建国70周年大庆即将到来,各行各业都在积极筹备迎接祖国的生日,在这个举国欢腾的时刻,我们决定以一种特殊方式来表达自己对祖国母亲的祝福:一副用R语言绘制的中国地图。
不知道各位平常有没有过需要画地图的需求,有的时候需要在地图上标出特定位置的数据表现或者一些数值,然而怎么实现? 这里主要介绍下在R语言中绘制地图的个人琢磨的思路。绘制地图步骤有三: 你得需要绘制地图;(约等于废话) 你得有要绘制地图的地理信息,经纬度啊,边界啊等等; 你得利用2的数据在R中画出来。 以上步骤中,目前最关键的是2,一旦2的数据有了,在R中不就是把它们连起来嘛,这个对于R来说就是调戏它,就跟全民调戏小黄鸡一样。 R语言中绘制地图的思路也是由于2的获取方式不一样而分开的。 第一种思路:有一些R包
最近,有一种说法:“中国经济发展的命脉就是石油和航线”。因此,航线的重要性不言而喻。
今天给大家介绍一个非常好用的Python语言可视化工具包-plotnine,让你轻松绘制R语言中的统计图形~~
该点子来源于一个小作业,作业要求是使用R平台相关绘图工具绘制中国疫情热力图(10分),参考效果如下图:
源自|一览众山小-可持续城市与交通 微信ID:SustainableCity 文|James 译|LapYeung 编辑:Ivy 当我开讲R语言课程时,开场白通常是:纽约时报的视觉部门
matplotlib算是python比较底层的可视化库,可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
SP将地理数据分割为两大块:描述层和映射层,可以使用rgdal包的readOGR()函数读取数据。
由于近期疫情的播散,而流行病学研究对疫情防控又至关重要,所以,最近涌现了一大批关于疾病流调的文章,这也使得很多研究人员在文章中需要绘制不同地区的地图作为文章中的主图。这些图频繁出现在Lancet或者NEJM、CNS等顶级杂志中,不过对于很多科研人员来说,地图的绘制由于没有现成软件可以直接操作,一直以来都是一大难题。
在对我们的(R语言可视化课程)的学员进行统计想要绘制的图表类型时,也是我们接下里要免费新增的内容。很多同学都提到了下面这个地图类型的绘制方法:
汽车共享”最早出现于上个世纪四十年代的瑞士,他们发明了“自驾车合作社”,后来日本、英国等国争相效仿,但都未形成规模。而今,共享经济通过互联网达到了一个新的高度,共享汽车项目则乘势如雨后春笋般涌现在全国多个城市,一些人看好,而一些人看衰
本期推文我们绘制不常见的双变量主题地图,该类地图可以很好的在地图上用颜色展示两个变量的信息,相较于单一变量映射地图,此类地图表达的信息更加丰富和全面。本期推文主要涉及的内容如下:
The world map was constructed using the R package ggplot2 with the Natural Earth dataset.
