在数据科学界，有着成千上万的软件包和成百上千的函数！一个激情澎拜的数据爱好者没有必要掌握所有的。这里会包含大多数重要的软件包和函数，能够让你在紧凑的几页中集思广益并吸收知识。 精通数据科学需要掌握统计学、数学、编程知识，特别是R语言、Python语言以及SQL，然后有效的组合使用这些知识，利用商业理解能力和人类的本能（做出决策的能力）去领悟。 用ggplot2来做数据可视化似乎是最受欢迎的，因为它可以帮助你将你的实验结果绘制成结果图。 对于特定的应用，如迭代式的机器学习，Spark可以在速度上比Hadoop（使用MapRedue）高出100倍。 如果你对Django感到陌生，你可以浏览一下这些速查表，头脑风暴式的学习并在每一个知识点上达到更深层次的水平。
- John Tukey 本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统，但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 测试这个假设的一种方法是查看每辆车的等级值。 mpg数据集的类变量将汽车分类为组，例如紧凑型，中型和SUV。 如果外围点是混合动力车，它们应该归类为紧凑型轿车，或者可能是微型汽车（请记住，这些数据是在混合动力卡车和SUV变得流行之前收集的）。 SUV发生了什么事？ ggplot2一次只能使用六个形状。默认情况下，使用形状美学时，其他组将进行非开槽。 对于每种美学，您使用aes（）将aesthetic名称与要显示的变量相关联。 语法强调了对x和y的有用见解：点的x和y位置本身就是aesthetic，可以映射到变量以显示有关数据的信息的可视属性。 绘制美学图后，ggplot2会处理其余部分。
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线性代数： 机器学习开发人员需要数据结构，如向量，矩阵和张量，它们具有紧凑的语法和硬件加速操作。其他语言的例子：NumPy，MATLAB和R标准库，Torch。 概率论： 各种随机数据生成：随机数和它们的集合; 概率分布; 排列; 收集，加权抽样等等。示例：NumPy和R标准库。 数据输入输出： 在机器学习中，我们通常最感兴趣的是以下列格式解析和保存数据：纯文本，CSV等表格文件，SQL等数据库，Internet格式JSON，XML，HTML和Web抓取。 还有很多特定于域的格式。 数据争用： 类似表的数据结构，数据工程工具：数据集清理，查询，拆分，合并，改组等。Pandas，dplyr。 数据分析/统计： 描述性统计，假设检验和各种统计资料。 机器学习包： 机器学习算法和求解器。Scikit-learn，Keras，XGBoost，E1071和caret。
一、简介 R中的ggplot2是一个非常强大灵活的数据可视化包，熟悉其绘图规则后便可以自由地生成各种可视化图像，但其默认的色彩和样式在很多时候难免有些过于朴素，本文将要介绍的ggthemr包专门针对原生 二、基础内容 2.1 安装 不同于常规的R包，ggthemr并没有在CRAN上发布，因此我们需要使用devtools中的install_github()直接从github上安装它，参照github 经过上述步骤我们便完成了ggthemr的安装准备工作； 2.2 傻瓜式用法 在我之前写得某篇文章中使用过Python中matplotlib.pyplot.style，仅仅使用style.use() 因为我们的demo主题中还设置了色彩梯度，下面我们绘制密度图（此例来自我的（数据科学学习手札38）ggplot2基本图形简述）： data <- data.frame(matrix(rnorm(200 ，如下： layout：用于网格线样式，有clean、clear、minimal、plain、scientific可选，默认clear spacing：用于控制图像在图床上的紧凑程度，越高意味着图像被挤压得越严重
倘若贪多，这样造成的后果可能是，每一套都语法都能懂一些，但是每一套都表现平平，这是我不能容忍的。而ggplot2对我来说既是绝佳的选择。 即便如此，语法熟练或者说能够顺记于心就真的够了吗？ 而数据可视化则需要你在牢固掌握基础上（基础语法运用、数据清洗技能），能够熟练运用一套图形语法（推荐ggplot2）,然后不要过于将精力放在工具和代码本身，而是多积累可视化素养和提升设计审美水平。 专用技能学习： 统计与分析：去学课本吧 数据可视化：ggplot2语法+设计+审美+创意 基本上只要自己的通用技能学的差不多之后，就没有必要一直钻在这个小圈子里来回转了，可以自己去找数据做案例，案例是最好的学习 我在学习R之前编程基础也为0的，有编程基础那叫程序员，程序员学习R语言都不用眨眼的~ 2、学习R语言是不是需要很厉害的数学背景，我是文科生，数学超级差，是不是学不会啦！ 握个手，我情况跟你一样，也是文科生，数学超级差，如果你打算往数据挖掘方向转型的话，可能需要补一下高数、线代、概率论统计与算法的东西，如果仅是作为业务分析工具、可视化之用，可能你的数学水平已经超越门槛了。
