小编bud*_*ong的帖子

我正在尝试编写一个绘制绘图的函数并将其自动保存到文件中.我努力做到这两点动作[plotname = varname&filename = varname&],并使其与从循环调用它兼容.

# Create data
my_df = cbind(uni=runif (100),norm=rnorm (100),bino=rbinom(100,20, 0.5));   head (my_df)
my_vec = my_df[,'uni']; 

# How to make plot and file-name meaningful if you call the variable in a loop?

# if you call by name, the plotname is telling. It is similar what I would like to see.
hist(my_df[,'bino'])


for (plotit in colnames(my_df)) {
    hist(my_df[,plotit])
    print (plotit)
    # this is already not meaningful
}



# step 2 write it into files 
hist_auto <-  function(variable, …

理论上,vioplot包的小提琴图是盒图+密度函数.

在"boxplot部分"中,

• 黑匣子对应于IQR(实际上,见下文),和

• 中线应该对应相同的范围(相邻值,默认值为1.5 IQR),但不是(见下文).任何人都可以解释为什么他们不同？

  require("vioplot")
  a = rnorm(100)
  range (a)
  a = c(a,2,8,2.9,3,4, -3, -5) # add some outliers
  
  par ( mfrow = c(1,2))
  boxplot(a, range=1.5)
  vioplot(a, range=1.5 )
  

  Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

上面提到:

Hintze,JL和RD Nelson(1998).小提琴图:箱形图 - 密度跟踪协同作用.美国统计学家,52(2):181-4.

如何在plotly中的3D图的轴标签上添加上标或下标？

我尝试使用bquote，但是没有用。谷歌搜索也没有带来太多的事情。

清除代码：

library(plotly)
set.seed(123)

n <- 100
theta <- runif(n, 0, 2*pi)
u <- runif(n, -1, 1)


base<-'B1'
compare<-'A1'
plot (1, 1, main = bquote('Annual mean' ~CO[2] ~'Flux Difference: \n'  ~.(compare)~ 'minus'~.(base)))


p <- plot_ly(x = ~sqrt(1 - u^2) * cos(theta), y = ~sqrt(1 - u^2) * sin(theta), z = ~u) %>%
  layout(
    title = "Layout options in a 3d scatter plot",
    scene = list(
      xaxis = list(title = bquote('Annual mean' ~CO[2] ~'Flux Difference: \n'  ~.(compare)~ 'minus'~.(base))), …

经过相当长的一段时间搜索后，我没有找到解决我的问题的例子：

如何使用 geom_text() 标记 geom_bar(position = 'fill')？

mydf = data.frame(
  'sample' = sample(x = LETTERS[1:3], size = 111,replace = T),
  'category' = sample(x = 1:11, size = 111,replace = T)
)


mydf %>% 
  group_by(sample) %>%
  ggplot( aes(fill=sample, x=category)) + 
  geom_bar( position="fill" )
 # Does not work: +  geom_text(position='fill', aes(label = ..y..))

预期结果：在条形中间标记 %，如示例所示（除了它显示计数，与我的情况不同）： 来自https://ggplot2.tidyverse.org/reference/geom_text.html

我想真正的问题是如果我使用 geom_bar(position = 'fill')，“y”和“label”是什么，

我对 ggplot 混合计算（每个类别的比例）与可视化感到困惑。

谢谢！

我找到的大多数解决方案都是针对数据框或列表的，而不是针对向量的。

从： myvec = c(A=2, B=2, A=2)

到： desiredvec = c(A=4, B=2)