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【数据分析 R语言实战】学习笔记 第四章 数据的图形描述 （下）

4.6 ggplot2程序包 ggplot2是R中用于绘图的高级程序包，它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射，例如将不同的数值映射为不同的颜色或其他图形属性。...ggplot2在画图时就是采用了类似photoshop的图层设计方式，允许用户一步步构建图形，并且便于图层的修改。...p中 (2)几何对象 基本图层确定了数据源和映射后，通过加号(+)就可以不断地添加新图层.第二图层添加几何对象类的函数，在图中绘制图形元素其他类型的图形，如直方图、箱线图等。...:position用于这一层图形的位置调整，常用于条形图(bar)和直方图，取值为“identity”时表示直接显示，" dodge”为按分类变量并列放置，" stack”为堆叠放置，"fill”显示相对比例...”) 生成文件后，默认在后台扫一开，所以查看图形文件前需要用dev.off()关闭文件 此外，程序包ggplot2中的函数ggsave()也用于保存图形，并且可以指定为不同的文件类型。

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（数据科学学习手札37）ggplot2基本绘图语法介绍

，末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不变仅在末尾加上2，如reshape2等； 　　按照《图形的语法》一书中的观点，一张统计图形就是从数据到点、线或方块等几何对象的颜色...，在刚开始上手的时候可能稍有难度（而且官网的帮助内容比较不友好），而本文也是我在日常使用和与别人交流中摸索和总结出来的，将对ggplot2的绘图语法和绘图部件进行介绍，并附以常用的一些图形示例； 　　下面我们就来探索...，这是一种语法规则和参数设置介于常规plot与ggplot2之间的一种绘图函数； 　　与plot相似，qplot()的基本参数是x、y，分别代表所要绘制图像的x轴与y轴，并且为了和数据框高度契合（我也十分鼓励将变量都放进数据框中规整起来...，又接连添加了两个图层，第一个图层绘制出以因子转化后的cyl为shape的散点图，第二个图层绘制出以因子转化后的cyl为colour的光滑拟合曲线，这时summary我们的p也可以观察到分图层的各图层信息...，并多次使用过，它控制生成的图像类型； 3.2.5 位置调整 　　位置调整指的是对该层中的元素位置进行微调，ggplot2中所有可用的位置调整参数如下： 名称 描述 dodge 禁止重叠，并排放置 fill

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    「R」ggplot2数据可视化

    几何对象是用以呈现数据的几何图形对象，如条形、线条和点。 图形属性是几何对象的视觉属性，如x坐标和y坐标、线条颜色、点的形状等。 数值的值和图形属性之间存在着某类映射。...小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面，并进行绘图。 ?...选项 详述 color 对点、线和填充区域的边界进行着色 fill 对填充区域着色，如条形和密度区域 alpha 颜色的透明度，从0（完全透明）到1（不透明） linetype 图案的线条（1=实线，...分组 在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。 分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。...指定刻度标记、labels=指定刻度标记标签、limits=控制要展示的值的范围 scale_x_discrete()和scale_y_discrete() breaks=对因子的水平进行放置和排序，labels

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    R数据可视化之ggplot2 (一)

    学完R语言的基本操作后,我们还可以继续学习R的几大著名而且使用强大的包,今天讲其中的一个,就是ggplot2,至于这个包的评价和地位,我就不多说了,感兴趣可以百度,它绝对是数据可视化的利器,好了,我们先来开始简单介绍一下这个包...先说说我们人手工作图的方式,1,先画一个坐标轴,2,然后根据数据在图上画图形3,在基础的图形上加一些注释,或加一些对比.基本上这就是我们作图的方式,那么ggplot2就跟这差不多了,1.先设定坐标轴和数据...2,选择要画图形的类型3,添加一些图形,4,丰富一下图形的信息.ggplot2根据这个步骤,把每一步当做一个图层,每一个图层我们都可以设定一些参数....在画基本图形之前,我先说一下qplot这个函数,这个函数是ggplot2包里面的一个函数,简单作图,他的用法可以看做是基本绘图与ggplot绘图的一个过渡....首先需要加载ggplot2包 library(ggplot2) library(gcookbook) #主要用于获取数据集,若你用自己的数据集便可以不加载 1.画点线图.

