GGally::ggpairs在处理NAs时对不同的变量有不同的行为
GGally::ggpairs是一个R语言中的数据可视化包，用于绘制多个变量之间的散点图矩阵。在处理缺失值（NAs）时，GGally::ggpairs对不同的变量有不同的行为。
对于数值型变量，GGally::ggpairs会自动忽略包含缺失值的观测，并绘制不包含缺失值的散点图矩阵。这样做的优势是可以更好地展示数值型变量之间的相关性和分布情况。例如，可以通过观察散点图矩阵来判断变量之间是否存在线性关系或者异常值。
对于分类型变量，GGally::ggpairs会将缺失值作为一个独立的类别进行处理，并在散点图矩阵中显示出来。这样做的优势是可以同时展示分类型变量之间的关系以及缺失值的分布情况。例如，可以通过观察散点图矩阵来判断不同类别之间的相似性或者缺失值的分布情况。
GGally::ggpairs的应用场景包括数据探索、特征分析、数据可视化等。通过绘制散点图矩阵，可以直观地观察变量之间的关系，帮助分析人员进行数据分析和决策。该包可以在R语言环境中使用，具体使用方法和示例可以参考腾讯云的RStudio产品介绍页面（https://cloud.tencent.com/product/rstudio）。
需要注意的是，GGally::ggpairs是R语言中的一个第三方包，与腾讯云的产品没有直接关联。腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，如云服务器、云数据库、人工智能等，可以根据具体需求选择适合的产品进行使用。
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愚蠢但令人恼火的问题:我如何才能将文本标签添加到我的散图中，点在ggpairs(...)图中？ggpairs(...)来自GGally库。普通的geom_text(...)函数似乎不是一个选项，因为它采用x，y参数，ggpairs创建了一个由不同样式的图形组成的NxN矩阵。
没有显示数据，但是想象一下，我有一个名为"ID“的列，其中包含散点图中显示的每个点的id。
如果有帮助的话，很乐意添加数据，但不确定它是否必要。也许答案很简单，就是不可能在ggpairs(...)中添加文本标签
library(ggplot2)
library(GGally)
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为什么g对函数中的散点图没有黄土层？
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然而，我似乎不知道我的方法到底出了什么问题。下面是带有简单mtcar数据集的代码块：
library(ggplot2)
library(GGally)
View(mtcars)
GGally::ggpairs(mtcars,
lower= list(
ggplot(mapping = aes(rownames(mtcars))) +
geom_point()+
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如何在to对中定制具有第二关联线的图
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使用以下代码；
library("GGally")
library("ggplot2")
data(iris)
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geom_point(colour = "blue") +
geom_smooth(method = method, color = "red
浏览 6提问于2021-02-17得票数 1
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在r中按类型给散点图着色
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基于R中两个数据的散射图矩阵
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我的dataFrame的快速快照：
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 R1 R2
.08 .05 .93 .1 .21 .32 .21 .09 .07
.43 .12 .1 .40 .07 .98 .25 .10 .05
两组分别为V1 to V7和R1-R2。所以我要实现的是V1-R1，V1-R2，V2-R1.V7-R2之间的情节。我不想画V1-V2，V1-V4等等。
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ggplot2中的广义矩阵散点图？
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我想要创建一个大小为N乘以N的网格图，其中N是字段的数量。我想要得到的网格图有点像Weka中的图:一个多重图，其中每一行都是一个dataframe的字段，每个列也是一个字段。诀窍是，我想得到矩阵散射图的一个更一般化的版本。我希望有更丰富的数据，而不是重复的:例如，对角线值可以有分布。
维卡。矩阵散点图浪费了很多空间，我们能丰富一下吗？
基本R解1. plot(iris)有同样的浪费空间的问题，为什么我们有对角线？
看起来就像R解决方案2从维基百科中用R基命令创建的。
R中的小演示(计算时间太长)
library(gridExtra)
library(grid)
l
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对NA-continaing数据使用ggpairs
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#require(GGally)
data(tips, package="reshape")
pm <- ggpairs(tips[,1:3]) #works just fine
#introduce NA
tips[1,1] <- NA
ggpairs(tips[,1:3])
> Error in if (lims[1] > lims[2]) { : missing value where TRUE/FALSE needed
我没有看到任何处理NA值的文档，而且像g
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背后的理由是，我有数百个元素(蛋白质)的时间序列数据，这些数据来自一个生物实验，对4个条件进行了监测。我想在y轴上绘制元素(类别数据)，并在x轴上绘制事件发生的时间图。为了可视化这4种情况之间的相对发生情况，我想以饼图或甜甜圈图的形式将其可视化，突出显示在散点图中各自的点上。总体数据密度很低，因此重叠不会成为问题。
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基本上，我想要创建一个，但是我不想绘制数据，我想要得到一组2D点或坐标，这些点或坐标可以拉到画布中，并做一些可能非常漂亮的事情(但我不知道如何做到这一点)。我可以想象我：
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setwd("c:/kalle/R")
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point <- stuckey$PTS
time <- stuckey$MP
然而，数据不是像我习惯的那样是整数或数字，而是因子，所以当我尝试绘制变量时，我只得到直方图，而不是通常的曲线图。当检查数据时，它似乎是有序的，只是我无法使用它，因为它是因子形
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df <- data.frame(replicate(25,sample(0:1,1000,rep=TRUE)))
df2 <- as.data.frame(lapply(df, function(cc) cc[ sample(c(TRUE, NA), prob = c(0.85, 0.15), size = length(cc), replace = TRUE) ]))
# visualise the number of missings in cas
浏览 0提问于2018-11-27得票数 0
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什么时候在数据分析问题中使用缺失数据归属法？
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是在二元关联分析之前使用缺失值估算来完成数据集，还是应该在此之后完成？
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谢谢!
