小编Ric*_*ord的帖子

我正在绘制 2013 年、2014 年、2015 年三个不同年份的时间序列。

require(quantmod)
require(ggplot2)
getSymbols("AAPL", from='2013-01-1')
aapl.df = data.frame(date=time(AAPL), coredata(AAPL.Close))
ggplot(data=aapl.df, aes(x=date, y=AAPL.Close, group=1))+geom_line()

如何在 ggplot 中绘制收盘价，以便每年在绘图上都有不同的背景颜色图块？

我注意到 ggplot2 在 x 和 y 轴之间留下了一个小间隙。考虑以下代码：

require(ggplot2, quietly=TRUE)

axisLines = element_line(color="black", size = 2)

p= ggplot(BOD, aes(x=Time, y=demand)) + geom_line() +
  theme(axis.line.x = axisLines,
        axis.line.y = axisLines,
        panel.background = element_blank())
p

结果显示了图形中丑陋的“缺失角”（用红色圆圈强调）。

我还没有看到不会发生这种情况的 ggplot 示例（但是，有很多示例，例如https://rpubs.com/Koundy/71792）。

我尝试在轴上添加 geom_vline 或 geom_hline，但它们没有填补空白，因为它在图形区域之外。

如果有人对此有解决方案，我将不胜感激，例如手动添加点或稍微移动轴。

我使用分面视图绘制了 3 个直方图，并为均值和中值添加了 vlines。

我想添加一个图例来指示哪个 vline 指的是哪个统计数据。

ggplot(x, aes(x=earnw)) + geom_histogram(binwidth=100, colour="black", fill="white")  +
facet_grid(tuyear ~ .)  +
 geom_vline(data=a, aes(xintercept=earnw.mean), linetype="dashed", size=1,   color="mean") +
 geom_vline(data=b, aes(xintercept=earnw.med), linetype="dashed", size=1, color="median") +
 scale_color_manual(name = "statistics", values = c("mean" <- "red", "median" <- "blue")) +
 labs(title="Histogram for Weekly Earnings of Respondents") + 
 labs(x="Weekly Earnings of Respondents", y="Count") +
 scale_x_continuous(breaks=seq(0,3000,200),lim=c(0,3000)) 

以下代码返回错误：

grDevices::col2rgb(colour, TRUE) 中的错误：颜色名称“mean”无效

我正在关注以下备忘单:

https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/rmarkdown-cheatsheet.pdf

并尝试使用以下代码制作一些列表(从备忘单中粘贴的副本)

---
title: "Test"
author: "Test"
date: "7 August 2017"
output: html_document # or pdf_document
---

* unordered list
* item 2
 + sub-item 1
 + sub-item 2

1. ordered list
2. item 2
 + sub-item 1
 + sub-item 2 

但结果与备忘单中的结果不同,圆圈不相同,子项目不会缩进.

我有一个带有分类 x 轴的数据框，称为类别，y 轴是丰度，按序列着色。对于每个类别，我试图按丰度对堆栈进行重新排序，以便很容易地可视化哪个序列在底部的比例最高，在顶部的比例最低。

目前，我可以制作这样的条形图：

s<-"Sequence Abundance Category
CAGTG 0.8 A
CAGTG 0.2 B
CAGTG 0.6 C
CAGTG 0.3 D
CAGTG 0.1 E
GGGAC 0.1 A
GGGAC 0.1 B
GGGAC 0.3 C
GGGAC 0.6 D
GGGAC 0.1 E
CTTGA 0.1 A
CTTGA 0.7 B
CTTGA 0.1 C
CTTGA 0.1 D
CTTGA 0.8 E"

d<-read.delim(textConnection(s),header=T,sep=" ")

g = ggplot(d,aes(x = Category, y = Abundance, fill = Sequence)) + 
      geom_bar(position = "fill",stat = "identity")

