在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率表和列联表，之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据的可视化。 ...创建频率表和列联表 R语言提供了许多方法来创建频率表和列联表，在这里我们主要介绍三种常用的函数，它们虽有各自的特点，但大同小异，大家在学习中能细细体会出来。 1....函数table(） #首先自己创建训练数据（这里的数据是随手编写的，不具有科学性） #所有的数据都是分类变量（这里选择的是二分类变量） #建立2维频率表 A <- c(rep("male",15),rep...函数xtabs() 在xtabs()函数里你可以使用公式来进行交叉制表: # 构建3维频数表 mytable <- xtabs(~A+B+C, data=mydata) ftable(mytable)...但是由于这些功能我们也可以通过R的基本函数来实现，所以这里就不对CrossTable()这个函数进行过多讲解，感兴趣的朋友可以使用方法?CrossTable()自行了解和学习。
在进行文章的撰写时，总是少不了一些表格的绘制，当然最标准的表格就是三线表了。我一般用word绘制三线表，但是R语言也可以且比较省时间。 ?
R 表格速成 R数据处理能力非常强大，而且输出也非常灵活。当然在R里面的输出都是print字符形式，我们在R里面看到结果很一目了然，但是往往需要把这些结果放在三线表里面。...在临床研究中，我们经常要用到三线表来展示数据与统计值。R可以输出统计参数及检验参数，一个个往上粘贴很困难。 今天就来介绍一个简单有效的数据整理成表格的包。...中设置，详情见微调基线特征表1输出格式。...R语言统计与绘图：快速绘制临床基线特征表1 简单粗暴的方法：就是复制粘贴，使用quote = TRUE显示引号，使用noSpaces = TRUE删除用于在R控制台中对齐文本的空格，然后直接复制基线表整个内容并将其粘贴到...write.csv(T3, file = "Table.csv") 同样在Rmarkdown中，最后生成报告，也需要一个美观的Table，只需要 knitr::kable(T3) DT::datatable
标签：Excel技巧 “绘图”工具栏中的椭圆形工具很难使用。如果开始在单元格的左上角绘制矩形，形状将从该角开始。但是，如果在同一个点开始画一个圆，画的椭圆将不会完全包含单元格中的文本。...使用键盘键可以使绘制形状更加容易。 首先，要使椭圆成为一个完美的圆形，在绘制时要按住Shift键。使用Shift键还将强制矩形为正方形，强制三角形为等边三角形。 其次，圆形或椭圆形很难画。...为了在一个单元格周围绘制一个圆圈，必须从单元格外很远的地方开始。怎么知道要从多大程度上超出你的数据才能包括所有数据？一种解决方案是在绘制椭圆时按住Ctrl键（或按住Ctrl+Shift键绘制圆）。...按住Alt键绘制的矩形将捕捉到单元格边界。使用Alt键时，矩形可以是两列宽或三列宽，但不能是2.5列宽。...如果要调整正方形的大小，在拖动角控制柄的同时按住Shift键，这将强制Excel保持纵横比不变。 如果需要制作许多大小相同的正方形，按住Ctrl键并拖动第一个正方形以制作相同的副本。
加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) 导入数据 df <- readr::read_csv('data.csv') 构建标签数据 labs <- data.frame...12, 22, 32, 42, 52), label = c('10', '20', '30', '40', '50'), color = "black") + # 在y
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 本文来源于wellsr.com的Q&A栏目，个人觉得很有意思，对于想要在工作表中使用形状来绘制图形的需求比较具有借鉴意义，特辑录于此，代码稍有修改...在连接的过程中，遇到0不连接，如果两个要连接的数值之间有其他数，则从这些数值上直接跨过。如图1所示，连接的顺序是1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12-13。...A：VBA代码如下： '在Excel中使用VBA连接单元格中的整数 '输入: 根据实际修改rangeIN和rangeOUT变量 ' rangeIN - 包括数字矩阵的单元格区域 '...Dim arrRange() As Variant Set rangeIN= Range("B3:E6") Set rangeOUT = Range("H3") '删除工作表中已绘制的形状...DeleteArrows ReDim arrRange(0) '在一维数组中存储单元格区域中所有大于0的整数 For Each cell In rangeIN
案例POT序列在47年的记录期内提供了高于74 m 3 / s 阈值的47个峰值。 我们的目标是将概率模型拟合到这些数据并估算洪水分位数。 我从获取了每次洪水的日期，并将其包含在文件中。...首先计算这些数据点的绘制位置。 T给定排放超标之间的平均间隔（年） R是POT系列中的流量等级（最大流量是等级1） n是数据的年数。 请注意，这是记录的年数，而不是峰值数。...在这种情况下，在任何POT事件中 ，峰值流量超过某个值的概率 为： 这是针对超额概率的。在水文学中，我们通常使用超出概率（洪水大于特定值的概率），因此所需方程式为一个减去所示方程式。...使用bootstrap自举法估计了置信区间（95％）（表1）。...图2：河流的部分序列显示契合度和置信区间 我个人更希望该图向右增加，这通常是洪水频率曲线的绘制方式。这仅涉及使用ARI作为纵坐标（图3）。
生物医学或其他研究论文中的“表一”多为基线特征的描述性统计。使用R单独进行统计，汇总，然后结果复制到excel表中，耗时耗力且易错！...由于数据中的分类变量是数值形式，所以分类变量展示的也是均值（标准差）。...实际数据中的非正态分布数据，可通过nonnormal指定，则此变量展示为中位数（四分位数）。...三 多组汇总 1 分组统计 实际结果中，通常需要对数据集按照某个变量的分组进行汇总。...随便套用了一个表格格式，可以在excel中弄成喜（文）欢（章）的样式，这个自己发挥吧。
在电子技术领域，频率是一个最基本的参数。频率计作为一种最基本的测量仪器以其测量精度高、速度快、操作简便、数字显示等特点被广泛应用。...许多物理量，例如温度、压力、流量、液位、PH值、振动、位移、速度等通过传感器转换成信号频率，这时可以选择使用频率计来进行测量。...在电子测量领域，频率是一个重要的参数，往往作为计算的基础参量与参考数值，随着计算机网络和电子科学技术 的不断发展，频率的测量要求越来越高。...这时一台高精度的频率计就显得尤为重要 数字频率计的基本原理是用一个频率稳定度高的频率源作为基准时钟，对比测量其它信号的频率。...SYN5636型数字频率计作为高级国产频率计使用，因其功能齐全，各方面性能指标比较好，精度和灵敏度高，测量范围宽等特点，赢得了良好的使用口碑。
