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我正在尝试绘制一条直接穿过所有数据点的平滑线,并且具有基于另一个变量的梯度。理论上多项式插值可以完成这项工作,但我不确定如何使用 ggplot 来完成这项工作。这是我到目前为止所想到的:
数据:
dayofweek hour impressions conversions cvr
1 0 3997982 352.0 8.80e-05
1 1 3182678 321.2 1.01e-04
1 2 2921004 248.6 8.51e-05
1 3 1708627 115.6 6.77e-05
1 4 1225059 98.4 8.03e-05
1 5 1211708 62.0 5.12e-05
1 6 1653280 150.0 9.07e-05
1 7 2511577 309.4 1.23e-04
1 8 3801969 397.8 1.05e-04
1 9 5144399 573.0 1.11e-04
1 10 5770269 675.6 1.17e-04
1 11 6936943 869.8 1.25e-04
1 12 7953053 996.4 1.25e-04
1 13 8711737 1117.8 1.28e-04
1 14 9114872 1217.4 1.34e-04
1 15 9257161 1155.2 1.25e-04
1 16 8437068 1082.0 1.28e-04
1 17 8688057 1047.2 1.21e-04
1 18 9200450 1114.0 1.21e-04
1 19 8494295 1086.8 1.28e-04
1 20 9409142 1092.6 1.16e-04
1 21 10500000 1266.8 1.21e-04
1 22 9783073 1196.4 1.22e-04
1 23 8225267 812.0 9.87e-05
R 代码:
ggplot(d) +
geom_line(aes(y=impressions, x=hour, color=cvr)) +
stat_smooth(aes(y=impressions, x=hour), method = lm, formula = y ~ poly(x, 10), se = FALSE)
所以我可以使用 geom_line 获得我想要的渐变,但它不平滑。使用 stat_smooth 我得到一条平滑的线,但它没有贯穿所有数据点,也没有我想要的梯度。关于如何实现这一目标有什么想法吗?
最佳答案
如果您希望它遍历所有点,那么您正在使用的多项式插值可能不是最好的主意。您有 24 个点,如果要遍历所有点,则需要 23 阶多项式。我似乎无法使用度数为 23 的 poly
,但使用较小的度数就足以向您展示为什么这不起作用:
ggplot(d) +
geom_point(aes(x = hour, y = impressions, colour = cvr), size = 3) +
stat_smooth(aes(x = hour, y = impressions), method = "lm",
formula = y ~ poly(x, 21), se = FALSE) +
coord_cartesian(ylim = c(0, 1.5e7))
这或多或少地遍历了所有点(如果我设法使用更高阶的多项式,它确实会这样做),但否则它可能不是您想要的那种平滑曲线。更好的选择是使用 splines 进行插值。这也是一种使用多项式的插值,但它不是仅使用一个多项式(如您尝试的那样),而是使用多个多项式。它们被强制以曲线连续的方式遍历所有数据点。
据我所知,这不能直接用ggplot来完成,但可以使用ggalt::geom_xspline
来完成。
这里我展示了一个基本
解决方案,其中样条插值是在单独的步骤中生成的:
spline_int <- as.data.frame(spline(d$hour, d$impressions))
您需要 as.data.frame
因为 spline
返回一个列表。现在您可以通过 geom_line()
在图中使用新数据:
ggplot(d) +
geom_point(aes(x = hour, y = impressions, colour = cvr), size = 3) +
geom_line(data = spline_int, aes(x = x, y = y))
关于r - 绘制穿过所有数据点的平滑线,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35205795/
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