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12个案例教你用Python玩转数据可视化

我们需要用坐标来将数据定位到地图上，通常我们使用的就是这个点的经度和纬度。有很多现有的文件格式可以存储地理位置数据。...在这个示例中我们将会使用到特别的shapefile格式以及更常见的制表符分隔值（Tab Separated Values，TSV）格式。...我们将使用的shapefile包含了国家边界、人口以及国内生产总值（Gross Domestic Product，GDP）的数据。我们可以使用cartopy库下载shapefile。...然而，如果我们只是想使用ggplot2的话，用pyggplot库会显得更加方便。在这个示例中将实现三个国家的人口增长的可视化，使用的数据来自pandas上检索到的世界银行的数据。...准备工作 首先你需要有安装了ggplot2的R语言环境。如果你不是特别想使用ggplot2，或许你可以跳过这个示例。

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Day7：R语言课程 (R语言进行数据可视化)

ggscatter3 数据点的尺寸非常小。可以调整geom_point()的大小，但并不需要列入aes()，因为是指定点的大小，而不是将其映射到一个变量。...进行绘图所需的所有信息，可以尝试绘制一个箱线图。...箱形图提供了基于五分位数的数据分布图。框的顶部和底部代表第一和第三个四分位数（分别为25%和75%）。框内的线代表中位数（50%）。在框的上方和下方延伸到的点代表数据集的最大值和最小值。...将轴标签的大小更改为默认值的1.5倍。 将轴文本的大小（刻度线上的标签）更改为比默认值大1.25倍。 以与更改轴文本大小相同的方式更改绘图标题的大小，使用plot.title。...然后我们使用刚刚创建的ggplot散点图将图像绘制到设备上。

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    生信技能树七天学习小组 Day4笔记——R语言基础

    1.2.1 ggplot2绘图模板ggplot(data = )+ (mapping = aes())在使用时将DATA、GEOM_FUNCTION...“能用代码解决的问题就不要手动去数”mpg直接查看dim(mpg)都可以解决（3）变量drv的意义是什么？?mpg（4）使用hwy和cyl绘制一张散点图。...图形属性映射1.3.1 基本定义将数据集中的变量（列）映射为图形的属性（图中对象的可视化属性：数据点的大小、形状和颜色）将图中点的颜色映射为变量class，来显示每辆汽车的类型：ggplot(data...size = cyl))shape：连续变量映射到shape中会报错如果将同一个变量映射为多个图形属性，会发生什么情况？...（6）在使用函数facet_grid()时，一般应该将具有更多唯一值的变量放在列上。为什么这么做呢？

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    R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM|附代码数据

    SVM的强大功能是可以使用一组称为“核”的数学函数将数据重新排列或映射到多维特征空间，在该空间中数据可以线性分离。 然后，SVM在较高维度的空间中绘制一条线，以最大化两个类之间的距离。...将新的数据点提供给SVM后，它会计算该点落在线的哪一边并进行预测。 ---- SVM的另一个优点是，在可以使用它之前，必须选择的参数相对较少。...低C会创建更平滑的决策边界并减少过度拟合，而高C会尝试正确分类训练集中的每个数据点，并可能导致过度拟合。我们希望减少模型的过拟合量，因此我们将选择一个值1。...我们可以收集成千上万个数据点，然后尝试自己找到这些关系，也可以使用支持向量机为我们完成工作。...让我们看看我们可以使用AUD / USD 每小时数据将开盘价与50期简单移动平均线（SMA）比较，从而在3期RSI中找到模式并定义趋势。 加载历史价格。

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    R数据科学|5.5.3内容介绍

    例如，你可以看到钻石的克拉数和价值之间存在一种指数关系： ggplot(data = diamonds) + geom_point(mapping = aes(x = carat, y = price...存在问题：随着数据集规模的不断增加，散点图的用处越来越小，因为数据点开始出现过绘制，并堆积在一片黑色区域中（如上面的散点图所示） 解决方法：使用alpha图形属性添加透明度： ggplot(data =...使用分箱处理 但是对于特别大的数据集使用透明度也不管用了，另一种解决方法是使用分箱。...以上示例使用了cut_width(x, width)函数将 x 变量分成等宽的分箱。 如果想要体现不同数量的观测值，可以使用参数varwidth = TRUE 让箱线图的宽度与观测数量成正比。...另一种方法是近似地显示每个分箱中的数据点的数量，此时可以使用cut_number()函数： ggplot(data = smaller, mapping = aes(x = carat, y = price

