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R 可视化 | 华夫饼图

华夫饼图是展示总数据组类别情况一种有效图表。它是西方一种 由小方格组成面包,所以这种图表因此得名为华夫饼图。 本文框架 ?...点状华夫饼图 点状华夫饼图(dot matrix chart)以点为单位显示离散数据,每种颜色 点表示一个特定类别,并以矩阵形式组合在一起,适合用来快速检视数据 集中不同类别的分布和比例,并与其他数据集分布和比例进行比较...当只有一个变量/类别时(所有点都是相同颜色),点 状华夫饼图相当于比例面积图 library(ggforce) ggplot(df, aes(x0 = y, y0 = x, fill = category...library(dplyr) nrows <- 10 ndeep <- 10 unit<-100 df <- expand.grid(y = 1:nrows, x = 1:nrows) categ_table...equal = TRUE, pad = 0, use_glyph = FALSE, glyph_size = 12, legend_pos = "right") 主要参数含义: parts 用于图表命名向量

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R常用基本 函数汇总整理

使用Rrnorm函数产生样本量为1000标准正态分布采样,每一种normality test函数分别检验其正态性,算出一个p-value;循环10000次,每一种test都产生一个长为10000由...,返回为一个list dimnames() 返回或设置对象每一维名字 row.names() 返回或设置矩阵类对象名称 colnames() 返回或设置矩阵类对象名称...,对画图时标注有用 substitute() 将表达式中变量名替换为变量,其余部分不变 quote() 返回其参数,不做任何改变 format() 格式化输出 t...= 比较数值或向量或factor变量,返回逻辑向量 identical 比较两个变量,返回一个逻辑,适合做if和while条件判断式 all.equal 比较两个变量,返回真值或某种相似度描述...frame中不包含NA行号

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BAT面试题36:标准化和归一化;随机森林填充缺失

P36 标准化与归一化区别? 简单来说,标准化是依照特征矩阵列处理数据,其通过求z-score方法,将样本特征转换到同一量纲下。...2.缺失较少 其余特征缺失都在10%以内,我们可以采取很多方式来处理: 1) 把NaN直接作为一个特征,假设0表示; 2) 均值填充; 3) 随机森林等算法预测填充 ?...P37 随机森林如何处理缺失 RF中有相应缺失处理方法,本次记录其两种缺失处理技巧 1 暴力填补 Python中na.roughfix包提供简单缺失填补策略: 对于训练集中处于同一个类别下数据...2 相似度矩阵填补 RFPython实现中,有一个rfImpute包,可以提供更加高层缺失填补。 1) 首先先用暴力填补法进行粗粒度填充。...2) 然后使用上述填补后训练集来训练随机森林模型,并统计相似度矩阵(proximity matrix),然后再看之前缺失地方,如果是分类变量,则用没有缺失观测实例相似度中权重进行投票;如果是连续性变量

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环境遗传相关 | 育种中基因与环境互作

在这种模式下,基型之间差异因环境而变,也就是说存在基因型和环境间互作 模式三:是交叉互作,基因型间差异绝对在两个环境下是相等,这时基因型效应为 0,只存在环境效应和互作效应 模式四:是交叉互作...,基因型间差异绝对在两个环境下不相等 最常见互作是模式二和模式四。...「常用数据格式:」 利用系谱构成A矩阵多性状动物模型计算,比如半同胞个体在不同环境中,亲代子代个体在不同环境中 利用全基因组SNP信息构建G矩阵(或者H矩阵),利用多性状GBLUP,计算环境遗传相关...,加性us矩阵,残差diag矩阵: mod3 = asreml(cbind(phe_A,phe_B) ~ trait + Sex, random = ~ us(trait):vm(ID,ainv),...非常大坑 因为我数据是模拟数据,两个场相关系数几乎为1,us矩阵时,发现相关系数为0,反复测试一直失败,后来我asreml中corgh函数,试了一下,果然成功了。