浏览 0提问于2019-08-11得票数 6
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R中有超过500个可能分类结果的混淆矩阵
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我正在运行朴素贝叶斯分类器，因为我所有的预测和结果变量都是分类的。尝试预测哪个客户(大约700个不同的客户名称)会购买特定的产品。这些产品有分类的规格-国家来源，颜色，大小，它是否在促销中，等等。当我试图用混淆矩阵来查看准确性时，结果是如此混乱和冗长，以至于我可以理解它。有没有人知道如何可视化具有超过500种可能的分类结果的混淆矩阵？或者，也许有其他方法可以以不同的方式可视化结果？ ? library(e1071)
library(caret)
library(naivebayes)
data <- read.csv("Data.csv")
set.seed
浏览 46提问于2019-03-25得票数 0
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大型数据集的绘图代表样本- Matlab
arrays、matlab、sample
我有一个包含两个数组的大型数据集，比如x和y。这些数组的大小超过100万个数据点。有没有一种简单的方法来绘制只有2000个这样的点的散点图，但它必须代表整个集合？
我正在考虑创建另一个数组r；r = max(x)*rand(2000,1)来获取x数组的随机样本。有没有办法找到r中的值等于或接近x中的值的位置？它们不一定要在相同的索引位置，而是在整个矩阵中。然后，我们可以根据y绘制与找到的x值关联的r值
我只是不确定该如何编码。有比这样做更好的方法吗？
浏览 2提问于2013-10-31得票数 0
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组合散射图
r、layout、scatter-plot、r-car、cowplot
我试图将多个(四个)散点图合并成一个图形(但不是散点图矩阵)。我正在用scatterplot()包的car函数制作个人散点图。我曾经能够使用layout()或par()函数组合这四幅图。然而，现在当我尝试在Rstudio中这样做时，它只是按顺序显示这四个情节。我不确定这是因为R或Rstudio的更新版本。
下面是一个使用mtcar数据集的示例：
par(mfrow=c(2,2), oma=c(1,1,2,1), mar=c(4,4,0,1), cex.lab=1, cex.axis=0.8)
scatterplot(mpg ~ disp, data=mtcars, smooth=F, box
浏览 5提问于2018-05-23得票数 1
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选择正确的数据挖掘方法来查找每个参数对目标的影响
data-mining、classification、r、svm、categorical-data
我现在正在处理大量的分类数据，我想在任何工具最好是R中使用适当的数据挖掘方法来查找每个参数范畴参数对我的目标变量的影响。为了简单介绍正在处理的数据，我的目标变量表示产品类型比方说，可处置和非处置，而我有诸如根源、症状、客户名称、产品名称等参数。由于我的目标可以被认为是一个二进制值，所以我尝试使用Apriori找到导致所需类别的值的组合，但是，我在该属性中有两个以上的类别，我想全部使用它们，并找出上述参数对每个类别的影响。我真的很想尝试支持向量机，并使用超平面来分离内容并获得n维视图。但是，我没有足够的知识来验证该技术，功能是用来做分析的。目前，我有大约9000条记录，每条记录都代表用户的投诉。
浏览 0提问于2014-11-14得票数 2
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是否可以拆分相关框以在配对图中显示两个不同处理的相关值？
r、ggplot2、ggally
使用下面的代码，我已经创建了一个散点图矩阵。下面的代码只是为所有数据创建了一个相关矩阵，而不考虑如何处理。但是，我的数据中有一列是"Si“。我想做两个不同的矩阵(每种治疗类型一个)，将盒子分成两个以便更好地比较，就像我对较低的功能所做的那样(Si电平，0 0mM，4 0mM)。 library(GGally)
leg <- grab_legend(ggplot(data=data1, aes(x=NA, y=NA, colour=Si)) +
geom_line(size=2))
my_fn <- function(data1
浏览 33提问于2021-07-21得票数 3
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用numeric+text数据训练支持向量机分类器
matlab、machine-learning、classification、svm
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浏览 2提问于2014-11-11得票数 0
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