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    R基础知识及快速检阅你的数据

    A： #安装一个包 install.packages('ggplot2') #安装多个包 install.packages('ggplot2','tidyverse') #安装时，依赖的包也会被安装的...，但是如果图形更复杂，ggplot2就会成为更好的选择。...第二个设置每一个条形对应的标签，若向量中的元素已被命名则自动使用元素的名字作为条形标签 head(BOD)#BOD数据记载了BOD与时间的关系 Time demand 1 1 8.3 2...barplot(table(mtcars$cyl)) 2.使用ggplot2绘制条形图 #变量值的频数表，使用BOD数据，时间为x值，demand为y值，使用geom_col()函数 ggplot(BOD...异常值为大于以及小于箱线图上下边缘IQR*1.5的位置。若notch = TRUE则更重视中位数之间的比较，公式为： 2.6绘制函数图像 Q: 如何绘制函数图像？

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    数据视化的三大绘图系统概述：base、lattice和ggplot2

    后续将分别就lattice和ggplot2可视化绘图系统进行简要介绍。...绘图系统 ggplot2初识 更多下期详解 引言 不同类型变量常用的图表 连续数值变量 一个数值变量可以用：柱状图，点图，箱图 两个数值变量可以用：散点图 分类变量 一个分类变量的可视化：频率表，条形图...1.条件变量的用法~ x | A表示因子A各个水平下数值型变量x的分布情况；y ~ x | A * B表示因子A和B各个水平组合下数值型变量x和y之间的关系。...：第一个plot()函数把页面分割为一列两行的矩阵，并将图形放置到第一列第一行中；第二个plot()函数将图形放置到第一列第二行中，由于plot()函数默认启动新的页面，因此使用newpage = FALSE...2 ggplot2绘图系统 ggplot2将数据、数据到图形要素的映射以及图形要素绘制分离，然后按图层叠加的方式作图，通过+进行叠加。

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    R语言可视化—饼图

    首先我们从基础的极坐标绘图开始，极坐标绘图一般是先画柱形图，再转化为极坐标，如下图： library(ggplot2) # 创建示例数据 data1 <- data.frame( category...接下来再对这张图进行修饰即可，观察Fig.1A，知道应该做如隐藏x，y轴、移除多余的图形元素、将value值标注在对应的色块中并且居中排列、将图例放在图的下方按照两列排列并隐藏图例名称、图例外有黑边包边...= 0.5)用于控制标签在堆积条形图（或饼图）的堆叠位置中的显示方式。...具体来说： position_stack：这是一个位置调整函数，用于在堆叠的条形图或饼图中调整元素的位置。对于堆叠的条形图，它将标签按照条形的高度依次堆叠。...在饼图中，position_stack(vjust = 0.5)用于将标签（如百分比）放置在每个饼图扇形区域的中间位置，从而使得标签更清晰地显示在每个部分的中心。

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    R for data science （第一章） ②

    例如，条形图使用条形图，折线图使用线条图，箱形图使用箱形图格栅等。 散点图打破了这一趋势; 他们使用点geom。 如上所述，您可以使用不同的geom来绘制相同的数据。...左边的图使用点geom，右边的图使用光滑的geom，一条适合数据的平滑线。 要更改绘图中的geom，请更改添加到ggplot（）的geom函数。...请注意，此图包含同一图表中的两个geom！我们将很快学会如何在同一个地块中放置多个geoms。...许多geom，如geom_smooth（），使用单个几何对象来显示多行数据。对于这些geoms，您可以将组审美设置为分类变量以绘制多个对象。 ggplot2将为分组变量的每个唯一值绘制一个单独的对象。...实际上，每当您将美学映射到离散变量时，ggplot2都会自动将这些geoms的数据分组（如线型示例中所示）。依靠这个特征很方便，因为群体aesthetic本身并没有增加传说或区别特征与geoms。

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    R语言绘图之ggplot2包「建议收藏」

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 6月份一直在忙期末考试，今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。...在ggplot的官方手册中提及到， 一张统计图形是由从数据到几何对象（geometric object，记为geom，如点，线，条形等），图形属性（aesthetic attributes，记为aes，...3.分组 是ggplot2种映射关系的一种, 默认情况下ggplot2把所有观测点分为了一组, 如果需要把观测点按额外的离散变量进行分组处理, 必须修改默认的分组设置。...例如对散点图上加一条回归线 #统计变换 ggplot(small.diamonds,aes(x=carat,y=price))+geom_point()+scale_y_log10()+stat_smooth...ggplot2还提供一些已经写好的主题，如theme_grey()为默认主题，theme_bw()为白色背景的主题，还有theme_classic()主题 theme_economist theme_economist_white