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    R语言绘制曲线图

    由于ggplot2中的geom_line()函数只能绘制折线图，需要用到ggalt提供的geom_xspline()函数绘制光滑的曲线图 geom_line 将所有点连接起来，是折线图但不平滑 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 实现遍历所有点的光滑曲线需要用到插值原理 一个更好的选择是使用插值splines.这也是一个使用多项式的插值,但不是只使用一个(...如你所尝试的),它使用很多.它们被强制执行以使曲线连续的方式遍历所有数据点....，这不能直接用ggplot完成,但可以使用ggalt :: geom_xspline完成 1数据构建 image.png 用ggplot+geom_xspline实现 > mydata<-read.csv...(p,header=T) > ggplot(mydata, aes(x, y) )+ + geom_xspline(spline_shape=-0.5, size=0.25)+ + geom_point

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    什么？你竟然还不知道t-SNE降维算法！

    它将多维数据映射到适合于人类观察的两个或多个维度。PCA是一种线性算法，它不能解释特征之间的复杂多项式关系。而t-SNE是基于在邻域图上随机游走的概率分布来找到数据内的结构。...具体原理步骤如下所示： 随机邻接嵌入（SNE）从通过将数据点之间的高维欧几里得距离转换为表示相似性的条件概率而开始，数据点xi、xj之间的条件概率pj|i由下式给出： 其中σi是以数据点xi为中心的高斯方差...对于高维数据点xi和xj的低维对应点yi和yj而言，可以计算类似的条件概率qj|i： 可以看出，SNE通过仿射(affinitie)变换将数据点映射到概率分布上，将两个数据点之间的欧式距离转换为以一个点为中心一定范围...SNE的代价函数关注于映射中数据的局部结构，优化该函数是非常困难的，因此在SNE的基础上提出t-SNE，其在高维空间下使用高斯分布将距离转换为概率分布，在低维空间下使用更加偏重长尾分布的方式来将距离转换为概率分布...col=Group), size=3) + scale_colour_manual(values=as.character(col[,2])) + theme_classic() 其中dims为降维后的维数，

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    原创 | R的基础及进阶数据可视化功能包介绍

    根据R绘图原理，使用如上语句，我们首先在空白的画布上描绘出了我们提到的第一个元素，平面直角坐标系 Figure 1 plot()确定平面直角坐标系 在R语言里，图表的绘制我们都可以使用编程，将一个任务...我们将使用R Studio中自带的数据集mpg来进行ggplot2可视化演示根据R绘图原理，我们需要在ggplot2中将一个图表拆分成若干个子元素并进行叠加绘制。...data=mpg表示使用的数据集为mpg，mapping中是定义了映射到图表X轴、Y轴的数据属性，以及每个数据点的颜色（映射在X轴上的数据属性是displ，Y轴是hwy，颜色则按照数据集中class的种类标注...在绘完数据点后，参考plot()，在ggplot2中我们也通过使用第三个元素，geom_point()来改变几何对象类型。...很多功能包的使用，比如ggplot(), gganimate(), 其中的元素便是根据R绘图原理，将一个宏观的图表进行元素拆分，并进行分别叠加声明。另外，在绘图时，千万不要急于对图表进行美观。

    3.7K30

    R语言可视化——ggplot携手plotly，让你的图表灵动起来！

    而这里提到的plotly包就是该机构专门针对R语言环境发布的可视化包（具有不仅R语言，给MATLAB和Python都留有接口），不但可以协助ggplot2包将静态图表动态化，而且拥有自己独特的作图函数语法...包下载及加载： devtools::install_github("ropensci/plotly") library("plotly") library(ggplot2) 这里我将使用ggplot2的内置数据集...接下来是我们要重点关注的地方，以上使用ggplot函数制作的默认的散点图，是一张静态的不带任何交互效果的图表。...运行完以上代码，再次zoom你的图表，仔细观察你会发现，图表右上角多出了一行菜单，而且当你将鼠标悬浮在任意一个数据点上时，立马回弹出对应的文本信息对对应数据点进行详细注释。...更加不可思议的是，当你用鼠标单击右侧图例对应分类项，则图表中会对应只显示选中的分类项目数据点； 右上角的菜单中你可以自由选择将图表聚焦呈现、放大缩小、保存为图片等多种功能。 ?

