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R for data science （第一章） ②

使用ggplot2进行数据可视化② 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。...image.png 然而，这在我们的代码中引入了一些重复。 想象一下，如果你想改变y轴来显示cty而不是hwy。 您需要在两个位置更改变量，并且可能忘记更新一个变量。...换句话说，此代码将生成与上一代码相同的图： ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy)) + geom_point() + geom_smooth...image.png 如果将映射放在geom函数中，ggplot2会将它们视为图层的本地映射。 它将使用这些映射来仅扩展或覆盖该层的全局映射。 这使得可以在不同层中显示不同的aesthetics。...您可以使用相同的想法为每个图层指定不同的数据。 在这里，我们的平滑线仅显示mpg数据集的子集，即小型汽车。 geom_smooth（）中的本地数据参数仅覆盖该层的ggplot（）中的全局数据参数。

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中了数据可视化的毒：BBC如何使用R语言绘制数据图表？

我们将在这篇文章中介绍我们如何以及为何要使用 R 语言的 ggplot2 软件包来创建可直接使用的图表，我们也会给出我们的流程和代码以及分享我们一路上所学到的东西。...对于这个软件包，我们的目标是仅包含绘制每张图表时所必需的函数，以简化工作流程，也不失灵活性——因为灵活性是使用 ggplot2 的一大实在优势。 ?...我们的想法是，每当数据团队的成员解决一个特定问题时（比如在图中加入一条曲线箭头或突出显示条形图的一条），都能将代码加入到这个「食谱」中，从而节省你和同事下一次的时间。 ?...我们的重点是创建一个可重复的工作流程，这意味着我们无需在另一个程序中进行最后的润色，就能完全使用 R 创建出尽可能多的图表，而且将我们的知识集中到一起能让这些知识轻松地传递给不太习惯使用 R 的团队成员...但对于静态图表，我们发现 R 和 ggplot2 非常有用。 也许最重要的应该是团队合作：通过将我们的努力汇集一处和分享我们的技能，我们的知识获得了极大的增长。

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美国公司裁员潮时间线◉科技寒冬可视化；3份报告回顾中国开发者2022；自动驾驶下半场，谁会冲出重围 | ShowMeAI每周通讯 #005-01.07

图片⌨️ 顶级编程语言| 新存储库占所有存储库的百分比，是本项排名的依据。图表显示了2019年至2022年的编程语言年度排名。...德国开发者喜欢打开 Issue 和评论，IssueEvent 和 CommentEvent 占比分别为 4.18% 和 12.66%韩国开发者更喜欢直接推送到存储库 (PushEvent)日本开发者最有可能通过拉取请求提交代码...当行业来到下半场，考验的不仅仅是技术，而是技术、产品、运营等多个维度的综合考量。接下来的竞争会越来越激烈，谁能杀出重围？...在融资规模仅为2021年五分之一、弹药有限的情况下，投资人更倾向投去什么地方？自动驾驶公司纷纷发力量产，资本关注项目产品化及商业化能力的背后，有怎样的投资逻辑？...乐视工作制改为四天半；高通新年裁员；AI绘画公司开始倒闭；网易入股张艺谋元宇宙公司；GitHub今日热榜 | 资讯日报---往期通讯图片阳过→阳康，数据里的时代侧影；谷歌慌了！

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day4 呦呦鹿鸣——R for data science阅读笔记之ggplot（）

geom_形状（）定义一个几何图形,表示数据的几何对象形状：bar-条形图；line-折线图；boxplot-箱线图；point-点对于有缺失值的数据，散点图内没有显示，但有报错“warning"Removed...默认值为FALSE，即表示warning;更改为TRUE，即静默warning加一个变量将物种 species作为图例，用不同颜色和形状标识（兼顾色盲群体的需求）geom_point(aes(color...显示体重和鳍状肢长度之间关系的平滑曲线geom_smooth(method = "lm")注意添加位置是给每个企鹅种群单独拟合曲线？还是给整个企鹅群体拟合曲线？给图加上标题吧！...calls更简洁的 ggplot2 代码表达式ggplot(penguins, aes(x = flipper_length_mm, y = body_mass_g)) + geom_point...的前两个参数是 data 和 mapping,在简洁代码表达式中会省略，Visualizing distributions分类变量#绘制条形图检测某一分类变量分布ggplot(penguins, aes

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富集分析DotPlot，可以服

首先，转换数据、存储数据这一步是独立于作图的。图只能显示部分数据 (这点Y叔也有提到，用了simplify会好些，但也还会有不少通路)，所有富集条目导出作为文章附表，以显示信息的全面和真实。...其次，即便可以画出所有富集数据 (用一副大图)，也会先对结果做下筛选，一些特别基础的、极父层的生物富集通路也会选择不展示，优先展示样品属性更相关的。...如果选择的通路在一个基因集合富集，另外一个不富集，就不显示；如果选择的通路是在多个基因集中都富集的，但富集程度不同，是可以显示的; 而且这些通路会优先显示在图的上部，下面我会给出例子。...如果想用之前的代码重复，把-s GeneRatio改为-s Count。...一步作图的优势 一步作图相比于直接写R代码有什么好处呢？ 模块化好。也就是Y叔提到的数据处理和可视化分开；一步作图，只是作图，不做无关的处理，更随意。 易用性强。敲代码，总不如改参数来得快。