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    R语言平滑算法LOESS局部加权回归、三次样条、变化点检测拟合电视节目《白宫风云》在线收视率

    packages 2", "MASS", "reshpe", "splnes", "XML") 分析的系列是亚伦·索尔金 (Aaron Sorkin) 的 _《_白宫风云...使用标准误差方程 ，我们将计算每个评分的“误差幅度”。请注意，由于有几集收视率非常高，因此收视率分布不正常。...<- fator(aa$sesn) 我们对数据采取的最后一步是添加季编号，以便以后能够在绘图上区分它们。...还计算了最小和最大集数，以便能够绘制每个季节的水平段。由于我们将之前的绘图保存为 ggplot2 对象，因此添加线条只需要对额外的图形元素进行编码并将其添加到保存的元素之上。 # 计算季平均值。...基本图都将使用相同的数据，我们将在其上叠加一条通过不同方法计算的趋势线。

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    R语言从入门到精通：Day17 (ggplot2绘图)

    图2与图1最大的区别在于添加了一条“平滑”曲线，这里用到了函数geom_smooth()。对于图3，ggplot2包提供了分组和小面化(faceting)的方法。...小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。ggplot2包在定义组或面时使用因子(factor)（主要涉及函数facet_grid()）。 ggplot2很强大，能够创建各种各样的信息图。...函数ggplot()指定要绘制的数据源和变量，几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示(使用点、条、线和阴影区)。表1列出了几种常见的几何函数（目前有37个几何函数可供使用）。 表1，几何函数 ?...在R中，组通常用分类变量的水平(因子)来定义。分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如形状、颜色、填充、尺寸和线类型的视觉特征的分组变量来完成的。...如果我想要把图13里面在右边的图例换个位置，那也不是一件难事，如图14。 图14，图例修改示意图 ?

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    R语言绘图之ggplot2

    我反正是有的。那么今天我们就为大家介绍一下目前在R语言中流行的绘图包ggplot2。 1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。...2. ggplot2的绘图原理: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离，并按图层作图。...3. ggplot2的函数介绍： ggplot2里的所有函数可以分为以下几类： 用于运算（我们在此不讲，如fortify_，mean_等） 初始化、展示绘图等命令（ggplot，plot，print等）...，由斜率和截距指定 geom_area 面积图（即连续的条形图） geom_bar 条形图 geom_bin2d 二维封箱的热图 geom_blank 空的几何对象，什么也不画 geom_boxplot...） stat_sum 绘制不重复的取值之和（通常用在三点图上） stat_summary 绘制汇总数据 stat_unique 绘制不同的数值，去掉重复的数值 stat_vline 绘制竖直线 标度函数

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    R语言之 ggplot 2 和其他图形

    1.初识 ggplot2 包 ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统，它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点，将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。...变量 am 在原数据集里是一个数值型变量（取值为 0 和 1），实质上它应该是一个分类变量，因此我们先把它转换为一个二水平的因子。...函数 aes( ) 就像是 ggplot2 的大脑，负责美学设计，而众多的以 geom 开头的函数就像是 ggplot2 的双手，负责将这些美学设计呈现出来。...ggpubr 包提供了在平行箱线图上添加组间比较的统计学差异的功能。该包是一个 ggplot2 的衍生包，可以生成用于论文发表的统计图形，值得医学研究工作者探索。...position = "fill") + scale_fill_brewer() + theme_bw() 我们还可以把参数 position 设为“dodge”来将条形图并排放置

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    如何通过Google来使用ggplot2可视化

    第二部分 谈到画图，R语言里面有一个极其强大的工具，它是我们今天要谈论的主角：ggplot2 ggplot2 绘图作为R语言可视化阵营扛把子的地位是毋庸置疑的，我能与它结缘主要是因为自己本来没有正经地学过...R语言，基础绘图里面多如繁星的参数调的我晕头转向。...我就明白我已经学会ggplot2的可视化了，虽然那时候的我画一个完整完美的图仍旧是各种磕磕碰碰，但并不影响我已经掌握了它的精髓。...关于ggplot2，下面的内容很重要！ 首先必须练习几个基本图形来了解它映射的思想。 散点图、直方图、条形图、密度图、箱线图。...geom_point()完成的就是几何对象的映射，ggplot2提供了各种几何对象映射，如 geom_histogram用于直方图， geom_bar用于画柱状图， geom_boxplot用于画箱式图等等

