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教程首页 教程地址：https://jbengler.github.io/tidyplots/articles/Visualizing-data.html 可视化数据 在本文中，我们将使用整洁的图表探索不同类型数据集的可视化。我们将涵盖原始数据点、数量和热图的绘制，以及中心趋势、分散和不确定性的度量。我们将通过可视化分布和比例，并添加统计比较和注释来结束 数据点 绘制原始数据点可能是可视化数据集的最简单的方法。tidyplots中的相应函数称为add_data_points（）。 library(tidyverse) library(tidyplots) animals %>% tidyplot(x = weight, y = size) %>% add_data_points() 在上面的例子中，一些数据点似乎与其他点重叠。为了解释这种所谓的重绘，您可能需要在点周围添加一个薄的白色边框。这是通过设置参数white_border=TRUE来实现的。 animals %>% tidyplot(x = weight, y = size) %>% add_data_points(white_border = TRUE) 另一种方法是
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