本篇内容介绍了“R语言绘制分布曲线的方法是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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数据已经存储到了文件里 首先是读取数据library(readr)
df<-read_tsv("author_number.tsv")
head(df)
image.png 期刊分别是table(df$journal)
image.png我们先来看一下帮助文档中的例子
df_1 <- data.frame(
x = c(rnorm(100, 0, 3), rnorm(100, 0, 10)),
g = gl(2, 100)
)
p1<-ggplot(df_1, aes(x)) + stat_ecdf(geom = "step")
# Don't go to positive/negative infinity
p2<-ggplot(df_1, aes(x)) + stat_ecdf(geom = "step", pad = FALSE)
# Multiple ECDFs
p3<-ggplot(df_1, aes(x, colour = g)) + stat_ecdf()
library(patchwork)
p1+p2+p3
image.png这里新学到一个函数gl()，生成因子数据，比如
gl(2, 8, labels = c("Control", "Treat"))
image.png参数的意思是
- 两种因子，每种8个，总共重复一次，因子的标签是 Control 和 Treat
之前我实现这个都是用rep（）函数
再来一个例子
gl(2, 1, 20)
image.png两个因子，每种一个，重复20次
接下来用作者数据试试ggplot(df, aes(x=auth_num, col=journal)) +
stat_ecdf(geom="smooth", se=F, size=1.2) +
theme_bw() +
scale_x_log10(breaks=c(1:5, seq(10, 50, by=10),
100, 200, 300,400,500)) +
theme(legend.position=c(.75,.33),
panel.grid = element_blank()) +
labs(x="Number of authors per paper",
y="ECDF",
col="") +
coord_cartesian(xlim=c(1,500)) +
scale_color_brewer(type="qual", palette=6)
image.png“R语言绘制分布曲线的方法是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
网页名称：R语言绘制分布曲线的方法是什么
网站路径：
http://www.cdkjz.cn/article/jcdohg.html
