首先,加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框(我使用的是稍微修改过的数据集,因此最终结果会与原始图有所不同)。
R 作为入门级编程语言,被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。 本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。 R绘图的原理 使用R绘图,我们需要在脑海中明确几个必要元素。首先,需要有一张空白的画布, 如下图所示。其次,我们需要根据数据确定X轴、Y轴,以及X轴Y轴的取值范围,因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。接下来,我们就可以选择适当的图表类型(折线图、柱状图、点状图等),并根据数据坐标在坐标系中描绘数据。最后,我们还可以在画布上添加额外信息,例如图表名称,图例等,当然
在上一章中我们讲过plot()绘图的基本结构,主要通过type参数来设置绘制图形的类型。
话说“一图胜千言”,在各类数据分析报告中经常会看见各种各样的图形,例如折线图、条形图、箱线图、点图等。
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
Matplotlib 是 Python 的一个绘图库,可以绘制出高质量的折线图、散点图、柱状图、条形图等等。它也是许多其他可视化库的基础。
上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则,为了生成各种复杂的叠加图层,需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则,本文便就常见的基础几何图形进行说明;
折线图和散点图是最常用的展示两个变量间关系的图表,在seaborn中,通过以下两个函数来绘制对应的图形
帮助文档 https://github.com/davidsjoberg/ggbump
FiveThirtyEight网站,也称作538,是一个专注于民意调查分析,政治,经济与体育的博客。网站于2008年3月7日建立,其名称来源于美国选举人团中选举人的数量,该网站集政治(Politics)、运动(Sports)、科学与健康(Science&Health)、经济(Economics)、文化(Culture)于一身,涉及面非常之广。作为可视化练习教程,我们关注的是其优秀的可视化作品。今天的推文就是对其中一副可视化作品进行仿制。如下所示(https://fivethirtyeight.com/features/fandango-movies-ratings/):
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
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~~
今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。 不要觉得专门为线条写一章推送有点小题大做,其实线条对于图表而言,功不可没,即便是不起眼的网格、轴线、或者线条的粗线、线型、磅数等都将决定着你的图表品质。 R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多,最常见的场景就是我们做geom_line()(折线图)、geom_path()(路径图),以及图表的绘图区(panel)、图表区、网格系统(grid)中所涉及到的线条。 今天以一个折线图为例,简要说明ggplot函数中关于线条的主要参数及其效
倾斜图,又名斜线图、斜率图,可以展示单指标不同时期的变化情况,既能展示值的大小变化,同时能展示排名变化。倾斜图可以看作简化后的折线图,如果我们对一条线如何发展的细节不感兴趣,而只想看看它沿哪个方向发展,那么斜率图就是一个不错的选择。尤其如果我们有很多折线,它们通常看上去没有普通的折线图那么混乱。以下是两个倾斜图的例子:
为了能更方便的查看,检索,对文章进行了精心的整理(PLUS)。建议收藏,各取所需,当前没用也许以后就用到了呢!
excel作为一个强大的统计工具,自身包含着一部分数据可视化的功能。R作为可视化的大势,自然也可以画出这些图,有一篇就通过ggplot2包进行了部分总结,甚是有趣,小编复刻学习了一番,现对代码做简单注释,以作分享。
image.png 之前有读者在公众号留言问开头的图应该如何画?我第一眼看到这个图简单的理解为了堆积柱形图,加折线图。所以基本的想法就是构造两份数据来画这个图,第一份用来画堆积柱形图,第二份用来画折线图。但是准备画图的时候才意识到这个堆积柱形图是一个分组的堆积柱形图,我之前画的都是单独的,没有画过分组的。一时还想不起来该如何画这个分组的堆积柱形图了。 今天找资料的时候找到一个链接 Beginners Guide to Creating Grouped and Stacked Bar Charts in R
给你一个二维整数数组 stockPrices ,其中 stockPrices[i] = [dayi, pricei] 表示股票在 dayi 的价格为 pricei 。 折线图 是一个二维平面上的若干个点组成的图,横坐标表示日期,纵坐标表示价格,折线图由相邻的点连接而成。 比方说下图是一个例子:
geom_smooth/stat_smooth一条平滑的线,但他是拟合曲线,不会遍历所有数据点
这种试验,比如有两个品种,株高的差异,每个品种调查了10株,就构成了这样的试验数据。
由上图可以看出,威少本赛季较上个赛季的进攻方式的变化:略微增加了三分球,减少了长两分,其他没有明显变化
前面介绍了一些ggplot绘图,ggplot2|从0开始绘制直方图,ggplot2|从0开始绘制箱线图,ggplot2|从0开始绘制折线图,这次介绍一下当数据为发散性正负值的时候,几种比较合适的展示方式。
多个水平的箱线图,可以展示不同水平的分布、平均值、方差等信息,也可以把显著性甚至多重比较加上去,R语言包这方面越来越友好了,代码都封装好了,十分流畅!