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R语言笔记完整版

a["name1","name2"]——矩阵以行和列名称来代替行列下标,name1是行名,name2是列名 rbind()——矩阵合并,按行合并,自变量宽度应该相等 cbind...()——矩阵合并,安列合并,自变量高度应该相等 t()——矩阵转置 det()——行列式 solve(A,b)——求线性方程组Ax=b...as.matrix()[,1]——把数据框转化为矩阵后,再去提取列向量 na和NULL区别 is.na()——判断na存在,na是指该数值缺失但是存在。...处理缺失数据na 1、将缺失部分剔除 2、最高频率来填补缺失 3、通过变量相关关系来填补缺失 4、通过探索案例之间相似性来填补缺失...调整R方考虑回归模型中参数数量,更加严格 4、检验解释变量x与目标变量y之间存在依赖关系, 统计量F,p-valuep越小越好 5、绘图检验plot(<

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基因与环境互作(G by E)

在这种模式下,基型之间差异因环境而变,也就是说存在基因型和环境间互作 模式三:是交叉互作,基因型间差异绝对在两个环境下是相等,这时基因型效应为 0,只存在环境效应和互作效应 模式四:是交叉互作...,基因型间差异绝对在两个环境下不相等 最常见互作是模式二和模式四。...「常用数据格式:」 利用系谱构成A矩阵多性状动物模型计算,比如半同胞个体在不同环境中,亲代子代个体在不同环境中 利用全基因组SNP信息构建G矩阵(或者H矩阵),利用多性状GBLUP,计算环境遗传相关...,加性us矩阵,残差diag矩阵: mod3 = asreml(cbind(phe_A,phe_B) ~ trait + Sex, random = ~ us(trait):vm(ID,ainv),...非常大坑 因为我数据是模拟数据,两个场相关系数几乎为1,us矩阵时,发现相关系数为0,反复测试一直失败,后来我asreml中corgh函数,试了一下,果然成功了。

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快速掌握R语言中类SQL数据库操作技巧

在数据分析中,往往会遇到各种复杂数据处理操作:分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好选择:R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。...matrix() #矩阵用法 matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE,dimnames = NULL) #表示生成1行,1列一个矩阵,其中仅仅包含一个元素...对于NA操作,主要都集中在了过滤操作和填充操作中,因此就不在单独介绍NA处理了。...排序 #order默认升序,变量前加“-”代表降序 #排序操作,大多都是基于索引来完成 #order()函数来生成索引,再匹配数据数值上面。...“-”代表降序 > #排序操作,大多都是基于索引来完成 > #order()函数来生成索引,再匹配数据数值上面。

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【生信技能树培训笔记】R语言基础(20230112更新)

不建议带引号字符。可以用字母和数字组合,但是数字要在字母后面。不能用空格,运算符号在名称中。可以使用下划线。不建议中文作为变量名称。2....将k1作为y轴;k2作为x轴图片图片plot() 默认作散点图,可以指定另外作图形式(折线图,点线图等,详见帮助文档)boxplot() ~连接指定需要作图数学公式中函数和自变量(可以是组合分组变量...gene4CHANGE up up NA downscore 12 23 50.00 2p.value 0.01 0.02 0.07 0.05给矩阵画热图...默认all=FALSE,表示只取共同列或行中相同内容进行合并,当指定all=TRUE时,取两个数据框中指定行列并集进行合并,任一表中缺失,则用NA填充。...相应缺失同样NA填充,如:> merge(test1, test2, by='name', all.x = T) name blood_type group vision1 Damon

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【基础】R语言2:数据结构

数据类型数值型:用于直接计算加减乘除字符串型:可以进行连接,转换,提取等逻辑型:真或假日期型等R对象R语言中变量可以赋值给变量任何事物,包括常量、数据结构、函数甚至图形对象都拥有某种模式,描述此对象是如何储存...)2.删除某个元素(正负整数索引)y<-c(1:5)y1 2 3 4 5 y[-c(1:3)]y4 5# 修改数据-直接定位赋值x[1]<-5向量计算1.直接数学符号计算2.向量之间计算#元素个数相等...() #连乘积median() #计算中位数quantile(向量,c(0.4,0.5,0.8)) #分位数which() #查询元素索引矩阵matrix与数组矩阵# 创建矩阵...x不同来求得 #labels:指定各水平标签, 不指定时各水平对应字符串 #exclude:指定要转换为缺失(NA)元素集合 #ordered:取真值时表示因子水平是有次序(按编码次序...)cut()函数连续取值变量,可以cut()函数将其分段, 转换成因子使用breaks()参数指定分点, 最小分点要小于数据最小, 最大分点要大于等于数据最大, 默认使用左开右闭区间分组cut

