色阶散点图+曲线拟合图
这是我在气象论坛对一个帖子的回复，标记下。指数拟合的效果有边界不太理想，可能是该处数据权重过小。
library(ggplot2)library(scales)# humidity以百分比的形式出现 T=sort(runif(300,min=24,max=38)) O3=8*10^(-11)*T^7.99 O3=jitter(O3,amount=25) O3=O3-min(O3)+10# 保证O3没有负值 Humidity=sort(runif(300,0,1),decreasing = TRUE) df=data.frame(T=T,O3=O3,Humidity=Humidity)#你有自己的数据集，重新拟合成理想的形式，如指数模型## 拟合过程也可以利用熟悉的Excel或者MATLAB替代fit_zhishu <- nls(log(O3) ~ a*log(T)+b, start = list(a = 8, b = 0))#fit_O3=predict(fit_zhishu, T)df$fit_O3=exp(fit_O3) #ln反转# 以上为我构造的数据集，你可自行替换；第一列$T$，第二列$O_3$，第三列湿度,最后一列为拟合的$O_3$p<-ggplot(df, aes(T, O3,colour = Humidity)) +geom_point(size=3,alpha=0.8,position=position_jitter(width=0, height=5))+geom_line(aes(T,fit_O3),color="blue",size=1.2,alpha=0.9)+scale_colour_gradientn(colours = rainbow(10),labels = percent)+xlab(bquote('T/'^o*C))+ylab(bquote(O[3]/ 'mg·'*m^-3))+theme_bw()凡有所学，结成性格。