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R for data science （第一章）①Chapter1 使用ggplot2进行数据可视化

创建ggplot 要绘制mpg，请运行此代码将displ放在x轴上，将hwy放在y轴上： ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ...例如，您可以将点的颜色映射到类变量以显示每辆汽车的类。...ggplot2还将添加一个图例，说明哪些级别对应于哪些值。 颜色显示许多不寻常的点是双座汽车。这些车似乎不像混合动力车，实际上是跑车！...语法强调了对x和y的有用见解：点的x和y位置本身就是aesthetic，可以映射到变量以显示有关数据的信息的可视属性。 绘制美学图后，ggplot2会处理其余部分。...例如，我们可以将我们的情节中的所有点都设为蓝色： ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy), color

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腾讯视频、优酷、乐视视频纷纷品牌升级，网络视频下半场会怎么玩？

视频市场进入下半场之后，它们正在调整思路、重新布阵迎战，而从这几家颇具代表性的玩家的新思路中，也能窥见2017年乃至整个下半场网络视频的发展趋势。...腾讯视频：“不负好时光”，强化自制内容抓住年轻人 早在去年11月的“V视界大会”上，腾讯视频就进行了品牌升级，将slogan改为“不负好时光”，继续努力抓住年轻用户。...其白皮书显示，90后已成腾讯视频观看主流群体、00后也正在迅速崛起，因此从内容、产品和模式上抓住这些用户将成为其重点。...优酷：“这世界很酷”，内容类型化和品牌化满足年轻人 优酷曾经的slogan为“世界都在看”，去年12月十周年时，其更换logo的同时将slogan改为“这世界很酷”，强调“酷”表明其要迎合年轻人的口味。...2017年这个趋势显得更明显，腾讯视频表示自制内容投入是2016年的8倍，乐视视频表示要拿出超70%的预算做自制，就连过去UGC为主的优酷也选择了3+X和6+V的内容类别去布局内容自制。

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生信星球 Day 4 —— 橙子🍊

源自生信星球，由于有R基础，内容1、2、3跳过了基础代码1、显示文件列表（右下角窗口file直接有显示，在R中其实不那么重要）dir()list.files()图片2、显示历史命令（右上角history...也有）history()就像view(a)可以直接点击environment中的a一样绘图基础ggplot21、ggplot2的内置数据框mpg（需library(ggplot2)才能读取）拿到一个数据首先就要观察它...mpg #查看帮助文档查看每列的非重复值及每个值的重复次数(直接用base的table(mpg$manufacturer)感觉效果类似)#用dplyr包的distinct函数p<-mpglibrary...仅显示非重复值，不显示重复次数。...count(p,manufacturer) #显示出现次数2、入门级ggplot2模板（大写部分可替换）ggplot(data = MPG)+ geom_POINT(mapping = aes(x

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Day06 生信马拉松-R语言作图

基础包绘图函数内容-仅作了解，不常用# 低级绘图函数line() #添加线curve() #添加曲线abline() #添加给定斜率的线points() #添加点segments() #折线arrows...，也可以为十六进制色彩代码图片 2.2 手动设置，需要设置为有意义的值--与数据内容无关ggplot(data = iris) + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length...WARNING①不要修改内置数据,你会忘记修改过②保留原始数据，防止可正常运行但错误的代码，不对原始数据进行修改3.分面3.1 根据映射分面ggplot(data = iris) + geom_point...freggplot(data = fre) + geom_bar(mapping = aes(x = Var1, y = Freq), stat = "identity") #手动添加y轴/y值5.2 将count改为...", color="Species")代码可运行却不出图--画板被占用多次运行dev.off(),直到NULL DEVICE为止,再重新运行出图代码,或dev.new()2.图片的保存

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R语言学习 - 柱状图

指定下分组信息，位置计算就正确了 # position="fill" 展示的是堆积柱状图各部分的相对比例 # position="stack" 展示的是堆积柱状图的原始值 p <- ggplot(data_m...纵轴的显示改为百分比 p <- ggplot(data_m, aes(x=variable, y=value)) + geom_bar(stat="identity", position="fill...长矩阵分面绘制 再复杂一些的矩阵 (除了有不同时间点的信息，再增加对照和处理的信息) library(ggplot2) library(reshape2) library(dplyr) data_ori..., 纵轴的显示改为百分比 # position="fill" 展示的是堆积柱状图各部分的相对比例 # position="stack" 展示的是堆积柱状图的原始值，可以自己体现下看卡差别 p <- ggplot...geom_text(aes(label=freq), position=position_fill(vjust=0.5)) + facet_wrap(~Condition, ncol=1) p 这样两种条件下的比较更容易了

