前言 ---- 条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现，其通过柱子的高低，直观地比较离散变量各水平之间的差异，它被广泛地应用于工业界和学术界。...在实际应用中，对于单离散变量和单数值变量的条形图，右图会更加受欢迎，因为它更加直观（借助于排序可以迅速地发现柱子的最高、最低及差异；借助于数值标签可以明确地得知各离散水平下的具体值；借助于参考线可以比较哪些水平值高于平均水平...如果绘图数据涉及的是双离散变量单数值变量或者双数值变量单离散变量时，也可以借助于geom_bar函数绘制堆叠条形图、百分比堆叠条形图、交错条形图和对比条形图。...对于数值型变量有两个，离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢（如常见的环比、同比问题），这里提供一个解决思路，那就是使用对比条形图。...如上图所示，浅色且较宽的条形图可以用作参考对象（如数据中的目标销售额），深色且较窄的条形图可以用作比较对象（如数据中的实际销售额）。通过这种图形，就能够一眼发现参考对象与比较对象之间的差异。
没有特定顺序的名称（例如，项目名称、地理名称或人名）。 堆积柱形图和三维堆积柱形图 堆积柱形图显示单个项目与整体之间的关系，它比较各个类别的每个数值所占总数值的大小。...相同颜色的数据标记组成一个数据系列。）进行比较。当要对均匀分布在各类别和各系列的数据进行比较时，可以使用三维柱形图。...(x = Time, y = demand)) + geom_bar(stat = "identity") 看看有什么区别,在第二个图形中,数据中time没有6这个值,但是图形X轴还是画出来了,这就是对于分类变量和连续变量的不同...如果把时间转为离散的分类型,再看看:,并没有画出6来 ggplot(BOD, aes(x = factor(Time), y = demand)) + geom_bar(stat = "identity...,这样记它的作用会比较快) 我们想改一下颜色怎么办?
我们主要使用两个参数控制线条的位置，slope控制斜率，intercept控制截距，下面是一个简单的例子，我们在散点图层上叠加截距为20，斜率为2的直线： library(ggplot2) p <-...，所以这里我们只与上述的堆积面积图进行对比，这里注意，geom_bar()默认的统计变换为count，即计算频数，我们这里想展示真实数值需要将geom_bar()中的stat设置为'identity'，...； 2.4 bin2d() 二维热图也是一种非常实用的图像，我们可以用来一览数据的某两个变量上的指标分布情况： library(ggplot2) d <- ggplot(diamonds, aes...() 小提琴图是一种功能和箱线图类似，但增加了核密度估计功能的图形，且更为美观，ggplot2可以绘制出与seaborn中的小提琴图同样优美的图形，因为涉及的内容比较复杂，我准备在之后单独开一篇来介绍...(aes(fill = cyl,colour=cyl)) p 以上就是ggplot2中常规图形的简单介绍，其中比较重要且比较复杂的几种将会在之后单独开文章详细介绍，如有笔误，望指出。
(0.7)) #width与dodge的默认值都为0.9，以下四条命令时等价的 geom_bar(position='dodge') geom_bar(width=0.9,position=position_dodge...geom_bar()+ geom_text(aes(label=..count..)...,scales = 'free_y',space = 'free_y') 第四章 折线图 折线图通常对两个连续的变量之间相互依存的关系进行可视化，x轴对应自变量， y轴对应因变量。...折线图主要针对的是连续型变量，当然也可以用于有序的离散变量 ---- 4.1 绘制折线图 Q:如何绘制基础折线图？...A：运行geom_ribbon(),然后分别映射一个变量到ymin与ymax即可 #climate数据中的Anomaly10y表示了各年温度相对于1950-1980的平均水平偏差的10年移动平均 #变量
今天跟大家分享多系列与分面组图的美化技巧！ 昨天讲的关于多序列柱形图与条形图美化技巧，其实还漏掉了一些一点儿。...当数据序列比较多的时候，特别是超过四个以后，还用堆积柱形图（条形图）、或者簇状柱形图的话，图表必然会因为系列太多而受到挤压或者变形，整体就会不协调、不美观。...还有ggplot不支持次坐标轴功能，它的作图思维基本源于塔夫脱的可视化理念，而且作者个人的审美也接受次坐标轴（大牛任性），但是他留给大家解决多序列图表的方案是——分面组图~ data<-data.frame...默认图表的配色确实挺难看的，这里我们使用华尔街日报、经济学人的主题、及配色模板。...以上是我们使用传统的方法通过将颜色映射到不同类别的年度收入变量上，达到了区分效果，可是这样终究不是办法，五个序列实在是有点多，已经让然有点儿眼花缭乱了，如果有8个序列、10个序列呢，那又该怎么办呢~ 下面跟大家将其中一种比较有效的解决办法