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整理一份详细数据预处理方法

填充:工程中常见-9999进行替代 统计量填充:若缺失率较低(小于95%)且重要性较低,则根据数据分布情况进行填充。...插填充:包括随机插,多重差补法,热平台插补,拉格朗日插,牛顿插等 模型填充:使用回归、贝叶斯、随机森林、决策树等模型对缺失数据进行预测。...哑变量填充:若变量是离散型,且不同较少,可转换成哑变量,例如性别SEX变量,存在male,fameal,NA三个不同,可将该列转换成 IS_SEX_MALE, IS_SEX_FEMALE, IS_SEX_NA...属性或 维命名不一致也可能导致数据集中冗余。相关性检测冗余:数值型变量可计算相关系数矩阵,标称型变量可计算卡方检验。 数据冲突和处理:不同数据源,在统一合并时,保持规范化,去重。...奇异分解(SVD):SVD降维可解释性较低,且计算量比PCA大,一般用在稀疏矩阵上降维,例如图片压缩,推荐系统。 聚类:将某一类具有相似性特征聚到单个变量,从而大大降低维度。

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整理一份详细数据预处理方法

填充:工程中常见-9999进行替代 统计量填充:若缺失率较低(小于95%)且重要性较低,则根据数据分布情况进行填充。...插填充:包括随机插,多重差补法,热平台插补,拉格朗日插,牛顿插等 模型填充:使用回归、贝叶斯、随机森林、决策树等模型对缺失数据进行预测。...哑变量填充:若变量是离散型,且不同较少,可转换成哑变量,例如性别SEX变量,存在male,fameal,NA三个不同,可将该列转换成 IS_SEX_MALE, IS_SEX_FEMALE, IS_SEX_NA...属性或 维命名不一致也可能导致数据集中冗余。 相关性检测冗余:数值型变量可计算相关系数矩阵,标称型变量可计算卡方检验。 数据冲突和处理:不同数据源,在统一合并时,保持规范化,去重。...奇异分解(SVD):SVD降维可解释性较低,且计算量比PCA大,一般用在稀疏矩阵上降维,例如图片压缩,推荐系统。 聚类:将某一类具有相似性特征聚到单个变量,从而大大降低维度。

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干货 | 整理一份详细数据预处理方法

填充:工程中常见-9999进行替代 统计量填充:若缺失率较低(小于95%)且重要性较低,则根据数据分布情况进行填充。...插填充:包括随机插,多重差补法,热平台插补,拉格朗日插,牛顿插等 模型填充:使用回归、贝叶斯、随机森林、决策树等模型对缺失数据进行预测。...哑变量填充:若变量是离散型,且不同较少,可转换成哑变量,例如性别SEX变量,存在male,fameal,NA三个不同,可将该列转换成 IS_SEX_MALE, IS_SEX_FEMALE, IS_SEX_NA...属性或 维命名不一致也可能导致数据集中冗余。相关性检测冗余:数值型变量可计算相关系数矩阵,标称型变量可计算卡方检验。 数据冲突和处理:不同数据源,在统一合并时,保持规范化,去重。...奇异分解(SVD):SVD降维可解释性较低,且计算量比PCA大,一般用在稀疏矩阵上降维,例如图片压缩,推荐系统。 聚类:将某一类具有相似性特征聚到单个变量,从而大大降低维度。

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pandas 缺失数据处理大全(附代码)

缺失有3种表示方法,np.nan,none,pd.NA。 1、np.nan 缺失有个特点(坑),它不等于任何,连自己都不相等。如果nan和任何其它比较都会返回nan。...除此之外,还要介绍一种针对时间序列缺失,它是单独存在NaT表示,是pandas内置类型,可以视为时间序列版np.nan,也是与自己不相等。...判断是否全部缺失,同样可以对行里进行判断,如果整列或者整行都是缺失,那么这个变量或者样本就失去了分析意义,可以考虑删除。...五、缺失填充 一般我们对缺失有两种处理方法,一种是直接删除,另外一种是保留并填充。下面先介绍填充方法fillna。...除了前后填充,也可以整个列均值来填充,比如对D列其它非缺失平均值8来填充缺失