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R语言ggplot2散点图添加拟合曲线和回归方程的简单小例子

基本的散点图并添加拟合曲线 library(ggplot2) p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth(method = "lm...题外话：有读者在公众号留言说R语言做出来的图有锯齿，应该是在Rstudio那个图形显示界面就是这个，如果导出图片后就会变得清楚了，这里为什么在Rstudio的图形显示界面会不清楚 我也不知道 如果要显示...95%置信区间，可以将se参数的FALSE改为TRUE p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth(method = "lm",...第二种方法 现成的R包 ggpmisc 加载R包，模拟数据集 library(ggplot2) library(ggpmisc) df <- data.frame(x = c(1:100)) df$y...最后是调整细节进行美化 点的大小与颜色，透明度 拟合曲线相关颜色，粗细与填充 去掉背景网格线 代码 ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth

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Fama French (FF) 三因子模型和CAPM模型分析股票市场投资组合风险收益可视化

如果我们导入不同的 FF 因子集，我们将需要指定不同的列名。 作为一种替代方法，下面的代码块在导入后将列转换为数字，但更通用。它可以应用于其他 FF 因子集合。...为了做到这一点，我们将X1列重命名为date，然后将我们的列格式改为数字。...Gob3Fars %>% select%>% mutate %>% head 我们还有其他方法可以解决这个问题--一开始，我们就可以将我们的投资组合收益率索引到indexAt = firstof...因此，我们的 3 因子 FF 方程为 lm(R_excess ~ MKT_RF + SMB + HML。 我们将在 CAPM 代码流中添加一项，即为我们的系数包括 95% 的置信区间。...我们可以将这些结果通过管道传输到 ggplot() 并创建具有置信区间的系数散点图。我不想绘制截距，因此会将其从代码流中过滤掉。 我们用errorbar添加置信区间。

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GPT系列产品驯服指南

综上，常用场景推荐如下： 文章润色：ChatGPT 代码生成和debug：New Bing 关于实时事件的文案生成：New Bing 本地文件总结：调用api的开源工具 2....常用prompt示例 更推荐使用输入多-输出少的模式使用ChatGPT类产品，以保证准确性和内容丰富度。...问题：{{}} 例如输入为 {{}} 2.2 去重工具 接下来我发送给你的句子，你应尽可能多地使用同义词替换其中的词语，例如避免改为规避，如果改为若是，每个句子必须保证13个字符不能相同，汉字算两个字符...，英文单词算一个，不能仅通过删除、增加、修改一两个字符的方式，可以在无法替换的句子中间插入一些无意义又无影响的词语来规避，也可以在不影响其含义的情况下修改语序，可以使用缩写的方式，必须严格遵守这条规则，...请将我简单的词汇和句子替换成更为优美和易读的表达方式，确保意思不变，但使其更符合学术论文表达。请仅回答更正和改进的部分，不要写解释。我的第一句话是 "{{}}"，请翻译它。

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R可视乎|分面一页多图

双变量数据可视化可能对于我们比较简单， 但是如果变量是三个或者更多，怎么在一幅图一起显示呢？今天我们就来讨论这个问题，解决方案有两种。 1.数据介绍 使用R包自带的mpg数据集，前几行展示如下。...ggplot2的分面有两种方式，分别使用 facet_wrap 或 facet_grid 函数。...使用facet_grid(drv~cyl)生成的图中，空白单元的意义说明drv与cyl在该单元没有关系。以下代码可以看出两者之间的关系。...ggplot(data=mpg)+ geom_point(mapping = aes(drv,cyl)) 4.3. facet_grid()可以转换为facet_wrap图，只需改为facet_grid...去除条子框以及改变条子位置 加入参数：strip.position = "top"（默认），可改为其他（见上面参数详解）并加入theme将strip.placement="outside"就可以去除条子的框了

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99-R可视化27-超级多的ggplot绘图主题大全

1-自带主题 首先就是一些自带主题了，其实也蛮朴素的： theme_gray() 默认主题，灰色。 theme_bw() 非常适合显示透明度的映射内容。...theme_foundation是一个完整的主题,只有最小的元素定义。它相比于theme_gray或theme_bw更容易通过扩展创建新的主题,因为那些主题和有着较深层次的主题定义。...theme_stata 基于 Stata graph schemes的主题 theme_tufte 基于数据墨水最大化和图形设计的Edward Tufte 定量信息的视觉显示。...clean, scientific, plain, clear, minimal, pastel. spacing: 数值型，越大距离越远； type: 默认"outer", "inner" 则主题仅控制坐标内部...比如让颜色更浅一些，但前提是你需要配置ggthemr 的配色方案： ggthemr('solarized', layout = "minimal", spacing = 1.5) lighten_swatch

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