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关键词

「R」数据可视化16:

(Dumbbell Chart)就像它的名字一样,长得像一个。当然当你有多个节点的时候,它们还有点像DNA,所以也有人把这种称为DNA是一种很好的可视化方式,比如你想要表征同指同组的情况你可以多个“”表示。另外,你想要表示某一组在外界刺激后的变化情况也可以这种方式。我们来看两个例子。 最简单的,当然是有多个指的时候,我们可以显示对照组和实验组的差异。或者是男女之间的差异等等。当然,如果你想显示给予一些刺激,比如药前后指的变化,这也是一个选择。 另外,现在有很多是多组学的数据,我们会统计志愿者的年龄,或者展示某些生理指的范围等,所以我们也可以考虑第二个例子,进行展示,这样可能会比看起来更加直观一些,也显得更加美观。 怎么做使ggalt包或者plotly包就可以实现的制作。我们选择使ggalt包(该包基ggplot2包)。1)需要什么格式的数据这次使一个同学校男女年收入(单位:千美元)的数据。

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自己做的饼丑哭了?5种实方法替代它!

在制作另一个Pie Chart之前,考虑一下以下的替代方案:01 The dumbbell chart 最常见的滥是关显示随时间或类别的变化的变量。 注意一下,这个表是三个是一个,但是它给提供了一些包含有信息的维度。?从上面演示的视觉角度来看,咱们很容易看出2018年家具的销售额低办公品和科技产品。 相比之下,这些Pie Chart看起来都很像奔驰志,很难分清各个类别的排名以及如何逐年发生变化。我们再看一个的例,这个表现了众议院的女性占有率与党派之间的增长关系:? 对决策者来说,快速了解某些事物的累积可能非常重要而且你也喜欢圆圆的状的表,例如钢镚,甜甜圈。那么这个可视化的就一定很合你。 04 The treemap 树的主要缺点是咱们观察细微的角度差异。树使区域而是角度来表示百分比解决了这个缺点。为了方便理解,咱们使与上面的甜甜圈相同的数据:?

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    程序员也要有个好身体

    1:6月当头时,能初见状,肚子上的赘肉消灭差多;目2:7月当头时,腹肌显现出来并有块状;目3:8月当头时,(完成目1、2再来填写)。 ----健身装备(入门级) 名称 价格 Adidas AdiPure M18103 训练鞋 ¥799 瑜伽垫一个 ¥49 套装一套 ¥249 仰卧板一个 ¥200 合计 ¥1297 如: ? 部位 动作名称 运动量 胸、三头 —— 发力呼气,收回吸气,3~4组,每组20次 —— 平板卧推 —— —— 上斜卧推 —— —— 撑椅子俯卧撑 —— —— 坐姿飞鸟 —— —— 颈后臂屈伸 ----结束语本打算在这篇文章末尾的文字,都来记录我每天的运动轨迹,但是突然发现,有可能导致自己成熟的健身经验误导广大火眼金睛般的程序员,所以还是免了吧; 程序员易,身体健康易,且码且运动。 过我的跑步记录都会Nike Running同步到我的微博上,各位跑友,我们可以在微博上交流,我的微博@安卓猴

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    【健身与炼丹】8个动作练爆胸大肌

    【要点】凳子和水平夹角40度;快起慢落,顶端稍作停留;顶端时,两个要接触。注意大臂和躯干的夹角要到90度,以肩膀舒的角度为好,刚开始锻炼从小重量开始感受胸部发力 2 上斜杠卧推 ? 相比上一个上斜卧推,我个人太喜欢这个杠卧推,因为有的杠卧推的凳子的角度。新手建议从上斜卧推开始感受发力。 3 上斜飞鸟 ? 【要点】腰背挺直,核心收紧小臂要垂直地面,大臂略低肩膀,核心的感受到自然。 6 双杠臂屈伸 ? 【要点】双腿自然弯曲;双臂屈肘使身体降至最低点,顶点稍停后,双臂力,将身体撑起;动作过程中,身体越前倾,胸大肌的刺激越大,越直立,就越容易刺激肱三头肌 7 下斜飞鸟 ? 【要点】整体和上斜飞鸟差多,板凳的夹角为30度左右; 8 仰卧上举 ?【要点】把两臂向上向前拉,在脸上方稍停(一定要拿太重的!!!砸着脸可是开玩笑的!!)