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    SwiftUI中的水平条形图

    SwiftUI中的水平条形图 水平条形图以矩形条的形式呈现数据类别，其宽度与它们所代表的数值成正比。本文展示了如何在垂直条形图的基础上创建一个水平柱状图。 水平条形图不是简单的垂直条形图的旋转。...将条形图转换为水平 水平条形图不仅仅是在垂直条形图上的配置，有一些元素是可以重复使用的。...矩形条的宽度与数据的值成正比。...更新Y轴 我们创建了一个YaxisHView视图，用于在水平条形图上显示Y轴和条形图中的数据类别。...在水平条形图中，显示条形图上的数值并隐藏X轴可以使图表更简洁。 显示和隐藏水平条形图上的元素 结论 创建水平条形图的SwiftUI代码与创建垂直条形图的代码不同。

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    R in action读书笔记（22）第十六章 高级图形进阶（下）

    它将把第一幅图放置到第二幅图的上面。具体来讲，第一个plot()函数把页面分割成一列 两行的矩阵，并将图形放置到第一列、第一行中（自上往下、从左至右地计数）。...以voice.part因子为例： > levels(singer$voice.part) [1] "Bass 2" "Bass 1" "Tenor 2" "Tenor 1" "Alto...2" "Alto 1" "Soprano 2" [8] "Soprano 1" 16.3 ggplot2 包 ggplot2包提供了一个基于全面而连贯的语法的绘图系统。...对于单变量图形（如直方图），则省略y xlab、ylab ：字符向量，设定横轴和纵轴标签 xlim、ylim ：二元素数值型向量，分别指定横轴和纵轴的最小值和最大值 library(ggplot2) mtcars...Theme（主题）菜单上的一些选项仅与基础图形契合的很好，一些则与ggplot2图形契合的较好（如标注），还有些对ggplot2图形无效（如识别点）。

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    数据处理基础—ggplot2了解一下

    5.8 ggplot2简介 5.8.1 什么是ggplot2 ggplot2是由Hadley Wickham设计的R软件包，它有助于数据绘图。在本实验中，我们将简要介绍该软件包的一些功能。...如果您想了解更多关于如何使用ggplot2的信息，我们建议您阅读Hadley Wickham撰写的“ggplot2 Elegant graphics for data analysis”。...5.8.2 ggplot2的原理 如果要使用ggplot2绘制数据，则数据必须是数据框。 使用aes映射函数来指定数据框中的变量如何映射到图上的要素 使用geoms来指定数据在图表中的表示方式，例如。...散点图，条形图，箱形图等。 5.8.3 使用aes映射功能 该aes函数指定数据框中的变量如何映射到绘图上的要素。...我们将研究如何在未来的实验室中更深入地使用单细胞RNA-seq分析中的PCA图，这里的目的是让您大概了解PCA图是什么以及它们是如何生成的。 让我们为我们的test数据制作一个PCA图。

    1.5K30

    生态学建模：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素|附代码数据

    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。 引言 本教程的目的是帮助你学习如何在R中开发一个BRT模型。  示例数据 有两套短鳍鳗的记录数据。...在下面的例子中，我们加载的是训练数据。存在（1）和不存在（0）被记录在第2列。环境变量在第3至14列。...> head(train) 拟合模型 拟合gbm模型，你需要决定使用什么设置，本文为你提供经验法则使用的信息。这些数据有1000个地点，包括202条短鳍鳗的存在记录。你可以假设：1....有足够的数据来建立具有合理复杂性的相互作用模型  2. 大约0.01的lr学习率可能是一个合理的初始点。下面的例子显示如何确定最佳树数（nt）。...根据环境空间内观测值的分布，拟合函数可以给出与每个预测因子有关的拟合值分布。  fits( lr005) 每张图上方的数值表示与每个非因素预测因子有关的拟合值的加权平均值。

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