R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言，其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。...第二套框架便是使用rmarkdown+flexdashboard+可视化组间（各种图形语法以及表格、文本信息等），rmarkdown是基于通用markdwon语法深度扩展的R语言markdown实现，在保留通用标记语法的基础上扩展了相当多的应用场景...的核心布局理念是基于行列的矩阵型布局，即整个文档都是在操纵行列布局，以及侧边栏和tab切换。...tab切换功能核心在于在声明列参数后面的花括号中指定tabset参数。...Data Table DT包输出的表格支持动态筛选和分页功能，交互体验很有特色。
这段时间一直在研究ggplot2这个神奇的可视化利器，可是ggplot2纵然所向披靡，唯独无法呈现动态效果！...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...尽管ggplot的作者在图表背后针对默认的图表主题及背景做了深度美化，但是没有动态效果这一点儿着实让人感觉有点儿美中不足： 我所说的动态效果是指：当鼠标悬浮到任何一个数据点，立马会有弹出文本框显示该数据点的具体指标信息...但是有了plotly包的辅助，ggplot所做出来的图表立马可是实现以上所述的功能： 而所需要的函数却极其简单： ggplotly() ?...而且这种动态效果机会不受ggplot图表类型及版面的限制，在分面情况下，动态效果依然如故： ggplot(mydata,aes(carat,price,colour=color))+geom_point
非常精美，且绘制图像的自由程度堪比ggplot2，其为R也提供了接口，在plotly包中，但对于已经习惯用ggplot2进行可视化的朋友而言，自然是不太乐意转向plotly的学习，有趣的是plotly的...R包中有着函数ggplotly()，可以将ggplot2生成的图像转换为交互式的plotly图像，且还可以添加上ggplot2原生图像中无法实现的交互标签，最重要的是其使用方法非常傻瓜式，本文就将结合几个小例子来介绍...可以观察到，经过ggplotly()处理后的ggplot2图像通过R-studio中的viewer窗口打开，即当前的图像是网页文件，而随着我们鼠标的放置，可以在保留原有ggplot2外观的情况下，进行plotly...式的交互操作，注意上图中我们鼠标放置点位对应显示的悬浮标签，其中的内容是默认的格式，即在这张ggplot2图像中所涉及到的所有信息，在上图中即为横纵轴对应的数据，以及在定义形状和颜色时使用到的分类属性信息...在上图中我们微调了图例的位置，但是对上图使用ggplotly()后效果如下： ? 可以看到图例并没有得到改变，因此在实际应用中使用ggplotly()还需慎重考虑。
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。...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。...更多设置 在 ggplot() 中，离散变量的默认色标是 scale_*_hue() ，这里 * 表示颜色（为点和线等特征着色）或填充（为多边形或柱状图着色）； scale_*_grey() 用来改变灰色颜色的默认比例...plotly 与 ggplot2 结合，可创建交互式地图，实现放大、缩小、移动等操作。 例子1： 我们还是使用原来那个地图作为例子，这时候使用ggplotly()将其转化为一个可交互的图形。...) + geom_sf(aes(fill = SID74)) + scale_fill_viridis() + theme_bw() ggplotly(p2) plotly 与 ggplot2
ggplot 的教程大放送之前，我想先把我屯的一些学习资源给大家看看~ 该网站链接：https://www.r-graph-gallery.com/histogram_several_group.html...基本用法 超级强大的网站，提供了各种类型的图形： 按照颜色对其类型进行分类： 基础R 与ggplot 的快捷操作 如果你想通过这个网站初学base 与ggplot 这两类R 的图形对象，也不失为一个不错的选择...进阶的学习库 image.png 除了基础R 和ggplot 外，还有交互图表与R md 的教程，简直是小白们的福音呀！...比如这个plotly::ggplotly 函数，就可以在ggplot 对象基础上，作出漂亮的交互图片： 高阶者们的大礼包 该选项会链接到一个网站data-to-viz：https://www.data-to-viz.com...其他内容 绘图不是我们的，是世界的，我们要分享；绘图也不是R 独占的，而是各种编程语言中遍地开花的，因此网站也提供了JS 和python 的绘图代码： 祝福这样的网站越来越好！ 图越来越多！
