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(数据科学学习手札57)用ggplotly()美化ggplot2图像

经常利用Python进行数据可视化的朋友一定用过或听说过plotly这样的神器,我在(数据科学学习手札43)Plotly基础内容介绍中也曾做过非常详细的介绍,其渲染出的图像以浏览器为载体,非常精美,且绘制图像的自由程度堪比ggplot2,其为R也提供了接口,在plotly包中,但对于已经习惯用ggplot2进行可视化的朋友而言,自然是不太乐意转向plotly的学习,有趣的是plotly的R包中有着函数ggplotly(),可以将ggplot2生成的图像转换为交互式的plotly图像,且还可以添加上ggplot2原生图像中无法实现的交互标签,最重要的是其使用方法非常傻瓜式,本文就将结合几个小例子来介绍ggplotly()的神奇作用;

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社交网络分析的 R 基础:(一)初探 R 语言

3 年的硕士生涯一转眼就过去了,和社交网络也打了很长时间交道。最近突然想给自己挖个坑,想给这 3 年写个总结,画上一个句号。回想当时学习 R 语言时也是非常戏剧性的,开始科研生活时到处发邮件要源代码,发完最后一封本以为又是无功而返,很意外的收到了秒回的邮件,邮件中附上了由 R 语言编写的实验代码。当时过于开心,因为终于有热心的作者回复了,以至于没有仔细考虑,想都没想对着满是警告的代码开始了 R 语言学习之旅。之后的几天陆陆续续的收到了其他作者的回复,实验代码多是使用 Python 构建的,好吧只能咬咬牙继续了。当时的学习苦于资料太少,唯一的参考只有那份 R 语言实验代码,因此萌生了写一份站在社交网络分析角度的 R 语言教程。《社交网络分析的 R 基础》中所介绍的内容都是最新的技术,Visual Studio Code 在半年之前甚至无法调试 R 语言,代码规范遵循 Google's R Style Guide。该系列博客一共包含六篇文章,具体的目录如下:

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