： 第五章 散点图 5.1 绘制基本散点图 5.2 使用点形或颜色属性对数据点进行分组 5.3 使用不同于默认设置的点形 5.4 将连续变量映射到点的颜色或大小属性上 5.5 处理图形重叠问题 5.6...绘制基本箱型图 6.7 向箱型图添加槽口 6.8 向箱型图中添加均值 6.9 绘制小提琴图 6.10 绘制点图 6.11 基于分组数据绘制多个点图 6.12 绘制二维数据的密度图 第五章 散点图...5.3 使用不同于默认设置的点形 Q：如何更改散点图中默认的数据点的点形？...6.11 基于分组数据绘制多个点图 Q：如何基于分组数据绘制多个点图？...A：使用stat_density2d()函数实现。该函数给出一个基于数据的二维核密度估计。 二维核密度估计类似于stat_density()函数生成的一维密度核估计。
还可以通过多个分组因子绘制箱线图，不同缸数和不同变速箱类型的车型绘制了每加仑汽油行驶英里数的箱线图： > mtcars > mtcars > boxplot(mpg~am.f*cyl.f,data=mtcars...小提琴图 小提琴图是箱线图与核密度图的结合。可以使用vioplot 中的vioplot()函数绘制它。...,names=,col=) 其中x1, x2, ...表绘制的一个或多个数值向量(将为每个向量绘制一幅小提琴图)。...小提琴图基本上是核密度图以镜像方式在箱线图上的添加。在图中，白点是中位数，黑色盒型的范围是下四分位点到上四分位点，细黑线表示须，外部形状即核密度估计。...点图 点图提供一种在简单水平刻度上绘制大量有标签值的方法 。
ggplot2 R的作图工具包，可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。...简单的散点图（利用shape分类，不同的切割方式由不同形状的点代表） ? #2....#2.4: 单变量，核密度估计图 qplot(carat, data = diamonds, geom = "density") ?...我们已经讨论了如何利用外观参数在同一图中比较不同分类的差异。...下面的图形在一开始的基础上添加了新的元素：分面，多个图层以及统计数据。分面和图层扩展了上面提到的数据结构：每一个分面的每一个图层都有属于自己的数据集。
abline()、hline()与vline() 在R的基础绘图系统中我们可以在已绘制的图床上通过abline来添加线条，在ggplot2中当然也有类似的方法： geom_abline()： ...= 15:25) p 2.2 area() 面积图也是一种很常用的图，多用于表现某些水平或比例类指标随时间的变化情况，下面是一个朴素的例子，以huron湖水水平变化数据为例： library...') v geom_density2d()： 和density()类似，只是我们可以通过density2d来绘制二维变量的概率密度分布： v <- ggplot(data, aes(X1, X2)...contour为F： # 密度图函数,通过fill设置填充颜色数据为密度，geom设置绘制栅格图 p <- ggplot(data, aes(x = X1, y = X2)) + stat_density2d...，这种时候就需要用到text()和label()了，下面以不同的示例来说明其常见用法： 用对应每一个样本的文本标签代替散点： p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg, label
那么今天我们就为大家介绍一下目前在R语言中流行的绘图包ggplot2。 1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。...二维密度图，用六边形表示 stat_boxplot 绘制带触须的箱线图 stat_contour 绘制三维数据的等高线图 stat_density 绘制密度图 stat_density2d 绘制二维密度图...均匀色调 scale_identity 直接使用指定的取值，不进行标度转换 scale_linetype 用线条模式来展示不同 scale_manual 手动指定离散标度 scale_shape 用不同的形状来展示不同的数值...scale_size 用不同大小的对象来展示不同的数值 坐标函数 描述 coord_cartesian 笛卡儿坐标 coord_equal 等尺度坐标（斜率为1） coord_flip 翻转笛卡儿坐标...一组分类数据可以映射成为不同的形状，也可以映射成为不同的大小，这就是与aes内的各种美学（shape、color、fill、alpha）调整有关的函数。