英国广播公司(British Broadcasting Corporation;BBC)是全球最大的新闻媒体,其中各类新闻稿件采用的统计图表能很好地传达信息。为了方便清洗可重复数据和绘制图表,BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化,经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot,帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。
不过,我做不到,我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形,而且我个人觉得,把ggplot2学习到这个程度就足够了。一张统计图就是从数据到几何对象(点、线、条形等)的图形属性(颜色、形状、大小等)的一个映射。
R 语言强大的可视化功能在科学研究中非常受欢迎,丰富的类库使得 R 语言可以绘制各种各样的图表。当然这些与本章内容毫无关系😅,因为笔者对绘制图表了解有限,仅限于能用的程度。接下来的内容无需额外安装任何包,仅使用 R 语言自带的绘图工具完成柱状图与折线图的绘制。如果对绘制的图表定制性要求较高,请搜索 ggplot2 包的相关教程。 柱状图 折线图 保存绘制的图表 柱状图 R 语言中使用 barplot() 函数来创建柱状图,下面绘制一个最简单的柱状图: > data1 <- c(0.7795875, 0.86
面积图是一种源于折线图但是改变了其展现方式的图形。具体地,它通过一定的区域面积来表示数据大小,利用不同的颜色或者线条来区别不同组的数据。William Playfair,苏格兰工程师和政治经济学家,是图形化统计方法的创始人,是面积图的发明人,除此之外他还发明了折线图、条形图、饼图等。他发表于1786年的著作The Commercial and Political Atlas中使用了面积图:
添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图,每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图,请使用facet_wrap()。 facet_wrap()的第一个参数应该是一个公式,你用〜后跟一个变量名创建(这里“formula”是R中数据结构的名称,而不是“equation”的同义词)。 传递给facet_wrap()的变量应该是离散的。
直播回看地址 https://appqtulvsie4217.pc.xiaoe-tech.com/detail/l_5e5dd4cfd2ef3_4Ramdutd/4?fromH5=true#/ 数据可
绘图是数据分析工作中的重要一环,是进行探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python工具包之一,它是一个跨平台库,用于根据数组中的数据制作2D图,主要用于绘制一些统计图形,例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱型图等。
今天遇到一个分组求均值的问题,愣是看不出问题出在哪了,大家帮我看看文末的代码是哪里出问题了,或者留言说一下自己分组求均值在R语言里是如何实现的。
ggplot2里画折线图的函数是geom_line(),这个函数是按照y值的大小从左往右,如果要实现上图所示折线的方向可以向左拐,可以使用geom_path()函数,比如
在前面的示例中,我们只处理了单个变量是时间序列的数据。然而,有一个以上的响应变量并不罕见。这种情况在宏观经济学中很常见。例如,我们可能对过去12个月的房价变化感兴趣,因为它与失业率有关。我们可以预期,失业率低时房价会上涨,反之亦然。
导读: 每天跟数据打交道,或许你已经习惯了用数据说话。怎样能让人更懂你的数据?图表是展现数据的有效方式,几种最常见的图表你都会用了吗?基于图表和数据的常见分析方法你都掌握了吗?本文以热映中的《复仇者联盟3》的豆瓣评分数据为例教会你玩转图表和分析方法。
今天我们照惯例来看下LeetCode周赛,这一场的比赛由普渡机器人赞助,前300名的同学可以获得内推机会。
绘图是数据分析工作中的重要一环,是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一,本文主要介绍数据可视化分析工具:Matplotlib。
ggplot2是与base r语言不同的作图语法,最少元素包括:指定数据、美学映射、几何对象
就是下面这张图,在途中用条形图展示了不同季节样本浮游动物的组成情况,同时使用带误差棒的折线图来表示浮游动物生物量的变化,相当于在一幅图中同时展示了群落的相对丰度和绝对丰度。
折线图添加误差线是非常常用的一种可视化方法,今天的推文介绍一下使用R语言的ggplot2作图的代码。模仿的是论文 Phased diploid genome assemblies and pan-ge
自己在课程开始之前就已经完成了R和Rstudio的安装,就直接从R语言基本操作部分开始看了。
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”。
因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容,包括:数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等,今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。
本来没有打算写这一篇的,因为在一幅图表中使用双坐标轴确实不是一个很好地习惯,无论是信息传递的效率还是数据表达的准确性而言。 但是最近有好几个小伙伴儿跟我咨询关于ggplot2的次坐标轴问题,平时的一些业务分析中,有些场景出于数据呈现的需要,或者阅读习惯等,往往需要在一幅图中呈现两个量级不等的坐标。 所以我觉得这一篇推送很有必要,确实在最新版的ggplot2(ggplot 2.2.0以上版本)中,已经加入了次坐标轴参数,通过这个次坐标轴的转换,我们可以模拟出不同数量级的次坐标轴效果。 因为其中用到了英文月份简
ggplot2 R的作图工具包,可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。 qplot 加载qplot library(ggplot2) # 测试数据集,ggplot2内置的钻石数据 qplot(carat, price, data = diamonds) dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ] #对diamonds数据集进行抽样 #1. 按color,size,shape的基本分类可视化 #1.1 简单的散点图(利用color分
真依然很拉风,简书《数据可视化》专栏维护者,里面有很多优秀的文章,本文便是其中一篇。
原文:https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/89579225
用许多条目来表示和比较时间序列,将它们绘制为折线图可能具有挑战性。绘制此类数据集的一种更方便的方法是地平线图,它能够压缩数据但仍保留所有信息。
WPF控件是Windows Presentation Foundation(WPF)中的基本用户界面元素。它们是可视化对象,可以用来创建各种用户界面。WPF控件可以分为两类:原生控件和自定义控件。
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