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    R可视乎|克利夫兰点系列

    注: 相对柱与条,棒棒糖更加合数据量比较多的情况。横向棒棒糖,对应条;而如果是纵向棒棒糖则对应柱 (dumbbell plot):可以看成多数据系列的克利夫兰点,只是使直线连接了两个数据系列的数据点。 主要:①展示在同一时间段两个数据点的相对位置(增加或者减少);②比较两个类别之间的数据值差别。这里,我们的模拟数据就合了,为了绘制该,我将数据进行变化。 前6行数据绘制时,使geom_line()根据时间绘制,同厂使同的填充颜色scale_fill_manual(values=c( #FC4E07,#36BED9)),后面进行小小的微调,将例放入片内部 通过这个可以看出,相同产品在同厂房测试的数据,由我的数据是模拟产生的,得到的结果没什么实际意义就做解释了,主要是分享下如何使克利夫兰点进行绘制和拓展。

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    ggplot2实现

    (Dumbbell Chart),也叫DNA。当我们想要比较同指同组的情况可多个“”表示。另外,如果想表示某一组在同条件下的变化情况也可以这种方法。如下所示:? 在R中实现可以考虑ggalt这个包(基ggplot2)。以下实现基础作:library(ggalt) health

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    教你在Tableau中绘制蝌蚪等带有空心圆的表(多链接)

    回顾一下,这个和连接点(也叫)有相同的作,但是这个是单点绘制的。?就个人而言,我喜欢Emma为这个由一条线和一个单点组成的提出的名称:蝌蚪。 建立一个蝌蚪是简单直接的:它从开始。但是一个单点只能显示当前时段而无法显示前一个时段的信息。在Tableau中,很容易构建。它需要两个轴,一个轴作为点,另一个轴作为线来连接点。 的方法在我介绍解决方案前,我将分享一些自己太成功的尝试。首先,创建自定义。通常,我建议将自定义保存为PNG文件。那么为什么创建一个有白色圆心的圆圈在PNG文件里呢? 这些技巧可以创建棒棒糖,或者任何包含了点与线组合的表。此外,你还可以反转尺寸来将白色圆圈放在外部,以在点与点之间产生间隙。带有空心圆圈的:? 前一时段空心圆而当前时段实心圆表示的:?白色圆圈在点与线之间构造间隙的:?带有空心圆圈的棒棒糖:?带有空心圆圈的折线:?白色圆圈在点与线之间构造间隙的折线:?

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    困扰菲尔兹奖得主数十年的高维几何难题,被90后华人博士后解决了

    1995 年,他们猜想:「即使只能直线切割,情况也会特别糟:存在一个通常数,使得最佳平面切口的表面积至多等整体最佳切割表面积的常数倍。」 暴露 10 倍的表面积可能听起来并是很好。但是,由高维状的许多属性都随维数的增长而呈指数增长,相比之下平方根的增长值是度的。Bubeck 说:「这已经预示着高维中的情况没有很糟糕。」 他们知道 KLS 因子包含了凸内随机行为的信息,因为最佳切割越小,随机过程就越难在凸的周围快速扩散。例如这种物体,它由中间狭窄的桥连接两侧的两个球。 当然,是凸的。可以有非常小的平面切口(例如从瓶颈切割) ,凸到这一点,但凸也许可以有非常小的弯曲切口。KLS 猜想本质上是在猜测高维凸是否可以包含一种隐藏的、扭曲的? Chen 的研究结果显示,凸的最佳对半切口并没有比最佳的平切口要小很多;也就是说,高维凸包含带有非常窄的桥梁的隐藏