在本文中,在R中拟合BRT(提升回归树)模型。我们的目标是使BRT(提升回归树)模型应用于生态学数据,并解释结果。
最近我们被客户要求撰写关于增强回归树(BRT)的研究报告,包括一些图形和统计输出。
也给大家介绍了如何使用R自带的heatmap函数+gplots的配色方案来绘制热图
科研绘图在国外已经非常流行,且被高度重视,国内科研人员也越来越重视科研方面的绘图。
项目名称:制作一款窗口程序的飞行棋项目 项目需求:要求至少两人对战 开发周期:两天
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍,让大家方便去搜索,所有题目都会有几种语言的写法,帮助大家提供一个思路,当然,思路只是思路,千万别只看着答案就认为会了啊,这个方法基本上很难让你成长,成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路,并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练,如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢,这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来,所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式,说着听绕口,但是就是靠量来堆叠思维方式,刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始,稍微对数据结构有一定的理解,暴力、二分法等等,一步步的成长,数据结构很多,一般也就几种啊,线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表,当然栈,队列还有串都是属于线性表的,这个我就不在这里一一细分了,相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的,例如三分枚举、离散化,图,复杂数据结构还有统计都是不考的,我们找简单题刷个一两百,然后再进行中等题目的训练,当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠,慢慢的就会掌握各种规律,有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了,再次说明,刷题一定要循序渐进,千万别想着直接就能解决难题,那只是对自己进行劝退处理。加油,平常心,一步步前进。
今天我们接着讲绘制热图时候的一个小技巧,如何显示样本的类型。我们经常还在文章中看到类似下面这样的热图。会在列的上方用颜色标注样本的类型。这样可以一目了然的看出找到的差异表达基因能否很好的将不同类型的样本区分开。今天我们就来用R代码来实现。
今天来讲一讲在日常工作生活中我常用的几种绘制地图的方法,下面我将介绍下面这些可视化库的地图绘制方法,当然绘制漂亮的可视化地图还有很多优秀的类库,没有办法一一列举
投稿作者|巫银良 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 移动互联网应用和大规模社交网络催生了海量的数据分析需求,时空数据作为记录用户和设备在现实世界分布和活跃程度的基础数据,一直为各大互联网电子商务平台和商家所关注。地理空间数据结合其他业务数据如何被分析利用,以及如何在分析中可视化呈现一直是现代化分析平台的一个重要方向。一方面各种地图服务越来越多地集成到应用中,成为应用增强交互的组成部分(比如“附近的服务/人”,甚至连支付包红包都需要呈现各种方位关系,来增强乐趣)
ggmap包整合了四种地图资源,分别是Google、OpenStreetMaps、Stamen和Cloudmade。可以方便的与ggplot进行涂层叠加,实现在R中的地图绘制需求。 ggmap简介 1,get_map( ):ggmap包中最基本函数,用来下载地图。注意,要访问外国网站后才能下载地图。 2,geocode( ):用来返回某地的经纬度,比如要查询北京的经纬度。 📷 结果为在谷歌地图上,北京的经纬度查询信息。设置参数,可以得到更详细的地址信息。 📷 3,ggmap( ):
ggplot2自从2007年推出以来,成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。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。这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书,在此书中将graphs 分解成scales和layers,并将原始数据与表现形式分离开。
今天我们接着来聊heatmap这个函数绘制热图,这次我们使用gplots这个R包里面的配色方案
整理数据的本质可以归纳为:对数据进行分割(Split),然后应用(Apply)某些处理函数,最后将结果重新组合(Combine)成所需的格式返回,简单描述为:Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型,在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的,函数名的第一个字符代表输入数据的类型,第二个字符代表输出数据的类型,其中第一个字符可以是(d、l、a),第二个字母可以是(d、l、a、_ ),不同的字母表示不同的数据格式,d表示数据框格式,l表示列表,a表示数组,_则表示没有输出。