导语 GUIDE ╲ 我们平时说的小提琴图其实是箱式图与核密度图的结合，箱式图展示了分位数的位置，小提琴图则展示了任意位置的密度，小提琴图可以展示密度较高的位置。下面我们一起来看看几种绘图R包。...小提琴图是通过使用密度曲线描述一组或多组的数值数据分布。每条曲线的宽度对应于各区域数据点的近似频率。...通常密度会随附一种叠加的图表类型，如箱形图，以提供一些其他的数据信息，即矩形上下边框代表第一个和第三个四分位数，中间点是中位数。 小提琴图可以用来观察数据的分布情况，也可用于比较多个组之间的分布。...每个组的密度曲线的波峰、谷线和尾部可以进行比较，以确定哪些组是相似的，哪些组是不同的。...这里的小提琴图是箱形图和核密度图的组合。
在进行数据可视化的时候，通常可以通过散点图比较直观的查看数据的分布情况。但是当数据量大且分布比较集中的时候就没那么容易确定数据的分布了，这时候可以通过绘制密度或是热力图直观获取数据分布情况。...python中的 matplotlib 库中提供了 hexbin 函数绘制密度图，但是我还是更喜欢 R 语言中绘制密度图的方式，比如自带的 smoothScatter 函数以及 ggplot2 中的 geom_bin2d...上述函数利用核密度估计生成用颜色密度来表示点分布的散点图。...利用美国历年的龙卷数据，绘制美国龙卷风的分布图，直接上代码： library(maps) library(ggplot2) library(ggmap) data <- read.csv('1950-...,resolution='l',area_thresh=10000) m.drawcoastlines() m.drawstates() parallels = np.arange(25,51,5.
本期推文我们就介绍下使用R进行核密度估计、空间插值计算以及ggplot2+sf的可视化绘制操作。...涉及的主要知识点如下： R-sm包计算核密度估计结果 R-SP包转换网格插值结果 R-ggplot2+sf包绘制网格插值结果 R-sf包实现完美“裁剪” R-sm包计算核密度估计结果 sf包散点位置可视化...在计算核密度估计之前，我们先使用sf包进行散点的可视化绘制。...sm包计算核密度估计结果 在上述可视化结果之后，我们需要根据已有的点进行核密度估计，在R中，ks、gss、KernSmooth以及sm包都可以实现核密度估计操作，在考虑定制化设置上，我们最终选择sm包进行空间核密度计算...总结 这一篇推文我们详细介绍了R核密度估计、空间网格数据以及裁剪之后的可视化绘制结果，我们可以看出，R在操作空间数据上较Python 还是灵活下，特别是功能较为强大的sf包，此外，R在绘制地图可视化作品时
1. 散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。 如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。...抖动图 （Jittering with stripplot） 通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。 结果，多个点绘制会重叠并隐藏。...多个时间序列 （Multiple Time Series） 您可以绘制多个时间序列，在同一图表上测量相同的值，如下所示。 ? 41....使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形 （Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列...您可以在下面看到一些基于每天不同时间订单的示例。 另一个关于45天持续到达的订单数量的例子。 在该方法中，订单数量的平均值由白线表示。 并且计算95％置信区间并围绕均值绘制。 ? ? 43.