今天推文的内容来自 http://userweb.eng.gla.ac.uk/umer.ijaz/bioinformatics/ecological.html。...image.png 对照论文然后看数据和代码，能够更好的理解论文的设计和分析思路，非常好的学习素材。论文的主要研究内容还没有看太懂，好像是研究了越南和坦桑尼亚的一些厕所的微生物多样性。...数据集的部分截图，总共是81行，52列，行是物种，列是地点，数值代表物种丰度 ?...row.names=1指定第一列作为数据集的行名 check.names 参数我平时很少用，，查了一下帮助文档，作用是检查每列的名字是否符合规范 ?...image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本
2.设定与映射 映射将一个变量中离散或连续的数据与一个图形属性中以不同的参数来相互关联, 而设定能够将这个变量中所有的数据统一为一个图形属性。..., 默认情况下为离散变量, 按默认的颜色标度标记为桃红色 比较以下三种方法 ggplot(UG,aes(score,income),colour=sex)+geom_point() ggplot(UG,...，第二种和第三种都是按照性别这个变量分颜色，第三种比较好记忆，相当于先画好图，再加上带颜色的散点。...3.分组 是ggplot2种映射关系的一种, 默认情况下ggplot2把所有观测点分为了一组, 如果需要把观测点按额外的离散变量进行分组处理, 必须修改默认的分组设置。...= factor(color)))#设定默认的映射关系 dp + geom_point() 前面的钻石数据集的第二幅图也可以用这两个语句搞定，这里有点区别在于前面的是先画好了ggplot，再加上不同映射的散点
比较每组各个基因的相对表达 (position=fill) # position="fill" 展示的是堆积柱状图各部分的相对比例 # position="stack" 展示的是堆积柱状图的原始值，可以自己体现下看卡差别...在柱子中标记百分比值 首先计算百分比，同样是group_by (按照给定的变量分组，然后按组操作)和mutate两个函数(在当前数据表增加新变量) # group_by: 按照给定的变量分组，然后按组操作...# mutate: 在当前数据表增加新变量 # 第一步增加每个组的加和，第二步计算比例 data_m % group_by(variable) %>% mutate(count...文件中 #dev.off() 柱子有点多，也可以利用mean±SD的形式展现 # 获取平均值和标准差 # 分组时不只Gene一个变量了，还需要考虑Condition data_m_sd_mean <-...(aes(label=freq), position=position_fill(vjust=0.5)) + facet_wrap(~Condition, ncol=1) p 这样两种条件下的比较更容易了
，原数据集的主要任务是根据相关变量预测乘客是否可以存活（It is your job to predict if a passenger survived the sinking of the Titanic...这份数据集总共 包括12个变量: ?...可以看到数据集2全部变成了离散变量 这一步使用到的代码 X = df_train.iloc[:,:-1].values y = df_train.iloc[:,-1].values X y def simplify_ages...数据集中经常会遇到离散变量。然而常用的机器学习算法只认识数值变量。如何离散变量转换为数值变量非常重要。...pd.concat() help(pd.concat) https://www.jianshu.com/p/2e97f2bd75f8 这篇文章中也有一小部分涉及到了离散变量的处理，抽时间看这篇文章及对应的原文
的老玩家应该比较能理解这个带来的巨大便利 适用范围广，拥有详尽的文档，通过?...+ # 添加垂直线 geom_vline(xintercept = 3, size = 1, linetype = "dotted", color = "black") + # 添加坐标轴与图像标题...箱线图 统计学中展示数据分散情况的直观图形，在探索性分析中常常用于展示在某个因子型变量下因变量的分散程度。...p1 <- p + geom_boxplot(aes(fill = cut)) + theme(legend.position = "None") # 两个因子型变量时, 可以将其中一个因子型变量设为...当研究某个连续型变量的箱线图涉及多个离散型分类变量时，我们常使用分面facetting来提高图表的可视性。