今天给大家推荐一个非常好用的大小地图绘制工具-ggmapinset,让大家以后可以快速的绘制子地图。
【注】新版本的maptools包对很多函数进行了修改,对于修改的内容,文章中用红色的文字进行了说明。 鉴于最近有不少人在讨论用R软件绘制地图的问题,我也就跟着凑了凑热闹,对相应的方法学习了一番。下面的这篇文章是一个初步的介绍,还有很多内容仍在学习和探索中,如果大家有什么意见或建议,我将根据自己学习的情况对文章进行进一步的补充。 在R中绘制地图其实是十分方便的,最直接的办法大概就是安装maps和mapdata这两个包,然后输入下面的命令: library(maps) library(mapdata) ma
之前的ggplot2入门实践篇已经更新告一段落,也已经做了归总分类分享给大家。 最近翻看突然发现少了一个知识点,就是分面中没有讲填充多边形分面的应用,虽然其理念跟其他的常用图表类型一致。 但是鉴于多边形填充本身就比较复杂,再加上分面肯定能把大部分小伙伴儿绕晕,这里还是亲自实践一篇案例详细讲解一下实际用法。 如果你还不懂如何使用ggplot2制作数据地图的话,你可以参考以下序列文件: 地图部分(ggplot2) 你想要的地图素材资源,我都帮你整理好了~ 一篇文章教你搞定JSON素材,从此告别SHP时代~ 大道
首先感谢百忙之中你能从万千文章中点小编得专属页面。这不是娱乐篇,这是学习道场。开始前,小编就做一个简单得自我介绍:(开启装逼模式)
地图本身就是可视化的产品,并在发展过程中形成了一系列的理论与方法。这些都自然地会成为地理空间数据可视化技术的基础。地图学也因可视化方法的提出而获得新的动力。GIS也因可视化的支持而为研究者提供了促使逻辑思维与形象思维相结合的认知工具。
前面的推文我们介绍了使用scikit-learn结合分类散点数据,构建机器学习分类模型并将模型结果可视化展示,具体链接如下:机器学习和可视化还能一起这样用?Python教你全搞定。今天这篇推文,我们就使用R语言的kknn包进行类别插值可视化绘制,主要知识点如下:
(1)R是一种编程语言,也是统计计算和绘图的环境,它汇集了许多函数,能够提供强大的功能。
对一些因变量进行dummy variable转换。对大数值变量如引擎容量,已行驶的公里数进行log transformation。
发现这款软件在小样本,常见的临床问题中可以快速的解决我们大部分问题,其简单操作界面以及菜单式操作方式成为很多人选择它的理由。但是,当我们遇到某些大数据,或者复杂统计运算时,如果还拿SPSS作为自己的救命稻草,那可能就是一出损招了,甚至会一度click到想要剁手。
我们知道R语言在作图统计方面很是实用,但是在其他游戏开发、网页制作、人工智能等很多方面相对于python是很局限。今天我们来以weblogo为例展示如何在R语言中调用python。
本示例说明如何创建并可视化Markov链模型的结构和演化 。考虑从随机转移矩阵中创建马尔可夫链的四状态马尔可夫链,该模型模拟了国内生产总值(GDP)的动态
R语言可以进行数据分析,也可以进行地图绘制,而且非常简洁,快速。 虽然Arcgis基于桌面可视化操作,能够进行空间分析,但是唯一不足的就是操作步骤繁琐而且一不小心,就要从头再来,可重复性较低。
最近我们被客户要求撰写关于MARKOV REGIME SWITCHING的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子,来复现Kim和Nelson(1999)中提出的一些结果。它应用了Hamilton(1989)的滤波器和Kim(1994)的平滑器 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ) 。
本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子,来复现Kim和Nelson(1999)中提出的一些结果。它应用了Hamilton(1989)的滤波器和Kim(1994)的平滑器
由于空气污染对公众健康的不利影响,人们一直非常关注。世界各国的环境部门都通过各种方法(例如地面观测网络)来监测和评估空气污染问题
作者:严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生(生物信息学方向)伪码农,R语言爱好者,爱开源
前几期的给大家推荐了关于3D图表的绘制,好多读者私信私信小编推荐一些R语言相关的3D绘图工具? 小编这就安排,比较读者中R语言的使用者还是蛮多的。本期推文内容如下:
昨天我们介绍了使用Excel进行直方图的绘制,今天我们来介绍R语言和Python下的绘制方法。
通过对用电负荷的消费者进行聚类,我们可以提取典型的负荷曲线,提高后续用电量预测的准确性,检测异常或监控整个智能电网(Laurinec等人(2016),Laurinec和Lucká( 2016))。第一个用例通过K-medoids聚类方法提取典型的电力负荷曲线。
最近我们被客户要求撰写关于Gibbs抽样的研究报告,包括一些图形和统计输出。 贝叶斯分析的许多介绍都使用了相对简单的教学实例(例如,根据伯努利数据给出成功概率的推理)。虽然这很好地介绍了贝叶斯原理,但是这些原则的扩展并不是直截了当的
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