要玩图，离不开哈德雷大神的ggplot2，《R数据科学》第1章和21章是专门讲图的，我写过对应的笔记： R数据科学--详解ggplot2 R数据科学--第21章 图形化沟通 完整的R数据科学笔记目录（点击这里 可以看到，一部分点有标签， 一部分没有，思路就是把不要标签的部分变成空字符串“”。 学以致用 火山图的本质就是点图，那么在火山图上标记部分基因，就是在点图上标记部分点。 这个方法适用于较大的数据。 端详代码找思路 1.从原来数据中挑选了一部分，生成新数据 2.用新数据作图，向原数据做的点图上叠加两个图层，一个空心点图，一个geom_label_repel。 step2：生成用于添加图层的新数据 ⭐重点在这里 新数据框的内容是你想要标记的基因，这里根据logFC和Pvalue的大小来筛选，可以自定义阈值来调整要显示的基因的数量： for_label <- test 加号连接两句代码就实现了图层的叠加，如果对ggplot2不了解，请看R数据科学第1章和第21章。但21章是整本书的错误重灾区，请看我的笔记有改正后的代码。
许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。 可以使用GGally快速绘制模型的系数，或者在地图上绘制网络，如下面的图片所示。 ? 快学学大牛最爱的t-SNE算法吧, 附Python/R代码 一个函数抓取代谢组学权威数据库HMDB的所有表格数据 文章用图的修改和排版 network3D: 交互式桑基图 network3D 交互式网络生成 Weblogo 生物AI插图素材获取和拼装指导 ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色) 图像处理R包magick学习笔记 SOM基因表达聚类分析初探 利用gganimate可视化全球范围 R语言可视化学习笔记之ggridges包 利用ComplexHeatmap绘制热图(一) ggplot2学习笔记之图形排列 R包reshape2，轻松实现长、宽数据表格转换 不写代码，用下高颜值在线绘图
深度君精选数据网站FiveThirtyEight的R语言应用心得，数据新闻网络图叙事的类型，还可参考《处理数据、制作可视化：数据记者利器推荐》。 五种类型要学会 画个图，勾勒人物和事物联系，是理解复杂关系的常用方法。网络图在数据新闻里有何叙事功能？分为几类？ 国际科学周刊New Scientist的《干细胞之战》（The Stem Cell War）曾用此法，图解国际干细胞研究领域的生物学家在权威学术期刊的引用情况，分析生物学界论文引述的公平性。 网络中最大的圆点、也即著作被引用次数最多的是京都大学的日本生物学家S Yamanaka，几乎每个人都借鉴过他的研究。但，这是否说明日本科学家在此领域最有发言权呢？ New Scientist发现，美国科学家在该领域仍占主导，因为从网络左半部分密集的箭头来看，美国科学家之间相互论文引用次数更多，研究之间的联系也更紧密。
参考： 第 31 章 ggplot2之延迟映射 | 数据科学中的 R 语言 (bookdown.org)[1] A ggplot2 Tutorial for Beautiful Plotting in 因此你可以凭借你的心情，通过geom 或stat 创建你的图形对象。 通常来说，数据框的变量直接映射到图形元素，然后生成图片。 延迟映射的三阶段 直接参考第 31 章 ggplot2之延迟映射 | 数据科学中的 R 语言 (bookdown.org) 中记录的内容： 第一个阶段，拿到数据之后。 数据完成标度配置之后，映射给图形元素，在最后渲染出图之前。 接下来就是延迟映射的两种应用了。 之延迟映射 | 数据科学中的 R 语言 (bookdown.org): https://bookdown.org/wangminjie/R4DS/tidyverse-ggplot2-aes-eval.html
关于这些包，我们可以了解： ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色) ggplot2学习笔记之图形排列 12个ggplot2扩展包帮你实现更强大的可视 初识ggplot2绘制几何对象 但当屏幕转到 Hadley 的成就时，dplyr、ggplot2 等熟悉的名字不断唤醒着我们的记忆。而静下心来一想，便不禁赞叹于 Hadley 对统计学所做出的贡献。 （学生 S2） 还有其他不在现场的朋友也表达了对 Hadley 的支持。 支持，天天都用 ggplot2 和 tidyverse。大数据时代这些工具都没有的话，完全什么都做不了。 这个和搞理论的学渣看了理论大牛的文章的感受可能是类似的。以 ggplot2 为例，别看它现在在 Nature 系列有 1200 多次的使用或引用记录，年下载量也达 1000 万次。 回归到它的工具性本质，那么无论是从数学的角度，去论证各类统计分析方法的严谨性，还是从软件开发的角度，让各种成熟统计分析方法能得到广泛的应用，都是使得统计学这门工具性学科发挥更大价值的方法。