作者 | 谢佳标 来源 | 统计之都 ? 利用R语言也可以制作出漂亮的交互数据可视化，下面和大家分享一些常用的交互可视化的R包。...如果你已熟悉ggplot2的绘图系统，也可以针对ggplot2绘制的对象p，利用ggplotly函数实现交互效果。...例如我们想对ggplot绘制的密度图实现交互效果，执行以下代码即可： library(plotly) p <- ggplot(data=lattice::singer,aes(x=height,fill...DT包实现R数据对象可以在HTML页面中实现过滤、分页、排序以及其他许多功能。通过install.packages(“DT”)安装。...在R的环境中，动态交互图形的优势在于能和knitr、shiny等框架整合在一起，能迅速建立一套可视化原型系统。
ggplot2包 ggplot2包是Harley Wickham在2005年创建的，是包含了一套全面而连贯的语法的绘图系统。 ?...cowplot包：用R添加水印 flexdashboard包：用于R的简单交互式仪表盘 gghalves包-你五毛我五毛 用ggpubr包制图 reticulate包--数据科学者的福音 igraph...包--绘制网络图 其他推荐的可视化拓展包（正打算整理整理） ggthemes[4] ggplot的几何图形，尺度和主题的变换。...gganimate[6] gganimate扩展了由ggplot2实现的图形语法，以包括动画的描述。为此，它提供了一系列新的语法类，可以将它们添加到plot对象中，以自定义其随时间变化的方式。...5.和esquisse包类似的包：ggthemeassist[11]和ggedit[12] 可以通过点击按钮实现ggplot的绘图，并获得相应代码和轻松导出图形。 ?
plotly和shiny也是本文的重点，自然要载入。 其他显示在图，并未于此提及的包会在后续步骤中用到时再做介绍。...这里对函数的规定如下： 1 分位数函数quantile()计算第一和第三个四分位数Q1和Q3。...string_aes是专门用于批量出图的功能； 第6-8行，用判断语句对没有离群值的列进行处理； 第12行，利用lapply函数进行向量化计算，相当于一个手写循环，只不过效率更高，代码也更优雅，得到是所有变量图像对象的列表...； 最后一行，利用图像排版函数讲多图列出 出图如下： 做到这里，是否已经对ggplot2和R语言可视化功能有些认识了？...7.1 与ggplot2的衔接 ggplotly函数可将ggplot2的图转化为plotly ggplotly(infection_ggplot, message=FALSE) 7.2 直方图与离群值
R 在数据运营上的优势 如上节所述，在精细化数据运营过程中，经常需要使用高度定制的数据处理、可视化、分析等手段，这些过程 Excel、Tableau、企业级报表工具都无法面面俱到，而恰好是 R 的强项。...例如可以通过 sqldf 使用 sql 对 data.frame 对象进行数据处理，可以使用 reshape2 进行宽格式和窄格式的转化，可以使用 stringr 完成各种字符串处理，其他如排序、分组处理...数据可视化 数据可视化是数据探索过程和结果呈现的关键环节，而 “R is a free software environment for statistical computing and graphics...ggplot2：由 RStudio 的首席科学家 Hadley Wickham 开发，ggplot2 通过一套图形语法支持，支持通过图层叠加以组合的方式支持高度定制的可视化。...从 2013 年开始接触 R，在利用 R 快速满足业务需求和节省研发成本上，有一些心得和产出。同时也在美团研发和商业分析团队中积极推动 R 的发展。
除此之外，matplotlib 的两种界面（面向对象界面、基于状态的界面）令人相当困惑，对于新手很不友好。即使对于多年使用 matplotlib 的人而言，他们也无法完全掌握这些操作。...Altair 符合我们人类可视化数据的方式和习惯，Altair 只需要三个主要的参数： Mark. 数据在图形中的表达形式。点、线、柱状还是圆圈？ Channels....如果我们在 Encoding 中指定变量类型为量化变量，那么 Altair 将会使用连续的色标来着色（默认为 浅蓝色-蓝色-深蓝色）。...从上图可以看出，Altair 选择了连续色标，在本例中这是没有意义的。...就像许多的高级可视化框架一样，Altair 也不是 100% 可定制的，在某些时候，我们会遇到一些无法用Altair制作的图表。