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    R语言可视化——折线图、平滑曲线及路径图

    本例所用到mpg数据集只有234个记录,使用geom_smooth参数应该默认使用的方法参数就是loess,这里我们可以检验一下： ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_point...接下来我们依次尝试其他几个拟合曲线： ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_point()+geom_smooth(method="lm",se=FALSE) ?...路径图：geom_path() 以上函数参数可以画出路径图,其实就是根据每一个数据点的出现先后顺序,依次链接所有点所形成的路径： ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_path()...（而路径图则按照实际数据点在数据集中出现的先后顺序依次联结）。 ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_line(colour="steelblue") ?...默认的折线线条位置参数应该position=identity，我们也可以尝试使用其他几个参数 ggplot(iris,aes(Sepal.Length,Sepal.Width,colour=Species

    5.2K100

    数据处理基础—ggplot2了解一下

    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。...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。...通常，聚类算法旨在将数据点（例如，细胞）分成其成员彼此更相似的组。...让我们尝试将基因聚类的数量设置为2： pheatmap(test, kmeans_k = 2) ?...任务5：尝试将群集数量设置为3.您认为哪个群集数量更具信息量？ 5.8.7 主成分分析 主成分分析（PCA）是一种统计过程，它使用变换,将一组观察值转换为一组称为主成分的线性不相关变量值。

    1.5K30

    干货：12个案例教你用Python玩转数据可视化（建议收藏）

    10 显示地图 无论是处理全球数据还是本地数据，使用地图都是一个适合的可视化方式。我们需要用坐标来将数据定位到地图上，通常我们使用的就是这个点的经度和纬度。有很多现有的文件格式可以存储地理位置数据。...在这个示例中我们将会使用到特别的shapefile格式以及更常见的制表符分隔值（Tab Separated Values，TSV）格式。...我们将使用的shapefile包含了国家边界、人口以及国内生产总值（Gross Domestic Product，GDP）的数据。我们可以使用cartopy库下载shapefile。...准备工作 首先你需要有安装了ggplot2的R语言环境。如果你不是特别想使用ggplot2，或许你可以跳过这个示例。...12 使用影响图高亮数据 类似于气泡图，影响图（influence plot）会考虑到单个数据点拟合、影响和杠杆之后的残差。残差的大小绘制在垂直轴上，并且可以标识数据点是异常值。

    3.8K41

    散点图及数据分布情况

    A：将分组变量映射到点形shape，或颜色colour属性。...+geom_point(alpha=.01)#透明度为99% *只是数据点非常多的时候，这样的渲染会特别的慢，而高精度的位点反而反应的非常快 #法二：将数据点分箱bin，并以矩形来表示，同时将数据点密度映射到矩形的填充色...只是，如果变量增加一倍，点的面积就会增加四倍 #因此我们更加希望将GDP映射到面积上，可以使用scale_size_area() cdat_sp ggplot(cdat, aes(x = healthexp...A：使用geom_density()函数，将分组变量映射到colour或者fill属性即可。分组变量必须是因子型或者字符向量。...系统默认使用等高线或者瓦片图将密度映射到填充色或者瓦片图的透明度 #制作底图 faithful_p ggplot(faithful, aes(x = eruptions, y = waiting)