之前有过一段时间，特别热衷于数据地图，也分享很多篇关于地图制作的教程（涉及到各种作图软件），但大多是整理拼凑，自己发挥的不多。 最近在看哈德利.威科姆的那本火遍全球的R语言数据可视化经典教程——《ggplot2——数据分析与图形艺术》。书内虽然关于数据地图的内容很少，但是ggplot所渗透的可视化图层理念实在让人叹为观止。 今天这一篇主要分享美国地图的绘图代码，同样是我们之前分享世界地图、中国地图时的代码（局部地方有小改动）。 之前迟迟没有找到好用的美国全境的地理信息数据，最近终于在某网站上找到了。 （虽然R语言的Map包中存有可以用的美国地图，但是自己还是喜欢用自定义方式来做）。 以下是代码步骤： 1、加载代码运行所需的环境包 library(ggplot2) library(plyr) library("maptools") 2、读取并转化美国各州地理信息数据（该数据会共享在魔方学院的
正好看到一些公司的科研结题报告里面非常赞的图都是ggplot2出品的，就下定决心学一下。老规矩，先看点中文资料，接触最早是Y叔的ggplot系列，作为初学者入门指引绰绰有余了。 把代码在R里面原样输出看看效果，把数据和代码和图形在脑海中形成连接，最后留在我心底的就只有映射这一核心思想。 (如果你ggplot已经小成请略过后面的内容，新年快乐.jpg) 下面的每张图我都是通过搜索做出来的，因为此时的我ggplot2语法已经忘光了。 绘图系统（ggplot2 Plotting System） 其中，基本绘图系统调用绘图函数graphics包，其中包括 plot/hist/lines/text等命令，每次你调用一个函数都会启用一个图形设备并在该设备上直接绘图 在ggplot2中，你首先利用 qplot()完成类似于基本绘图系统中 plot的操作，参数包括 geom/asethetics等；随后你可以利用 ggplot()这个核心实现 qplot()所无法实现得功能
今天的推文介绍一下下图的实现方法 ? image.png 用到的数据集是小麦种子的数据集，实验室测量了3个品种的小麦种子7个指标，探究是否可以根据这些指标来区分小麦种子的品种，这7个指标分别是 A 面积 B 周长 C紧凑度 LK 长度 WK image.png 最后一个变量target是小麦所属种类，分别是0,1,2 数据集下载自kaggle网站，数据集大家可以自行下载，也可以在文末留言 实现文章开头提到的图用到的是GGally包中的ggpairs image.png 对图像进行美化 因为是ggplot2的扩展包，ggplot2的主题设置都可以往上叠加 library(GGally) library(ggplot2) ggpairs(seed[,1 image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 参考链接 https://rpubs.com/nabiilahardini/wheatseed
今天跟大家分享的是数据地图系列的第七篇——使用R语言制作热力数据地图！ 也许很多小伙伴儿对于R语言还很陌生，感觉很神秘。 确实，R语言的数据地图需要使用很长的代码来写。 但是就像我们学习高数和微积分一样，再复杂再庞大的公式，都会有计算软件帮你代劳，而你只需要知道怎么调整参数、控制路径，并且明白每一句代码的实现功能就可以了，无需记住每一串代码的详细内涵和写法。 而且接下来要写的诸多代码，大部分都并非自己写的，而是从网上拼凑，经过整理与汇总后的。坦白的说，绝大部分自己都写不出来，语法也很费解，只是勉强知道大概可以实现什么功能。 excel完成数据输入并另存为.CSV格式（与之前下载的地图数据文件存放在一个地方，便于引用）的指标数据文件，也就是我们以后用来输入自己业务指标的数据文件。 以上代码及其输出的热力数据地图是使用R中的经典数据可视化包——ggplot2包完成的。其中通过多个图层叠加（图层之间用“+”实现连接）。