今天跟大家分享三个数据地图的遗留问题，包括以前因为技术手段限制无法解决的问题，以及读者吐槽最多的问题。...#将两个图层对象放在同一个图形对象中（注意先后顺序）。...其实这个问题多少跟第一个问题有些关联，也是旨在给我们要呈现的中心地图一个区域定位的作用。解决方案依然是拼图，不过这次是拼的图表（整个图表对象），而非图表中的图层。...一般的九段线标识方法有两种，一种是在实际位置框定九段线范围，另一种则是将九段线的实际范围单独移至版面的边缘位置。...但是既然是在R里面写代码，突然跑去玩PS总感觉怪怪的，能用代码解决的问题就不算问题，没错拼图嘛，R依然搞的定。 首先你要有个九段线素材图片。
控制色标 默认情况下，ggcorr使用从-1到+1的连续色标来显示矩阵中表示的每个相关的强度。...后两个只是ggplot2主题中相同参数的快捷方式，由于该图是一个ggplot2对象，所有其他相关的主题和指南方法也适用： ggcorr(nba[, 2:15], name = expression(rho...此外，用户可以通过min_size和max_size参数设置圆的最小和最大大小： ? 在该小插图的末尾示出了对ggcorr的几何形状的附加控制。...相关矩阵中的变量标签可能出现的一个问题是它们太长而无法在图的左下方完整显示。...控制内部值 由于ggcorr生成ggplot2对象，因此理解对象是如何构造的以便从中获取更具体的图可能很有用。
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，当然我们也可以根据需求使每个数据点在图表中呈现不同的颜色和形状、并排绘制多个图表等。...Figure 5 plot()在特定位置添加文本信息 和text()同理， legend() 语句可对图表呈现方式进行标注方便理解， lines() 语句允许我们在散点图的基础上加入折线图并且调整折线的粗细...几何对象(geom_*): 图表的几何图像类型 4. 标度(scale_*):变量以何种参数(何种颜色、形状)映射到图形上 5. ...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。...()则重修修订了主题，副标题，角标，以及X、Y轴名称。
通常我们在政治新闻或者财经日报中看到的数据可视化图表中，美国地图中的两个海外州——阿拉斯加和夏威夷都是被平移过的，主要因为这两个海外州偏离本土太远，使用原始位置会使得美国地图的整体比例尺偏大，局部内容被缩小...这样的地图很多信息会因为版面问题无法呈现清楚，想要为东北部的小州（单指面积小）基本在视觉上很难被发现，需要添加大量备注信息。...图表对象： p1<-subset(mymapdata,NAME!...从而可以发现，在单独的图形对象中进行映射的话，颜色映射和大小映射会根据单个ggplot对象中的赋值变量的标度范围（数值型变量的极差分布）进行适应性调整。...这种方法的弊端同第一种方法一样，没法保留原始的坐标投影信息，虽然效率上高了好多，不过它的所有颜色映射、大小映射店铺是准确无误的，毕竟是在同一个图表对象中使用的同分布的变量进行映射，标度范围上可以保持一致
而目前这个领域，Tableau的成功商业化使其已经赢得先机，广大的用户基础以及多次功能迭代，无论是在可视化呈现形式还是报表的质量上都可圈可点。...…… 代码时效速度超级慢； 需要事先导入数据集； 只能在数据对象中显示图形对象而无法显示文本信息； 接下来我运行几段程序作为案例演示： 自建R脚本需要在开始——获取数据——插入RScript对象： ?...这一类图表对象你可以在PowerBI的线上开发者社区下载到图表插件和案例demo。 ? 每一个R图表对象都提供插件下载和Sample独享可供参考。 下载完事儿之后，在可视化菜单中导入视觉对象。 ?...和相关性矩阵图一样的R图表视觉对象在社区中一共有6个（包含Correlation plot）。 ?...以上六个图形视觉对象都是包含着统计算法和统计模型的视觉可视化对象，经过设计师的精心设计，复杂的统计算法模型呈现出精美的视觉图表图表对象，决策者可以在不用深入了解模型和算法原理的基础上，很直观的领会模型所表达的决策信息