ITR 期刊，可靠性领域顶刊 本文主要介绍：使用贝叶斯深度学习来预测产品剩余使用寿命，但是传统的深度学习方法只能得到未来时间点的估计值，并不能包含不确定性因素，而使用贝叶斯深度学习，最后可以得到未来时间点预测值的分布...文中在模拟阶段给出了一个用 matlab 得到的 3D 密度函数图。 原文图形 主要目的：解释使用该方法预测出未来时间点对应剩余使用寿命（RUL）的分布，对应的点估计和真实值。...可以看出，该方法点估计和真实值非常接近，并且还给出对应点的核密度函数。根据这个核密度函数你可以求出 的预测区间。 好像内容介绍太多了，本文不是文献解读?。主要是复现这个图，那正式开始吧！...这里我们假设每个时间点的密度函数服从正态分布，均值分别为 1：5，标准差都为 1。颜色是自己比较喜欢的几种配色，参考小明的推文：R语言ggplot2画图一套好看的配色以及调整字体的简单小例子。...mean1 = 1:5 # 刻画不同时间对应密度函数的均值 len = 1000 col = c("#02B1e6", "#E81D22", "#F9BC15", "#8015f9", "#20e81d
不像箱形图中所有绘图组件都对应于实际数据点，小提琴绘图以基础分布的核密度估计为特征。...，只传入data的时候使用） width：float，宽度（比例） split：将split设置为true则绘制分拆的violinplot以比较经过hue拆分后的两个量： scale_hue：bool，...当使用色调变量（hue参数）嵌套小提琴时，此参数确定缩放是在主要分组变量（scale_hue = true）的每个级别内还是在图上的所有小提琴（scale_hue = false）内计算出来的 inner...scale：该参数用于缩放每把小提琴的宽度，有“area”, “count”, “width”三种方式 cut：float，距离，以带宽大小为单位，以控制小提琴图外壳延伸超过内部极端数据点的密度。...设置为0以将小提琴范围限制在观察数据的范围内（即，在ggplot中具有与trim = true相同的效果) 以泰坦尼克号例题为数据集： train_df[["Pclass", "Age"]].head(
1. 散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。...抖动图 （Jittering with stripplot） 通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。 结果，多个点绘制会重叠并隐藏。...多个时间序列 （Multiple Time Series） 您可以绘制多个时间序列，在同一图表上测量相同的值，如下所示。 ? ▲图40 41....使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形 （Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列...您可以在下面看到一些基于每天不同时间订单的示例。 另一个关于45天持续到达的订单数量的例子。 在该方法中，订单数量的平均值由白线表示。并且计算95％置信区间并围绕均值绘制。 ? ▲图42 ?
1 散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。 如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。...图1 2 带边界的气泡图（Bubble plot with Encircling） 有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。...图39 40 多个时间序列 （Multiple Time Series） 您可以绘制多个时间序列，在同一图表上测量相同的值，如下所示。 ?...图40 41 使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形 （Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列...您可以在下面看到一些基于每天不同时间订单的示例。 另一个关于45天持续到达的订单数量的例子。 在该方法中，订单数量的平均值由白线表示。 并且计算95％置信区间并围绕均值绘制。 ? 图42 ?
1 散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。 如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。...结果，多个点绘制会重叠并隐藏。 为避免这种情况，请将数据点稍微抖动，以便您可以直观地看到它们。 使用 seaborn 的 stripplot（） 很方便实现这个功能。...（Multiple Time Series） 您可以绘制多个时间序列，在同一图表上测量相同的值，如下所示。...41 使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形 （Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列...您可以在下面看到一些基于每天不同时间订单的示例。 另一个关于45天持续到达的订单数量的例子。 在该方法中，订单数量的平均值由白线表示。 并且计算95％置信区间并围绕均值绘制。
1 散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。 如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。...结果，多个点绘制会重叠并隐藏。 为避免这种情况，请将数据点稍微抖动，以便您可以直观地看到它们。 使用 seaborn 的 stripplot（） 很方便实现这个功能。...（Multiple Time Series） 您可以绘制多个时间序列，在同一图表上测量相同的值，如下所示。...图40 41 使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形 （Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列...您可以在下面看到一些基于每天不同时间订单的示例。 另一个关于45天持续到达的订单数量的例子。 在该方法中，订单数量的平均值由白线表示。 并且计算95％置信区间并围绕均值绘制。
) 面积图(area) 散点图(scatter) 饼图(pie) 六边形箱型图(hexbin) 核密度图(kde) 子图 import numpy as np import pandas as pd import...) 雷达图(radviz) 引导图(bootstrap_plot图) 子图(subplot) 子图任意排列 图中绘制数据表格 1）散点矩阵图 scatter_matrix可以直接生成特征间的散点矩阵图，...对角线则默认为特征的直方图，也可以指定为kde的核密度分布曲线形式。...，这些曲线是使用样本的属性作为傅里叶级数的系数创建的，通过为每个类对这些曲线进行不同的着色，可以可视化数据聚类。...在可视化图中插入table表格，可以自定义表格的大小以及位置。
1、散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。...图1 2、带边界的气泡图（Bubble plot with Encircling） 有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。...图39 40、多个时间序列 （Multiple Time Series） 您可以绘制多个时间序列，在同一图表上测量相同的值，如下所示。 ?...图40 41、使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形 （Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列...您可以在下面看到一些基于每天不同时间订单的示例。另一个关于45天持续到达的订单数量的例子。 在该方法中，订单数量的平均值由白线表示。并且计算95％置信区间并围绕均值绘制。 ? 图42 ?