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    聊一种式编程方式

    我们先来看一张片:? 健身的朋友都知道,中间比较细,两头比较重。那么和我们编程有什么关系呢? 2.如果业务发生变化,可能导致所有线路代码变更 3.对一些非核心逻辑,参数校验、权限校验,每条链路都要写一份重复代码二、“式”编程实现思想以及解决的问题 对式”编程,应该大部分人没有这个概念 首先声明一下,“式”编程是我自己根据实际开发经验总结提炼后的一个命名。我们先上一张,针对上一步改造后的:? 这幅和前边那幅一样的地方是,取消了服务层,增加了调配层和执行器层,其核心思想有两点: 1)收口;所有的请求由调度层收拢,便管控 2)抽象;把一些通的逻辑抽象到调度层 3)差异性;同的请求类型有通的逻辑 对上面的代码实现,我整理了一张:? 从中我们可以很清晰的看出,请求到UserOptManager被收住,然后到底层业务逻辑又扩散,也就是先粗后细,然后再变粗,特别像平时健身

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    Google 的神经网络生成像 (Inceptionism) 自述(含源码下载)

    事实上,在某些情况下,这表明神经网络寻找的东西并是我们认为它是的东西。例如,下面是一个神经网络,我们设计的看起来像:? 看起来这已经有状的像了,但是似乎没有一张状的像是完整的,没有强健的举重运动员举起它们。在这种情况下,网络未能完全提取的本质。也许是从来没有出现过在没有手臂的情下拿起的情况。 其结果耐人寻味——甚至一个相对简单的神经网络可充分解释一个像,就像儿童一样,我们喜欢看云和解释随机的状。该网络主要是在训练的动物的像,所以自然也容易解释动物状。 当然,相对使这种技术看云,我们还可以做的更多。我们可以把它应到任何类型的像。其结果随着各异的像会有相当大的变化,因为该输入特性使得网络偏好确定的解释。例如,地平线往往会充满了古塔和宝塔。 可以看到我们的Inceptionism为上面的像的高分辨率版本建立了画廊(记“Places205-GoogLeNet”的像便是使这个网络的)。

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    警惕大数据的“”现象

    SnapLogic公司的CEO高拉夫•迪隆认为,大数据的两端,一端是零售、金融等服务业和信息密集型产业,一端是工业互联网,这两端都能从大数据获得巨大的好处,但大数据并合其它大量处中间地带的企业 他认为大数据对大企业来说蕴含着丰富的商机——但仅限某些行业。他把这种情称为大数据应的“”现象。以下是这次电话专访的文字记录,为清晰起见进行了部分编辑和精简。 现在围绕大数据已经能清晰地看到一个“”态势的成。服务业和信息密集型产业等具有大量知识型员工的行业明显会从大数据中获得巨大的效益。 如果你发现了如何利市场中的某些事件随势而动,那么你肯定可以把它转化成现金。这就是的其中一端。的另一端是工业互联网。我觉得它特别特别的有趣。 一本好书,一部电影,只有到了上架上映的时候才知道好好。“”理论看起来非常站得住脚。那么我们是否应该告诉有些企业:“大数据合你”?我们应该搞清楚这个问题。因为如果我们搞清楚,大家会很高兴。

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    人造肌肉机械臂太逼真引热议,举7kg“肌肉”清晰可见,网友:《西部世界》

    金磊 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI机械臂现在可以说是并稀奇了。但举7kg,还把“肌肉”纹理都复刻出来的那种,你见过吗? 这,最近一位波兰工程师就搞了这么一只:瞧,一个就这样轻松地被抬了起来。在这个过程中,手臂里的那些“肌肉”,会随着运动而发生改变。而在接下来弯曲手指动作,这些“肌肉”的变化更加明显。 从难看出,同手指的弯曲,会连动手臂里的同“肌肉”。 仅重1kg,水运行 别看这只机械臂能举起来7kg的,但其实它的自重只有1kg。而据作者介绍,它能举起比自身重7倍的重物,竟然靠的是水,高峰时功耗为200W。 例如在视频展示中,如果想让这只机械臂横向举,还是得靠人手的帮忙:网友:相信它会做可描述的事情吗? 虽说仍旧存在缺陷,但这只是项目的起步。