geom_point() 大家可以对比以上两句代码：我并没有指定任何实际的颜色，只是将colour颜色属性指定给离散变量cut或者连续变量depth,而输出的图表已经完成了默认的离散颜色映射和连续颜色渐变映射...该配色系统方案给予我们三种关于分类变量的配色场景： 同色系方案，即在同一个色系中均匀取出若干个色段，用于分类变量填充，最终呈现的效果，看起来非常清爽，图中最上面的一排颜色均为此类。...（适用于表达有序因子分类变量，比如GDP的分段呈现等） 二分色系方案，即两个色系方向平滑过渡，均匀取值，中间色一般为白色或者淡色。...（适用于表达含有正负值的分类数量段，譬如增长率指标、利润率等） 多分类不同色系方案，取不同色系相对协调的一组颜色，这种情况比较适合用于表达仅作分类，分类项之间没有顺序和大小的普通情况。...（网站可能被屏蔽，如无法打开需要使用V**） http://colorbrewer2.org/# 当然第三种就是自己DIY了，R支持直接调用可识别的颜色名称以及颜色代码（16进制代码）。
： 在3D“容器”内 提供了3D和2D的界面展示能力，如下图所示： 3D 界面 Marker：可以将图标、Canvas绘制的图片，展现在3D场景中或绑定在3D物体上。...UIAnchor：可以将普通的2D界面“挂接”到某个3D物体对象上，使之随物体移动。 在3D“容器”外 提供通栏组件（如上通栏、侧通栏）。...Marker 物体 Marker 物体可以添加一个图片放置到你希望的位置，也可以将这个图片作为孩子添加到对象身上，随着对象一同移动。...Marker 默认是受距离远近影响，呈现近大远小的 3D 效果，也会在 3D 空间中实现前后遮挡。...default2，如下图: cornerType: cornerType 是指角标样式，依次是:没有角标 none ，没有线的角标 noline ，折线角标 polyline ；依次见下图： 注意事项
ggplot2所有图层对象中，geom_ploygon（）几何图层对象最为复杂，也最为特殊： 复杂在哪儿呢？...这种几何对象所定义的多边形（特别是在地理信息数据里面），领土边界是基于行政区划、行政区划再细分为单个多边形（也就是group），单个多边形又是一组经纬度坐标点构成（按照order排序）。...因为可能存在一个id对应多个多边形（group）的情况，所以这些同属一个id的多边形都会被填充（或者轮廓色）同一个数量级的填充色（或者轮廓色）。...（至于这两种颜色映射方法的具体规则和原理，以后会讲到）。..."grey95")+ theme_map() %+replace% theme(legend.position ="none") 此时通过region映射之后的地图，呈现的才是相对精确的行政区划边界信息
开始前 主要为ggplot2 中的后四个部分的内容。 geometries 几何对象 不同的几何对象 image.png 几何对象的叠加 几何对象的本质，也就是画面上的不同图层。...先后顺序 但也正和图层的叠加一样，R中ggplot 的叠加也有先后顺序，后来的图层会覆盖在原来的图层上。...因此某种程度来说，统计变换对应的函数和几何对象对应的函数差别不大。 geom_bar 相当于默认的帮助我们以cut 列作为统计对象，对diamonds 表格进行频数计算。...散点图 jitter 通过为本来重叠在同一位置的点添加随机的“抖动”，使重叠的点产生错位，也因此能够完全地显示在图像里。 柱状图 dodge 可以让组中的直方图并列显示。...ggplot2 无法借助循环直接批量将绘图映射在同一层面上，可以借助列表先存储这些绘图，再使用拼图函数将它们拼接在同一画面上。
除了这些在线地图素材之外，它对于shapefile格式和json格式以及sp包的空间数据格式的地图数据都有着很好的支持，在图层函数中涵盖了点标记、线条和多边形等常用地理信息可视化图形要素。...其实是一个图层函数，相当于ggplot系统的geom_XXX对象。 m<-addTiles(m) #该句也是一个图层对象函数，主要呈现点对象信息，点标识为常见的雨滴形状，当然也可以进行自定义。...当然剩余两种最为常见的地图图层属性就是线和面了，这是物理空间的重要三要素嘛 线图层： addPolylines 面图层：addPolygons 其实这些对象和ggplot中的图层对象对应的很完整，geom_point...颜色映射对于数据地图而言是最复杂也最为重要的视觉对象，毕竟你的目光中要有很大一部分数据墨水比是由色彩来呈现的，但是小魔方再在前讲解ggplot数据地图系列的时候已经讲解过非常详细的颜色映射规则。...图例对象： addLegend：是添加图例的图层对象，相当于ggplot中的guilde函数。 接来下给大家大致展现以下leaflet所能呈现的最为常见的几种风格地图样式。
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