简介 ggvis[1]是R的一个数据可视化包，它可以： 使用与ggplot2类似的语法描述数据图形； 创建丰富的交互式图形，在本地Rstudio或浏览器中使用这些图形； 利用shiny的基础结构发布交互式图形...ggvis目前不支持分面； 使用ggvis而不添加任何层类似于qplot 更详细的区别可见：http://ggvis.rstudio.com/ggplot2.html 这里先对包进行加载（可以直接使用instll.packages...2 分组的散点图 如果想要使用分组说明散点图，可以加入fill = ~factor(cyl)或者group_by(cyl)进行分布。...小编有话说 本篇推送参考ggvis cookbook[2]，小编也只是一个搬运工。这篇主要是对该包中的常见图形进行静态展示，但是其实这个包更强大的功能在于交互式。...鉴于本文内容较多，将在下次对这个包的交互使用进行详细解释。
尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...而这两个函数都使用了非标准计算，如果你在包中直接使用它，后面再CMD check的使用会引入一个note。 所有的Error, warning和note都需要解决才能上传到CRAN。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...如果没有，则会将主题对象存储在编译后的包的字节码中，而该字节码可能与安装的ggplot2不一致！
R包randomForest的随机森林分类模型以及对重要变量的选择 随机森林（random forest）是一种组成式的有监督学习方法，可视为决策树的扩展。...随机森林通过对对象和变量进行抽样构建预测模型，即生成多个决策树，并依次对对象进行分类。最后将各决策树的分类结果汇总，所有预测类别中的众数类别即为随机森林所预测的该对象的类别，分类准确率提升。...本篇使用微生物群落研究中的16S扩增子测序数据，展示R包randomForest中的随机森林方法。...注：randomForest包根据经典决策树生成随机森林；如果期望根据条件推断树生成随机森林，可使用party包。当预测变量间高度相关时，基于条件推断树的随机森林可能效果更好。...该图展示了其中top30关键的OTUs，将它们划分为“关键OTUs”的依据为模型中的两个重要指标（两个指标下各自包含30个OTUs，默认由高往低排）。
最近粉丝提问她在使用一个叫做pbcmc的R包的时候，遇到了如下所示的错误： 'pam50' is not an exported object from 'namespace:genefu' 也就是说...://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/genefu.html 我去查看了叫做pbcmc的R包的源代码，发现里面大量使用两个冒号的语法： grep...$EntrezGene 也就是说 pbcmc其实是想使用 genefu 包的内置数据pam50这个变量，我看了看，这个变量是存在的： library("genefu") data(pam50) 存在...，删除了所有的 genefu:: ，因为genefu 包的内置数据pam50这个变量本来就是加载即可调用，无需加上前缀 genefu:: 这样的话，pbcmc的R包的源代码修改后，重新安装，就成功了，...本来呢，我其实是应该去修改 genefu 这个包，让它 export里面的pam50这个数据，而不是修改 pbcmc的R包的源代码。不过，无所谓啊， 让他们两个包互相适应就好了。
下面是记录单细胞学习过程中的两个R包报错 (生信技能树学员周现在) 1.SeuratData包，因为学习单细胞测序的很多示例数据全在这个包里，所以这个包的出镜频率其实是比较高的，但是我在成功下载后library...出现了如下报错 1.1我的解决方法：因为我需要的是SeuratData包里的pbmc3k数据集，我就直接去下载了我需要的这个数据集然后手动安装后，就可以成功使用这个数据集呐 1.1.1服务器安装下载...，内存小，整合效果也比较好，所以是比较常用的一个包。...在帅气的Nickier助教的提示下，我卸载了R和Rtools，重启电脑后，重装了R和Rtools，之后就可以成功安装harmony包了。...但是因为在R语言学习的过程中，我一般都不会管Warning的信息只要不Error就接着跑。
下面例子中，我们通过javax.script包ScriptEngine.put()方法设置JS脚本中的变量，JS把所有在线用户输出。...ScriptEngineManager(); 23 ScriptEngine engine = manager.getEngineByExtension("js"); 24 //设置JS脚本中的...userArray、date变量 25 engine.put("userArray", users); 26 engine.put("date", now); 27
参考： Seurat::LabelClusters 前言 回顾一下前面的内容： [[108-R可视化32-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之一]] [[109-R可视化...33-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之二]] 我们成功了解了seurat 包中关于ggplot 散点图label的操作。...开始操作 其实本质就是两个函数： 根据不同的cluster 获取其对应位置（坐标数据集的median值）； 绘图函数，包括散点图和label 图； 这里我们暂且不像seurat 绘图时考虑的如此周全，仅仅是提供输入一个数据框...格式如下： myLabelggPoint <- function(my_data, my_label, ifrepel){ NULL } 这里再额外安利一个seurat 中散点图用到的R包：exaexa...，我们使用scattermore::geom_scattermore 进行散点图的绘制。