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    rmarkdown+flexdashboard制作dashboard原型

    这里所说的解决方案仅是指R语言里面有诸多的语法系统(比如base系统、grid系统、lattic系统等),更重要的是它拥有(目前比较成熟的)系统级输出方案,你可以理解为如何在项目中从一而终的组织你的分析内容 、布局、输出方法等。 其一是shiny+shinydashboard+诸多可视化系统及组件(表、表格、文本信息),shinydashboard是相当前端UI模板化的R语言api接口,你可以以R语法的格式去配置交互控件以及组织页面逻辑 第二套框架便是使rmarkdown+flexdashboard+可视化组间(各种语法以及表格、文本信息等),rmarkdown是基markdwon语法深度扩展的R语言markdown实现,在保留通记语法的基础上扩展了相当多的应场景 而其中的Components(所有可视化组间的统称)则会基规定好的行列按照规则自应。(在有限的空间内根据屏幕变化自应)。

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    Matplotlib绘制的50类 ,足够惊艳!

    本文整理出matplotlib包绘制出的50幅,分类逻辑参考作者zsx_yiyiyi翻译。绘整理由下面公众号:「Python与算法社区」完成,转载此文请附二维码。 关联散点 ?带边界的气泡 ? 带线性回归最佳拟合线的散点 ??抖动 ?计数 ?边缘直方 ?边缘箱 ?相关 ?矩阵 ??偏差发散型条 ?发散型文本 ?发散型包点 ?带记的发散型棒棒糖 ?面积 ? 排序有序条 ?棒棒糖 ?包点 ?坡度 ? ?分布连续变量的直方 ?类型变量的直方 ?密度 ?直方密度线 ?Joy Plot ?分布式包点 ?包点+箱 ? 小提琴 ?人口金字塔 ?分类 ??组成华夫饼 ??饼 ??树 ?条 ?变化时间序列 ?带波峰波谷记的时序 ?自相关和部分自相关 ?交叉相关 ?时间序列分解 ? 使辅助Y轴来绘制同范围的 ?带有误差带的时间序列 ??堆积面积 ?未堆积的面积 ?日历热力 ?季节 ?分组树状 ?簇状 ?安德鲁斯曲线 ?平行坐 ?

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    shinydashboard搭建你的仪表板(二)

    前言 前面简单介绍了shinydashboard题栏,会发现题栏是个鸡肋,只要掌握如何设置title即可。这一节简单介绍一下侧边栏。 侧边栏(siderbar)主要起到导航作,可以简单理解为输入栏,同的输入栏(输入),主体(body)就呈现出同内容(输出)。 菜单项切换同的界面,输入项决定界面呈现什么内容。简单理解为:侧边栏(siderbar)就是主体(body)的输入“参数”,切换同的界面和改变界面呈现的内容。 正如下面动态所示:下方Author、Data、Summary、Plot、Plot1是菜单项,点击切换同的界面;Number of Data、The Tpye of Plot、Variable、Choose 说明 以下所到的app.R脚本按照准的shinydashboard代码书写,谨记:侧边栏一般放置输入项以及菜单栏,主体中呈现输出部分,故输入项函数和菜单栏函数写在ui脚本dashboardSiderbar

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    历时30年探索牛顿之谜,中国科学家测出迄今最高精度万有引力常数值!

    1798年,科学家亨利·卡文迪什(Henry Cavendish)首次在实验室中使一种称为扭秤的装置来确定引力常数G。在卡文迪什的实验中,它由一个组成,由细纤维悬挂在其中心。 重力作末端,方向垂直的杆和纤维的轴线。这种力导致围绕该轴旋转,导致纤维发生扭曲。卡文迪什实验中使的扭秤最终,纤维的扭转力平衡了重力。记录在该位置的旋转角度。 这些质量组件在两个或更多个同位置之间移动,以改变力的方向和大小。因为在水平面上旋转,所以地球引力对实验的影响可以忽略计。多年来,科学家们已经开发了许多技术,利扭转平衡来测量引力常数G。 在这次实验中,罗俊院士团队构建了两个基同测量技术的薄板扭转平衡秤:分别基摆动时间方法(TOS,下左)和角加速度反馈方法(AAF)。在TOS方法中,板的旋转是振荡的。 使两个平均直径为57.2mm且真空、质量为778g的SS316锈钢球作为源质量。转盘改变球体在“近”和“远”方位间的位置(上显示为“近”;在“远”的摆放位置中,转盘旋转90°)。