//树状数组大范围求逆序数的离散化模板 --cyl #include #include #include #include using namespace std; const int N=100005; int n; int discrete[N],s[N]; //离散数组 struct node {...s2){ return s1.x <s2.x; } int lowbit(int x){ return x&(-x); } int sum(int x) //求出现在x这个位置前边的和...ans; } void insert(int x) //离散化后的数组更新 { while(x<=n){ s[x]++; x+=lowbit(x);...sort(T+1,T+1+n,cmp); for(int i=1;i<=n;i++) discrete[T[i].num]=i; //离散化后的坐标
override def compare(x:XiaoHei, y:XiaoHei): Int = x.age -y.age } } object OderingDemo { // 定义比较方法...方法二： 定义Comparable的实现类，实现CompareTo方法； 再定义一个以Comparable为参数的泛型类，方法实现比较逻辑 // 定义泛型类，接受参数为Comparable的实现类 class...ChooseClass[T <: Comparable[T]] { // choose方法实现Comparable实现类的具体比较 def choose(t1:T, t2:T): T = {...if (t1.compareTo(t2) >0) t1 else t2 } } // 定义comparable的实现类，实现compareTo方法 class CompareClass(val
diff 给定两个目录，如何找出哪些文件因内容不同 > diff --brief --recursive dir1/ dir2/ --brief仅显示有无差异 或者使用 > diff -qr dir1/...dir2/ -q 仅显示有无差异，不显示详细的信息 -r 比较子目录中的文件 git > git diff --no-index dir1/ dir2/ 可以显示颜色差异 rsync > rsync...p}' 其中deleting所在的行就是dir2中多出的文件。其他的都是dir1中多出的文件。其中>f+++++++++中的f代表的是文件，d代表的目录。
使用python脚本比较两个文件的差异内容并输出到html文档中，可以通过浏览器打开查看。...fromlines和tolines,用于比较的内容，格式为字符串组成的列表 fromdesc和todesc，可选参数，对应的fromlines,tolines的差异化文件的标题，默认为空字符串 context...为false时,控制不同差异的高亮之间移动时“next”的开始位置 3.使用argparse传入两个需要对比的文件 """ import difflib import argparse import sys... return text except IOError as e: print("Read file Error:", e) sys.exit() # 比较两个文件并输出到...resultfile: resultfile.write(result) # print(result) if __name__ == '__main__': # 定义必须传入两个参数
diff 给定两个目录，如何找出哪些文件因内容不同 > diff --brief --recursive dir1/ dir2/ --brief仅显示有无差异 或者使用 > diff -qr dir1.../ dir2/ -q 仅显示有无差异，不显示详细的信息 -r 比较子目录中的文件 git > git diff --no-index dir1/ dir2/ 可以显示颜色差异 rsync > rsync...p}' 其中deleting所在的行就是dir2中多出的文件。其他的都是dir1中多出的文件。其中>f+++++++++中的f代表的是文件，d代表的目录。