写 在前面 在上一期中，大猫向大家强调了R学习路径中非常重要的一环：数据处理，也就是data.table包的作用。在本期，大猫将向大家介绍数据分析的另外一面：数据可视化的学习路径。...学习R的同学肯定知道RStudio，它是目前使用最广泛的R集成开发环境（IDE）。用RStudio写R代码不知比原生的RGui要快上多少，如果小伙伴们还在用RGui，赶紧鸟枪换炮吧。...本 期总结 本期大猫主要向大家介绍了R学习路径的第二部分：数据可视化（data visualization）的常用包ggvis。...在下一期，大猫会介绍自己所使用的R开发工具：Microsoft Visual Studio + Microsoft R Open + R Tools for Visual Studio。...这是一套比原生R（CRAN R）要强大许多倍的开发环境。他基于这个地球上最强大的IDE——Visual Studio，能够极大提高编程效率。 我是大猫，咱们下期见！
在实际使用中，data.talbe::fread()的读取速度可以比原生的read.csv有3-10倍的提升速度。...清洁的数据在数据处理的后续流程中十分重要，比如数据变化(dplyr),可视化(ggplot2/ggvis)以及数据建模等。...如果使用purrr包就可以很好的解决这一问题。...数据可视化 ggplot2/ggvis 1. ggplot2 ggplot2 是一个增强的数据可视化R包，帮助我们轻松创建令人惊叹的多层图形。...3.R Tutorial: Data Frame 4.Python Pandas 官方文档 5.知乎：R语言读大数据？ 6.知乎的高分问答：如何使用 ggplot2？
R语言有一系列的数据可视化包（packages），包括ggplot2、lattice、leaflet、playwith、atticist、iplots、ggvis、ggmaps，以及很流行的ggplot2...数值关系型图表主要展示两个或多个变量之间的关系，包括最常见的散点图、气泡图、曲面图、矩阵散点图等。...该图表的变量一般都为数值型，当变量为1~3个时，可以采用散点图、气泡图、曲面图等；当变量多于3个时，可以采用高维数据可视化方法，如平行坐标系、矩阵散点图、径向坐标图、星形图和切尔若夫脸谱图等。...R语言数据可视化方法 如需绘制这些不同类型的图表，我们主要使用R ggplot2及其拓展包extension，比如ggrepel、ggally、ggalluvial等包；也还会使用lattice、plot3D...R中ggplot2包的geom_path()和geom_polygon()等函数，结合地理空间坐标系可以使用DataFrame格式的数据，绘制不同投影下的世界与国家地图。
在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。...data.table：用于快速处理大数据集 vtreat：一个对预测模型进行变量预处理的工具 stringi：一个快速字符串处理工具 Matrix：著名的稀疏矩阵包 统计建模与推断 下述R包是统计建模最常用的几个...rmarkdown ：用于创建可重复性报告和动态文档 knitr：用于在PDF和HTML文档中嵌入R代码块 flexdashboard：基于rmarkdown，可以轻松的创建仪表盘 bookdown...自动化分析 以下R包用于创建自动化分析结果的数据科学产品： shiny：一个使用R语言开发交互式web应用程序的工具。...drat：一个用于创建和使用备选R包库的工具 testthat：单元测试，让R包稳定、健壮，减少升级的痛苦。 roxygen2：通过注释的方式，生成文档，远离Latex的烦恼。
在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。...data.table：用于快速处理大数据集 vtreat：一个对预测模型进行变量预处理的工具 stringi：一个快速字符串处理工具 Matrix：著名的稀疏矩阵包 统计建模与推断 下述R包是统计建模最常用的几个...rmarkdown ：用于创建可重复性报告和动态文档 knitr：用于在PDF和HTML文档中嵌入R代码块 flexdashboard：基于rmarkdown，可以轻松的创建仪表盘 bookdown：以...自动化分析 以下R包用于创建自动化分析结果的数据科学产品： shiny：一个使用R语言开发交互式web应用程序的工具。...drat：一个用于创建和使用备选R包库的工具 testthat：单元测试，让R包稳定、健壮，减少升级的痛苦。 roxygen2：通过注释的方式，生成文档，远离Latex的烦恼。
今天开始跟大家分享散点图及其美化技巧！ R语言中的散点图需要两个数值型变量分别作为X轴、Y轴映射对象，同时通过颜色、大小、形状进行分类变量映射。...由于散点图在数据量较多的情况下效果更佳，这里使用ggplot包内自带的数据集diamonds进行案例演示。 ?...在R中制作散点图的基本语法如上，数据集、X轴、Y轴，最后是散点图图层。...以上散点图是最简单的不加任何修饰的默认图形，通过在aes映射中添加分类变量，以大小、颜色、形状进行区分，就可以制作出多系列散点图。...散点图（大小分类） ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point(aes(size=cut)) ? 也可以同时在一个函数语句中加入两个以上的分类指标参数。