这里记录一段时间我在互联网上看到的有意思的内容与信息，防止它们在我的脑袋里走丢了。 灵感来自于阮一峰的网络日志：科技爱好者周刊[1]。 我写了一篇其用法的简明笔记：好物分享第12弹-用三款软件实现“内容检索自由” 封面图 史上最厚的书[5] 最厚的书不是字典也不是教材，竟然是一本游戏指南： 这么厚的书，都可以站着趴在上面打瞌睡吧~ 4、分享笔记 · ShareNote[8] 用锤子便签生成长图来分享文字，非常好看，然而锤子便签只能在手机上生成，反倒是电脑上没有漂亮的文字长图生成工具。 成为你的文献图书馆 二、生信 7、Nat Comm | Salk科学家统计基因突变在癌症中的频率 (qq.com) 研究小组估计，只有11%的癌症发生KRAS突变，低于PIK3CA（13%），略高于BRAF 基本上有很多实现还不如原先base plot，而且base plot有大量现成的各种画图函数，涵盖面要比ggplot2多。
我比较喜欢ggplot2+AI 来做科研绘图， 当然，有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节，完全不使用AI。 ✦ 标度（Scales）是将数据的取值映射到图形空间，例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值，展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。 我在几年前《生信五周年》全国巡讲的活动重点推荐过《50个ggplot2现成图表》代码希望大家可以学习它！ 不过，如果你是R语言都没有掌握好，那么可能需要先学习我给初学者的六步系统入门R语言，知识点路线图如下： 了解常量和变量概念 加减乘除等运算（计算器） 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子） 多种数据结构 （向量，矩阵，数组，数据框，列表） 文件读取和写出 简单统计可视化 无限量函数学习 参考：《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》
ggstatsplot采用典型的探索性数据分析工作流，将数据可视化和统计建模作为两个不同的阶段；可视化为建模提供依据，模型反过来又可以提出不同的可视化方法。 用户可以在图形上添加统计建模（假设检验和回归分析）的结果，可以进行复杂的图形拼接，并且可以在多种背景和调色板中进行选择，使图形更美观。 ggstatsplot和它的后台组件还可以和其他基于ggplot2的R包结合起来使用。 仅仅遵循默认值本身就可以生成可以发布的相关矩阵。 如果所选变量中存在NA，图例将显示用于相关性测试的最小、中位数和最大对数。 面对这么实用的科研画图小助手，难道不心动吗？大家赶紧下载试试吧！ ggstatsplot R包网址：https://github.com/IndrajeetPatil/ggstatsplot
前些天在一个交流讨论群里看见了一位老师组织了一次R语言入门学习的公益讲座，感觉活动很好，我自己也加入了，我做了R语言ggplot2科研绘图入门的一个分享，第一次使用腾讯会议做线上直播，是一个很不错的体验 视频中用到的示例代码和数据可以在公众号后台回复 20210317 获得 视频内容 受这个活动的启发，突然想到了一个利用R语言赚取生活费方法，那就是：每周开一次腾讯会议的直播分享一些ggplot2绘图的内容 ，介绍R语言ggplot2绘图的基本内容 image.png image.png 先做一个市场调研，大家感兴趣的可以参与一下：一个半小时的关于R语言学习的直播内容，最后提供直播的视频文件和视频中用到的示例代码和数据 6 是愿意付费6元 留言 7 是愿意付费7元 留言 8 是愿意付费8元 留言 9 是愿意付费9元 留言 10 是愿意付费10元 （以上是参加一次直播的门票费用） 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记
近年来，数据科学在生物技术、金融和社交媒体等多个行业迅速发展。数据科学的重要性不仅得到了业内人士的认可，而且还得到了许多学术机构的认可，目前越来越多的学校都开始设立数据科学学位。 根据Stack Overflow在2017年的调查显示，近45％的数据科学家使用Python作为主要的编程语言。另一方面，11.2％的数据科学家使用R语言。 ? 虽然Jupyter Notebook可以用于Python之外的语言，但它主要用于在浏览器中记录和展示Python程序，用于Kaggle等数据科学竞赛。 R Studio等流行的开源集成开发环境(IDE)都可以用来运行R语言。 作为统计学专业的人，我承认在Stack Overflow上R语言有非常强大的用户群体。 ggplot2中的日历热图(左上)、集群图(左下)和层次树图(右下) Python也有出色的数据可视化库。Matplotlib及其seaborn扩展对可视化和生成统计图很有帮助。
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