以上使用函数生成了2015年五个著名互联网公司的年度营业额数据（数据纯属虚构，无从考证）数据指标。 然后加载我们需要的做图包：特别是grid和ggthemes包将是我们调整与美化图表的主要支撑。...其实以上所用到的图表主题内仍然是可以添加可选参数的： ggplot(data,aes(reorder(conpany,-Revenue),Revenue,fill="steelbule"))+geom_bar...of five giant")+theme_economist(base_size=14)+scale_fill_economist()+geom_text(aes(label = Revenue,...如果你觉得柱形图的数据条间距太宽，也可以通过在在geom_bar()中利用width=0.65参数进行自定义修改。...其实无论怎么样，虽然套用行业顶级水平的主题可以节省我们很多作图时间，提升作图效率，但是毕竟与自己部门或者企业的风格相差甚远，如果是所在的企业比较重视企业形象或者强调品牌概念的话，最好还是在别人的主题基础上
30 2018-2019赛季NBA总共有708位球员，统计指标中包括30各变量。...可以通过 colnames(players)命令查看所有的变量名称。通过 head(players)命令查看前六行数据。...players/a/adamsst01.html 5 2.4 /players/a/adebaba01.html 6 -0.3 /players/a/adelde01.html rank和link变量没有用...更新20190601 重新构造数据集，选择的变量包括： Player 球员姓名 Pos 位置 Tm 球队 G 比赛场次 GS 首发场次 MP 场均上场时间 FGA 出手次数 FG% 命中率 3PA 三分出手次数...25岁以下得分后卫场均得分前十名：1、篮网队的拉塞尔；2、老鹰队的特雷杨；3、掘金队的贾马尔穆雷；4、国王队的福克斯（不确定）；5、76人的西蒙斯；6-9光看英文名还真想不起来是谁；10、是原来小牛队的丹尼尔史密斯吗
而且是使用ggplot现有图层叠加构造，并没有用任何ggplot的外挂插件。 作图理念是在数据源的构造上，方法与《Excel图表之道》《Excel图表拒绝平庸》中的方法一致，我只是加入了自己的技巧。...#131F37") 作图函数： CairoPNG(file="C:/Users/Administrator/Desktop/瀑布图1.png",width=650,height=360) ggplot()+ geom_bar...，得到水平方向瀑布图： CairoPNG(file="C:/Users/Administrator/Desktop/瀑布图2.png",width=650,height=360) ggplot()+ geom_bar...核心要点总结: 数据源组织：瀑布图高度依赖数据源组织，如果你不太熟悉R中的数据操纵，完全可以将数据源组织过程在excel使用函数完成，然后倒入R并转为长数据进行作图。...数据宽转长过程：转换后的因子变量的四个水平顺序要重点注意。因子水平顺序为：降低值<增加值<占位值<开头/结尾值。（顺序万不能乱）。 色盘颜色顺序：与因子水平顺序一致。第三个为白色，其他与之对应。
，要求的属性会有些不同，这些属性也可以在几何对象映射时提供，以下语法与上面的aes中是一样的。...1.2 颜色标尺“第三个”单词选择方法 根据第三个单词的不同，更换的颜色分为以下几种 1）离散型：在颜色变量是离散变量的时候使用，比如分类时每一类对应一种颜色 manual 直接指定分组使用的颜色 hue...更改离散型变量的颜色函数 #数据，映射以及几何对象 p <- ggplot(diamond, aes(color))+geom_bar(aes(fill=cut)) #左上 manual 直接指定分组使用的颜色...对nrow设置后的效果图表变得比较拥挤，正常情况下，facet_wrap自然生成的图片，只设置scale = free 会相对比较好看。...2 facet_grid：基于两个因子进行设置，形式为：变量~变量（行~列），如果把一个因子用点表示，也可以达到facet_wrap的效果，也可以用加号设置成两个以上变量 p+facet_grid(vs
当需要比较A , B两个文件 , A文件中存在 , 并且把也在B文件中存在的行去除掉 , 可以使用这个awk的用法来 awk '{if(ARGIND==1) {val[$0]}else{if($0...in val) delete val[$0]}}END{for(i in val) print i}' A B 使用awk的同时处理多文件功能,配合数组变量来进行处理 先扫描文件A,把文件A中的每行作为数组的...key放入数组 再扫描文件B,判断B中的每行是否存在于数组中,如果存在就删除这个数组元素 最后统一打印数组中的key
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