除此之外，scatterplot3d包可画3维的散点图，aplpack包里bagplot()可画二变量的boxplot，spin3R()可画可旋转的三维点图。misc3d包有可视化密度的函数。...ade4包里的mstree()和vegan包里的spantree()可画最小生成树。 calibrate包支持双变量图和散点图，chplot包可画convex hull图。...KnnFinder包里的nn()函数用kd-tree找相似变量的个数。 dprep包为分类提供数据预处理和可视化函数，如：检查变量冗余性、标准化。...ade4包的ca()和mca()分别做一般的和多重对应分析。 vegan包里也有类似的函数。cocorresp可实现两个矩阵间的co-correspondence分析。...因此，Lasso算法是可以应用到数据挖掘中的实用算法。
R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包，简单的图+修饰，例如：plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴...连续数值变量 一个数值变量可以用：柱状图，点图，箱图 两个数值变量可以用：散点图 分类变量 一个分类变量的可视化：频率表，条形图 两个分类变量的可视化：关联表，相对频率表，分段条形图 一个分类变量一个数值变量...： 分类箱图、条形图 1 Lattice绘图系统 特点：一次成图；适用于关系变量间的交互：在变量z的不同水平，变量y如何随变量x变化。...主要变量即为图形的两个坐标轴，其中y在纵轴上，x在横轴上。变形：单变量绘图，用 ~ x 即可；三维绘图，用z ~ x*y；多变量绘图，使用数据框代替y ~ x即可。...一种方法是使用cut()函数，另外可以使用lattice包中的函数将连续型变量转化为瓦块（shingle）数据结构，这样，连续型变量可以被分割为一系列（可能）重叠的数值范围。
除此之外，scatterplot3d包可画3维的散点图，aplpack包里bagplot()可画二变量的boxplot，spin3R()可画可旋转的三维点图。misc3d包有可视化密度的函数。...ade4包里的mstree()和vegan包里的spantree()可画最小生成树。calibrate包支持双变量图和散点图，chplot包可画convex hull图。...KnnFinder包里的nn()函数用kd-tree找相似变量的个数。dprep包为分类提供数据预处理和可视化函数，如：检查变量冗余性、标准化。...ade4包的ca()和mca()分别做一般的和多重对应分析。vegan包里也有类似的函数。cocorresp可实现两个矩阵间的co-correspondence分析。...14） 矩阵处理（Matrix manipulations）： R作为一种基于向量和矩阵的语言，有许多处理矩阵的强有力的工具，由包Matrix和，SparseM实现。
散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中，可以通过观察两个变量的数据变化，发现两者的关系与相关性。...该书第四章——数据关系型图表中展示的散点图系列包括以下四个方面： 趋势显示的二维散点图 分布显示的二维散点图 气泡图 三维散点图 本文主要对第二部分进行介绍，并加上小编自己的理解。...3.3 Q-Q图的绘制 在R中可以使用CircStats包的pp.plot()函数绘制P-P图；ggplot2 包的geom_qq()函数和geom_qq_line()函数结合可以绘制Q-Q 图；另外，...下面对第三种方式进行实现：ggpubr包中的ggqqplot相应参数如下，包括了非常多的参数，前两个参数分别表示：数据，要绘制的变量。...3.5 kmeans聚类的散点图 对上面数据进行kmeans聚类，这里使用base中的 kmeans()进行分类（两类），然后将分类情况(cluster)进行存储，并转化成因子类型。
散点图真是一个比较神奇的图形，正如它的名字一样，一堆纷乱如麻的圆点，看似无迹可寻却能显示出数据难以显示的内在逻辑关系。很多人称它“万表之王”，它在数据分析师手里已经演化成了一个强大的数据分析工具。...这是一张工具选择推荐图，根据目的分类 左上是简单快捷的目的，左下是故事导向，右上是为了分享的分析，右侧是创新型图表，右下是分析型工具 ?...在看完对工具的推荐后，有兴趣的可以看下这24种工具是如何实现气泡图的。...– ggvis #import librarylibrary(ggvis)library(dplyr)#set working directorysetwd("Desktop")#read csvd =...read.csv("data.csv", header=TRUE)#plot chartd %>% ggvis(~income, ~health) %>% layer_points(size=
，其中一个特性是条件化格式操作，任坤大神开发了formattable包来实现这样的特性，它能够使数据框中的单元格显示更多的比较信息： install.packages("formattable") 下面使用看看...一般的图非常简单，和平常写R代码一样，不过不在.R中写，而是在.Rmd中写，将你的代码写入如下的代码框中，使用Control+Alt+i可以直接插入一个代码框。...除了基本的绘图函数与ggplot2包，我们还可以使用其他，例如DiagrammeR包绘制流程图等。...这个包的语法有点像ggplot2，最好配合管道符号使用。 还有一个扩展包dygraphs专门用于绘制交互功能的时间序列数据。...一个shiny应用程序基本由两个重要部分组成：一个是Web浏览器交互的HTTP服务器，另一个是HTTP服务器交互的R会话。
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