小提琴图 该函数是用来绘制箱形图和核密度估计组合图。...与盒形图不同，因为盒形图的所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴形图具有底层分布的核密度估计。...设置为0可将小提琴范围限制在观测数据范围内 （即，与ggplot中的trim=true具有相同的效果）。 scale：{“area”，“count”，“width”} 用于缩放每个小提琴宽度。...如果宽度，每个小提琴将具有相同的宽度 gridsize：int 用于计算核密度估计的离散网格中的点数 inner:{'box'，'quartile'，'point'，'stick'，None} 表示小提琴内部的数据点...使用None将绘制未经修饰的小提琴 split : bool 当使用带有两个级别的变量的色调嵌套时， 将split设置为True将为每个级别绘制一半小提琴。这样可以更容易比较分布。
ggpubr-一键绘制出版级论文配图 在和学员交流问题的时候，很多刚入门的同学都在咨询， 如何能让自己绘制的图形快速符合论文出版需求，而不是花费时间去设置图层属性？...安装 在R中安装ggpubr可以使用以下命令： install.packages("ggpubr") 主要特点 ggpubr是一个基于ggplot2的扩展，因此它继承了ggplot2的所有功能，并添加了更多的实用功能和自定义选项...ggpubr提供了一系列简单易用的函数，使用户能够快速创建各种常见的统计图形，如线图、散点图、柱状图、箱线图、直方图、小提琴图、QQ图、核密度图、热力图和配对图等。...ggpubr提供了丰富的主题和样式选项，使用户可以轻松地自定义图形的外观和风格，以适应不同的出版和展示要求。...ggdensity()：创建核密度图，用于展示单一变量的分布情况。支持分组、填充颜色和密度曲线。 ggheatmap()：创建热力图，用于展示两个变量之间的相关性。支持调整颜色映射、标签和注释。
()和geom_dumbbell() 等优秀绘图函数，接下来，小编详细介绍这这几个绘图函数，内容如下： geom_xspline() 该绘图函数主要用于使用X样条连接控制点的样式，这里和ggplot2的...=0.8) geom_bkde() 这个函数主要绘制核密度估计，代码如下： ggplot(geyser, aes(x=duration)) + ggalt::geom_bkde(alpha=1/2)...c(4,1,5)], c("area_name", "pct_2014", "pct_2013")) -> health # 可视化绘制 ggplot(health, aes(x=pct...plot.caption = element_markdown(face = 'bold',size = 12)) Example01 Of geom_dumbbell() 更多关于R-ggalt包的绘制函数可参考...总结 今天小编简单介绍了R-ggalt包 的几个常用的绘图函数，特别是其geom_xspline() 提供了多个拟合样式和参数设置，非常的好用，希望对小伙伴们有所帮助~~ 参考资料 [1] R-ggalt
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