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    盘点 Shiny 中的各种主题和 UI 插件

    •directoryInput https:github.comwleepangshiny-directory-input - 交互式选择文件目录的小部件。? •pianobar https:github.comczxapianobar - 该包仅限 Mac 安装,能创建一个琴键柱,当鼠掠过柱条时,会响起钢琴的声音。? Icon Font•fontawesome https:github.comrstudiofontawesome - 方便我们嵌入 FontAwesome 。 •icongram https:github.comr4funicongram - Icongram 接口,方便调 svg 像比较•vdiffr https:github.comr-libvdiffr - 比较两个像。?

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    盘点 Shiny 中的各种主题和 UI 插件

    •directoryInput https:github.comwleepangshiny-directory-input - 交互式选择文件目录的小部件。? •pianobar https:github.comczxapianobar - 该包仅限 Mac 安装,能创建一个琴键柱,当鼠掠过柱条时,会响起钢琴的声音。? Icon Font•fontawesome https:github.comrstudiofontawesome - 方便我们嵌入 FontAwesome 。 •icongram https:github.comr4funicongram - Icongram 接口,方便调 svg 像比较•vdiffr https:github.comr-libvdiffr - 比较两个像。?

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    数据分析最有的Top 50 Matplotlib(带有完整的Python代码)(上)

    1.关联散点带边界的气泡带线性回归最佳拟合线的散点抖动计数边缘直方边缘箱相关矩阵2.偏差发散型条发散型文本发散型包点记的发散型棒棒糖面积3.排序有序条棒棒糖包点坡度 4.分布连续变量的直方类型变量的直方密度直方密度线Joy Plot分布式包点包点+箱Dot + Box Plot小提琴人口金字塔分类5.组成华夫饼6.变化时间序列带波峰波谷记的时序自相关和部分自相关交叉相关时间序列分解多个时间序列使辅助 Y轴来绘制同范围的带有误差带的时间序列堆积面积未堆积的面积日历热力季节7.分组树状簇状安德鲁斯曲线平行坐# ! 散点Scatteplot是研究两个变量之间关系的经典和基本。如果数据中有多个组,则可能需要以同颜色可视化每个组。在Matplotlib,你可以方便地使传达各种项目的“前”和“后”位置以及项目的排序。如果您想要将特定项目计划对同对象的影响可视化,那么它非常有

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    数据分析最有的Top 50 Matplotlib(带有完整的Python代码)(上)

    1.关联散点带边界的气泡带线性回归最佳拟合线的散点抖动计数边缘直方边缘箱相关矩阵2.偏差发散型条发散型文本发散型包点记的发散型棒棒糖面积3.排序有序条棒棒糖包点坡度 4.分布连续变量的直方类型变量的直方密度直方密度线Joy Plot分布式包点包点+箱Dot + Box Plot小提琴人口金字塔分类5.组成华夫饼6.变化时间序列带波峰波谷记的时序自相关和部分自相关交叉相关时间序列分解多个时间序列使辅助 Y轴来绘制同范围的带有误差带的时间序列堆积面积未堆积的面积日历热力季节7.分组树状簇状安德鲁斯曲线平行坐# ! 散点Scatteplot是研究两个变量之间关系的经典和基本。如果数据中有多个组,则可能需要以同颜色可视化每个组。在Matplotlib,你可以方便地使传达各种项目的“前”和“后”位置以及项目的排序。如果您想要将特定项目计划对同对象的影响可视化,那么它非常有

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