我的数据与此非常相似：Ordering stacks by size in a ggplot2 …

我正在使用素食库制作一些绘图，使用以下代码：

raremax <- min(colSums(mydata))
col <- palette()
lty <- c("solid", "dashed", "longdash", "dotdash")
pars <- expand.grid(col = col, lty = lty, stringsAsFactors = FALSE)

out <- with(pars[1:18, ], rarecurve(mydata, step = 100, sample = raremax, 
       cex =0.6, ylab="OTUs", label=F, col=col, lty=lty, lwd=2))

然后我使用以下代码添加一个图例：

legend("bottomright", names(mydata), col=pars[1:18,1], lty= pars[1:18,2], 
       lwd=2, cex=0.5, xjust=1, ncol=2, x.intersp=0.5, y.intersp=0.5, bg="white")

结果图如下所示：

我想减少图例列之间的空间，同时减少图例框的大小，但我找不到办法做到这一点。

任何人都可以为我提供一些帮助吗？

我制作了一个DNN回归模型来预测我们在数据表中没有的结果,但我不能制作张量板.

此代码来自https://deeplearning4j.org/linear-regression.html 以及香港大学Sunghun Kim撰写的讲义.

    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    tf.set_random_seed(777) #for reproducibility

    # data Import
    xy = np.loadtxt('Training_Data.csv', delimiter=',', dtype=np.float32)
    x_data = xy[:,0:-1]
    y_data = xy[:,[-1]]

    # Make sure the shape and data are OK
    print(x_data.shape, x_data)
    print(y_data.shape, y_data)

    # input place holders
    X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 2])
    Y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1])

    # weight & bias for nn Layers

    W1 = tf.get_variable("W1", shape=[2, 512],initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer())
    b1 = tf.Variable(tf.random_normal([512]))
    L1 = tf.nn.relu(tf.matmul(X, W1) + b1)

    W2 = …

我尝试计算期望值200和标准偏差20的正态分布密度的积分。从-Inf到Inf，这应该是1。

我得到以下内容：

> integrate(dnorm, mean=200, sd=20,-Inf, Inf)$value
[1] 1.429508e-08

对于低于169的期望值，我得到正确的值，1.对于更大的期望值，如何获得正确的值？

我绘制了瑞士的区域（多边形shapefile）并通过坐标添加了点（瑞士气象站）。

# Boundaries with data-points plotted

library(rgdal)
library(readxl)
library(sp)

library(ggplot2)
library(maptools)
library(plyr)
library(raster)

# import swiss country frontiers (.shp file)

gb <- readOGR("swissBOUNDARIES3D_1_3_TLM_KANTONSGEBIET.shp")

# import coordinates of weather stations from excel file (.xlsx)

coord <- read_excel("SMN-Stationen_20151222.xlsx")
head(coord)
# A tibble: 6 x 10
    SINCE_DT NAT_IND_TX NAT_ABBR_TX           NAME_TX X_KM_COORD_NU     Y_KM_COORD_NU HEIGHT_ASL_NU
      <dttm>      <chr>       <chr>             <chr>         <dbl>             <dbl>         <dbl>
1 2015-12-15       0600         ARO             Arosa        771030            184826          1878
2 2015-10-27       3420         LAC Lachen / Galgenen        707637            226334           468
3 2015-09-08       8040         VEV  Vevey …

我想为 ggplot 添加置信区间误差线。

我有一个数据集，我用 ggplot 将其绘制为：

df <- data.frame(
        Sample=c("Sample1", "Sample2", "Sample3", "Sample4", "Sample5"), 
        Weight=c(10.5, NA, 4.9, 7.8, 6.9))

p <- ggplot(data=df, aes(x=Sample, y=Weight)) + 
geom_bar(stat="identity", fill="black") + 
scale_y_continuous(expand = c(0,0), limits = c(0, 8)) + 
theme_classic() + 
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)

p

我是添加误差线的新手。我使用 geom_bar 查看了一些选项，但无法使其工作。

我将不胜感激任何帮助将置信区间误差线放入条形图中。谢谢你！