    8.2K10

    如何使用dask-geopandas处理大型地理数据

    为了解决这个问题，读者尝试使用了dask-geopandas来处理约两百万个点的数据，但似乎遇到了错误。...对于dask-geopandas，可以通过调整Dask的工作进程数和内存限制来优化性能。...代码审查：仔细检查实现代码，尤其是dask-geopandas的部分，确认是否正确使用了并行计算和数据分区功能。 批处理：如果可能，尝试将数据分成更小的批次进行处理，而不是一次性处理所有点。...使用更高效的空间连接 在使用dask_geopandas进行空间连接时，确保操作是高效的。你的代码尝试使用geopandas.sjoin，但是应该使用dask_geopandas.sjoin。...检查最终保存步骤 在保存结果时，如果尝试将整个处理后的数据集写入单个文件，这可能也会导致内存问题。

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    VlnPlot结果及常用参数浅析

    中间较宽的部分表示数据点比较集中的区域，即大多数细胞的基因数量或RNA分子总数落在这个范围内。 两端较细的部分表示数据点较少的区域，即较少的细胞具有这些数值。...处理的复合图形，而"gg"和"ggplot"表示它是基于ggplot2创建的图形对象。...映射（mapping）： 定义了数据如何映射到图形的美学属性上，例如颜色、形状、大小等。 主题（theme）： 定义了图形的外观和风格，如字体、背景色、轴线等。...坐标（coordinates）： 表示图形使用的坐标系统，例如笛卡尔坐标、极坐标等。 分面（facet）： 表示图形是否使用了分面，分面可以将数据的子集并排或堆叠显示。...combine：是否将图表组合成一个单一的patchworked ggplot对象。如果为FALSE，则返回一个ggplot列表。

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    R语言可视化——关于ggplot所支持的数据地图素材类型

    虽然从数据存储格式上来讲我们分为shp素材、json素材，但是由于在R语言中使用ggplot2作图，所支持的数据集对象大致又可分为两类，它们都可以由shp、json数据文件转化而来。...而sf对象将这种控件数据格式件进行了更加整齐的布局，使用st_read（）导入的空间数据对象完全是一个整齐的数据框，拥有整齐的行列，这些行列中包含着数据描述和几何多边形的边界点信息。...接下来通过案例演示来解释以上原理： 通常我们制作一个数据地图的方式如下： shapefile文件导入： setwd("D:/R/rstudy/CHN_adm") china_map使用rgdal::readOGR和sf::st_read 来导入。...（之后会讲到） china_map<-readOGR("CHN_adm1.shp",stringsAsFactors=FALSE) OGR data source with driver: ESRI Shapefile

    2.4K41

    空间地理数据可视化之 ggplot2 包及其拓展

    众所周知，地图对于传达地理空间信息非常有用，我们将介绍一些简单的例子，展示一些在 R 语言中常用于制图的包，即 ggplot2 、tmap 、leaflet 和 mapview 等。...本篇将主要介绍 ggplot2 包及函数的用法以及它的拓展（ gganimate 和 plotly 包）。 1....其中，aes() 用于将数据中的变量映射为对象的视觉属性； 可选的元素，如标尺、标题、标签、图例和主题等。 我们可以使用 geom_sf() 函数和一个简单特征对象（ sf 类）来创建地图。...expectancy") p + transition_time(year) + labs(title = "Year: {frame_time}") 用 gapminder 数据集创建的动画 将数据点作为背景...transition_time(year) + labs(title = "Year: {frame_time}") + shadow_mark(alpha = 0.3, size = 0.5) 将数据点作为背景后的动画

    3.2K30

    Kaggle | 使用Python和R绘制数据地图的十七个经典案例(附资源)

    这篇文章中，你将学习如何用Python和R，使用包括实际代码示例的几种方法来布局和可视化地理空间数据。...注：Shapefile文件是描述空间数据的几何和属性特征的非拓扑实体矢量数据结构的一种格式 R 地图 对于R用户，Kaggler Umesh显示，你需要的是ggplot2和Hadley Wickham的地图包...使用ggplot2软件包在R中绘制地图 http://zevross.com/blog/2014/07/16/mapping-in-r-using-the-ggplot2-package/ 请注意，你目前无法在内核中使用...2014年美国社区调查数据处理shapefile（Phil Butcher分派的代码）。...按照以下教程，使用Plotly也可以尝试其他任何地图类型： 县级choropleth https://plot.ly/python/county-level-choropleth/ 散点图 https

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