以是一个命名的逻辑向量，以精细地选择要显示的美学。

inherit.aes

如果 FALSE ，则覆盖默认美学，而不是与它们组合。这对于定义数据和美观的辅助函数最有用，并且不应继承默认绘图规范的行为，例如borders() 。

geom

用于显示数据的几何对象，可以作为 ggproto Geom 子类，也可以作为命名去除 geom_ 前缀的几何对象的字符串(例如 "point" 而不是 "geom_point" )

fun

使用的函数。 1) 基本或 rlang 公式语法中的匿名函数(请参阅 rlang::as_function() )或 2) 引用函数的带引号或字符名称；请参阅示例。必须矢量化。

xlim

(可选)指定函数的范围。

n

沿 x 轴插值的点数。

args

传递给 fun 定义的函数的附加参数列表。

美学

geom_function() 理解以下美学(所需的美学以粗体显示)：

  • x

  • y

  • alpha

  • colour

  • group

  • linetype

  • linewidth

在 vignette("ggplot2-specs") 中了解有关设置这些美学的更多信息。

计算变量

这些是由层的 'stat' 部分计算的，可以使用 delayed evaluation 访问。

  • after_stat(x)
    x沿网格的值。

  • after_stat(y)
    函数的值在相应的位置评估x.

也可以看看

例子


# geom_function() is useful for overlaying functions
set.seed(1492)
ggplot(data.frame(x = rnorm(100)), aes(x)) +
  geom_density() +
  geom_function(fun = dnorm, colour = "red")


# To plot functions without data, specify range of x-axis
base <-
  ggplot() +
  xlim(-5, 5)

base + geom_function(fun = dnorm)


base + geom_function(fun = dnorm, args = list(mean = 2, sd = .5))


# The underlying mechanics evaluate the function at discrete points
# and connect the points with lines
base + stat_function(fun = dnorm, geom = "point")


base + stat_function(fun = dnorm, geom = "point", n = 20)


base + stat_function(fun = dnorm, geom = "polygon", color = "blue", fill = "blue", alpha = 0.5)


base + geom_function(fun = dnorm, n = 20)


# Two functions on the same plot
base +
  geom_function(aes(colour = "normal"), fun = dnorm) +
  geom_function(aes(colour = "t, df = 1"), fun = dt, args = list(df = 1))


# Using a custom anonymous function
base + geom_function(fun = function(x) 0.5*exp(-abs(x)))


base + geom_function(fun = ~ 0.5*exp(-abs(.x)))


# Using a custom named function
f <- function(x) 0.5*exp(-abs(x))

base + geom_function(fun = f)


# Using xlim to restrict the range of function
ggplot(data.frame(x = rnorm(100)), aes(x)) +
geom_density() +
geom_function(fun = dnorm, colour = "red", xlim=c(-1, 1))


# Using xlim to widen the range of function
ggplot(data.frame(x = rnorm(100)), aes(x)) +
geom_density() +
geom_function(fun = dnorm, colour = "red", xlim=c(-7, 7))

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自Hadley Wickham等大神的英文原创作品 Draw a function as a continuous curve。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。