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基本操作包移动向量矩阵数组数据框列表因子NA字符串

x <<- 5#<<-表示赋值给全局变量 ls()#查看已经定义变量 ls.str()#查看已经定义变量及详细信息(ls和str组合) str(x)#列出x详细信息 rm(x)#删除x rm(...c(4,5)#4行5列,按列填充 #矩阵 x<-1:20 dim(x)<-c(2,2,5) #数组 3.1.5 命名 x<-c(1,2,3,4) names(x)<-c("one","two",...-3#把向量x中第1个数改为3 四.矩阵矩阵四则运算需要行列一致) 4.1创建矩阵 m <- matrix(1:20,4,5) # 4行5列,按列填充,遵循循环补齐原则 m <- matrix(1...b 九.NA(未知) NaN(不存在,如0/0) Inf(无穷大或无穷小,不可能,如1/0) a <- c(NA,1:49) is.na(a)#测试向量a里面含元素NA吗 sum(a,na.rm...NA,1:20,NA,NA) d <- na.omit(c)#将NA移除 十.字符串 10.1 统计字符串长度 > length(c(1,23,456)) [1] 3 > nchar(c(1,23,456

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pandas 缺失数据处理大全

1、np.nan 缺失有个特点(坑),它不等于任何,连自己都不相等。如果nan和任何其它比较都会返回nan。...除此之外,还要介绍一种针对时间序列缺失,它是单独存在NaT表示,是pandas内置类型,可以视为时间序列版np.nan,也是与自己不相等。...判断是否全部缺失,同样可以对行里进行判断,如果整列或者整行都是缺失,那么这个变量或者样本就失去了分析意义,可以考虑删除。...五、缺失填充 一般我们对缺失有两种处理方法,一种是直接删除,另外一种是保留并填充。下面先介绍填充方法fillna。...除了前后填充,也可以整个列均值来填充,比如对D列其它非缺失平均值8来填充缺失

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缺失处理,你真的会了吗?

矩阵图绘制参数详解: msno.matrix(df,filter=None, n=0, p=0, sort=None, figsize=(25, 10), width_ratios=(15, 1),...n : int, default 0过滤后数据格式中包含最大列数。 P : int, default 0过滤后数据框中列最大填充百分比。...=False, filter=None, n=0, p=0, sort=None, ax=None,) 从参数列表中可以看出,条形图与矩阵图参数类似,其中参数inline将在后面的版本中删除,可以忽略。...变量集越单调,它们总距离越接近0,并且它们平均距离越接近零。 在0距离处变量间能彼此预测对方,当一个变量填充时另一个总是空或者总是填充,或者都是空。 树叶高度显示预测错误频率。...return X_test.index, rf.predict(X_test) 占⽐较少,10%以下,一般使用统计法(连续型变量均值、中位数、加权均值;分类型变量众数)。

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ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

例如,对于位置,线性比例变换连续,并将分类映射到整数;对于颜色,将连续变量映射到HCL颜色空间中平滑路径,将离散变量映射到具有相等亮度和色度均匀间隔色调,例如,对于位置,连续被映射到整数;...对于颜色,连续变量被映射到HCL颜色空间中平滑路径,离散变量被映射到具有相等亮度和色度均匀分布色调。...尺度函数既可用于连续变量,也可用于分类变量。例如,在连续情况下,刻度填充直方图或密度图;在离散情况下,比例用于填充直方图或条形图,或者在映射颜色、大小或形状时用于散点图。...实际上,在ggplot2中,除了颜色之外,我们还可以使用大小、形状、笔划(边界厚度)和填充填充颜色)来区分适当绘图中分组。...公式可以是x~y,这表示将绘图分割成变量x每个一行和变量y每个一列。实现facet_grid(x~y)函数将生成一个矩阵,其中行和列由x和y可能组合组成。公式可以是x~.

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