R語言代寫給散點圖添加Polynomial regression 擬合曲線和公式

時間 2019-11-12

標籤語言代寫散點圖添加 polynomial regression 擬合曲線公式简体版

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這篇文章原本是要寫進我上一篇關於Polynomial regression實現的文章裏的，但一方面因爲這個給散點圖裏添加擬合曲線和公式偏向畫圖，裏面細節較多，相對上一節內容獨立；另外一方面，爲了使篇幅不致過長，讀者看起來辛苦，因此就分開成兩篇文章。本篇銜接上一篇，因此數據以及模型都是跟上一篇裏同樣的，這裏再也不贅述，讀者可閱讀我上一篇的內容，因此，這裏只會涉及到如何在散點圖裏添加擬合的曲線以及公式。git

先來看看咱們最終的效果圖：express

image.png微信

（我直接截圖的，座標橫軸是x，縱軸是y，這裏被截掉了）app

畫圖的代碼：函數

#下面這個函數定義咱們後面要添加的公式 [1] lm_eqn = function(df){ [2] m=lm(Num_complex ~ poly(k_value, 2), df) # 2rd degree polynomial [3] eq <- substitute(italic(y) == a + b %.% italic(x) + c %.% italic(x)^2*","~~italic(r)^2~"="~r2, [4] list(a = format(coef(m)[1], digits = 3), [5] b = format(coef(m)[2], digits = 3), [6] c = format(coef(m)[3], digits = 3), [7] r2 = format(summary(m)$r.squared, digits = 3))) [8] as.character(as.expression(eq)) [9] } # 先建立一個散點圖 [10] p <- ggplot(dat,aes(x=x,y=y)) + geom_point() # [11] p + stat_smooth(method='lm',formula = y~poly(x,2),colour='red') + [12] scale_x_continuous(limits = c(1,19), breaks = c(seq(1,19,b=2))) + [13] theme(axis.text=element_text(colour = 'black',size = 12), axis.title=element_text(size = 14)) + [14] annotate("text", x=2, y=100, label=lm_eqn(dat), hjust=0, size=6,family="Times",parse=TRUE)

爲了方便解釋，我給上面代碼加了行號。首先，1-9 行這裏定義了一個函數，函數最終返回的是一個強制字符轉換的expression對象（eq）。而 eq則是由substitute函數產生的結果，是一個call類型（調用類型，或者叫未求值表達式類型），這裏的概念都比較複雜，我暫時也搞不清楚，仍是直接看看是怎麼編輯這個表達式的吧。主要在第3行，%.% 這個符號是表示「點乘」，italic(x) 表示斜體的 x平方，2 後面的星號是必需的，並不被解釋，多是用來分割字符和表達式的，「~」符號表示空格，一個表明一個空格。而後是4~7行，這裏是一個 list，裏面列出了第三行表達式中要被替換的變量的值（好比a, b, c,等）。第10行，畫一個散點圖，全部都是默認設置；第11行，這裏是爲散點圖根據二次多項式模型擬合一條平滑的曲線；第12-13行是調節座標軸及座標軸文字的，這裏就很少說了，比較簡單，能夠查看ggplot2 cookbook；第14行，是添加公式的語句，"text" 表示添加的元素類型（這裏是添加text），x 和 y 設定添加text到什麼位置（座標）；label則是要添加的公式內容，這裏調用前面（1-9行定義的表達式）定義的函數；parse這個設置我不知道怎麼說，由於不太懂底層原理，但我測試了，必需加上，否則不會解析前面定義的表達式。post