在电子技术领域，频率是一个最基本的参数。频率计作为一种最基本的测量仪器以其测量精度高、速度快、操作简便、数字显示等特点被广泛应用。...许多物理量，例如温度、压力、流量、液位、PH值、振动、位移、速度等通过传感器转换成信号频率，这时可以选择使用频率计来进行测量。...尤其是频率计与微处理器相结合，可实现测量仪器的多功能化、程控化和智能化.随着现代科技的发展，基于数字式频率计组成的各种测量仪器、控制设备、实时监测系统已应用到国际民生的各个方面。...在电子测量领域，频率是一个重要的参数，往往作为计算的基础参量与参考数值，随着计算机网络和电子科学技术 的不断发展，频率的测量要求越来越高。...这时一台高精度的频率计就显得尤为重要 数字频率计的基本原理是用一个频率稳定度高的频率源作为基准时钟，对比测量其它信号的频率。
这里使用的是之前我说过的OLE控件在Direct3D中的渲染方法, 自己不进行swf的解析, 这不现实....创建一个ShockwaveFlashObjects::IShockwaveFlash的对象 实现一个IOleClientSite来做为IShockwaveFlash的容器 绘制 通过OleDraw来把...GDI的像素数据绘制到DC上(IShockwaveFlash是一个IViewObject) 把DC的像素数据拷贝到D3D的Texture上....但是有时候不得不用(像UI), 可以这参考Transparent Flash Control in plain C++, 用黑色背景和白色背景绘制两次, 比较两次结果 的Red通道计算出相应的Alpha
最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(magrittr) library(reshape) library(RColorBrewer) library...按列求和单独计算每列的相对丰度 df_new % mutate_all(~ . / sum(.)) %>% rownames_to_column(var="Genus") 整合数据 # 将分组文件与丰度表进行整合...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus, stratum...= unit(0.1, "cm"), # 设置图例水平间距为0.1厘米 legend.box.background = element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 图片 绘制组间冲积图
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友需要绘制环状热图叠加多层注释，本节来通过一个例子来简单介绍一下如何实现，主要通过「ggtreeExtra」来实现，聚类分析使用「ape」包来进行更加适用于生物信息相关的数据...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtree) library(treeio) library(ape) library(magrittr) library(ggnewscale
❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtree) library(treeio) library(ape) library(magrittr) library(ggtreeExtra
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...下面小编就来简单介绍一下代码 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(magrittr) library(reshape) library(RColorBrewer...按列求和单独计算每列的相对丰度 df_new % mutate_all(~ . / sum(.)) %>% rownames_to_column(var="Genus") 整合数据 # 将分组文件与丰度表进行整合...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus,...= unit(0.1, "cm"), # 设置图例水平间距为0.1厘米 legend.box.background = element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 绘制组间冲积图
地图绘制思路： ① 绘制需要展示的地图，获取地图对象，获取每个区域的名字以及顺序； ② 在每个区域的名字和顺序后面，加上我们需要展示的数据以及经纬度； ③ 根据数据的大小，设置每个区域展示的颜色的深浅...，获取地图对象，获取每个区域的名字以及顺序； m <- map("state"); m$names #第二步，在每个区域的名字和顺序后面，加上我们需要展示的数据以及经纬度； data <- read.csv...text(data$x, data$y, data$name, cex = 0.6) 绘制好的地图： ?...二、在地图上增加热力地图 热力地图： 以特殊高亮的形式，显示数据地理分布情况的图形。...，设置为显示数值的大小 inches 缩放比例，将圆形的大小缩放到合适程度 add 是否追加到图形中，在地图上增加图形，需要设置为TRUE bg 图形的背景色 代码实现： library
那么如何绘制树图呢？...首先绘制树图需要的包： install.packages(“treemap”) 树图函数： treemap(x,index,vSize,vColor,palette,range,border.col...设置边框的颜色值 type 设置统计数据的大小的类型，一般选择value，也就是值类型 代码实现： install.packages("treemap", repos='http://cran.r-project.org
❝在R中创建sina图使用geom_sina函数，sina图是一种用于显示单个分类变量的每个观测值的图形。它与箱线图和小提琴图类似，但是它显示了每个单独的数据点，这可以提供关于数据分布的更多信息。...加载R包 library(tidyverse) library(lubridate) library(scico) library(ggforce) 导入数据 df <- read_csv("data.csv...gas_day_started_on)) 数据可视化 df %>% ggplot(aes(x=mth, y=gas_in_storage_t_wh,group=mth)) + # 使用ggforce包中的...geom_sina函数绘制sina图 ggforce::geom_sina(aes(color=gas_in_storage_t_wh), alpha=.5, shape=21)+ # 添加文本标签...), lab=c("2","4","6","8TWh")), aes(x=x, y=y, label=y),inherit.aes = FALSE)+ # 使用scico包中的
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