接下来说说gglpot2包，你也可以使用诸如ggvis包进行网络交互式图像操作（看相关教材），googlevis包对Google界面的表格（试着回顾一下TED里的一个演讲）,R的Plotly包，以及更多...HTML小器具像R的图像一样工作，但是它们创造出了诸如动态地图（leaflet包）、时间数据序列表（dygraphs包），以及交互式图表（DataTables包）。...R markdown是基于knitr和pandoc包的。在R markdown中，R产生了一个最终的文档，并代替了R代码作为最终的结果。...这个 Reporting with R Markdown 4小时的课程可以让你了解R mardown，而且此外，你可以使用这样不错的小抄作为你后续用到的资料。...接下来说一下R markdown，你应该要确认你已经查阅过Shiny包。
更多 R 语言资源请访问这里（http://t.cn/R9Uo2po） ，各种 R 语言源代码也在其中。...我们精选出来了一些： ggvis 用于互动网页图形（查看教程，http://t.cn/R9U6bRe） googleVis（https://github.com/mages/googleVis） 用于谷歌图表的接口...R Markdown（http://rmarkdown.rstudio.com/，以 knitr 和 pandoc 为基础的）是一个相当厉害的工具，它利用可重现的方式报告你的数据分析结果，并且可以存为各种形式的文档...这里有 R markdown 基础知识的四个说明教程：Reporting with R Markdown（http://t.cn/R9UXjdm）。...在创建好自己的 markdown 文件之后，别忘了还有这张备忘单（http://t.cn/R9UXRAA）。 第六步：成为 R 语言大牛，发现新大陆 R 是一种快速发展的语言。
教您如何的用googleVis(一个带有谷歌图表接口)来重建图表。 如果您遇到了绘制数据的问题，这篇文章会对您有所帮助。在这个CRAN任务视图中可以查看到更多的可视化资源。...使用dygraphs生成时间序列数据图表。 互动表(datatable)。 DiagrammeR创建图和流程图。 MetricsGraphics创建散点图、线图和直方图。...幸运的是，R语言针对这个问题有一些非常实用工具。 第一个工具是R Markdown，采用knitr和pandoc复制方式生成您的数据分析结果报告。...使用R markdown工具，R语言最终生成文档，替换R语言代码。文档可以是html、word、pfd、ioslides等格式。您可以通过本教程学到更多知识并使用cheatsheet作为参考资料。...像R Markdown工具一样自动生成R语言报告，点击这里我们来看看如何操作。 第三个是Shiny，目前R语言中最令人兴奋的工具。使R语言构建交互式web应用程序变得非常容易。
简单地说，报告中有文字也有代码，Knitr就是通过markdown的语法在报告中该显示代码的地方显示代码，该显示运行结果（比如图表）的地方显示运行结果，这样整个报告文档就可以直接运行再次生成报告，而不需要把代码单独复制到控制台中执行...[] 2、Markdown 是什么，如何写Markdown[] Markdown 是一种轻量级标记语言。类似HTML，但是比html简单的多，我在文件夹中放了一个markdown的语法说明。...通过以下5步，你就可以创建自己的第一个knitr文档： l 打开 RStudio, 点击File > New File > R Markdown…创建一个新的R Markdown 文件 l 为这个文件起一个有意义的名字...l 点击OK. l 删除第二个"---"之后出现的文字 l 点击Knit HTML. l 你的R Markdown代码应该像下面这样： title: "Your Title" output: html_document...（eval=TRUE/FALSE），不执行的代码段将被跳过，原样输出源代码 l 显示/隐藏源代码（echo=TRUE/FALSE），甚至精确控制显示哪几段代码（echo取数值） l 显示/隐藏普通文本输出或将文本输出以原样形式输出
R Markdown是一种用于创建动态文档的工具，它结合了R代码、文本和结果展示。...使用R Markdown，你可以将代码、分析结果、图表和解释性文本组合在一起，创建可重复、可交互和可发布的报告、演示文稿、网页和其他文档。...以下是R Markdown的一些主要特点和用途： 可嵌入R代码：在R Markdown文档中，你可以直接嵌入R代码块，并使用R语言进行数据处理、分析和可视化。...这意味着你可以在文档中显示数据摘要、统计摘要、图表、表格和其他分析结果，而无需手动复制和粘贴。...可交互性和可重复性：R Markdown文档可以包含交互式元素，如Shiny应用程序、可交互的图表和动态可视化。
主要内容如下： R-GGally包简介 R-GGally包主要函数示例 R-GGally包简介 作为R-ggplot2的拓展包，其可以通过添加定义好的绘图函数绘制例如散点图矩阵、平行坐标图等统计图表。...默认情况下，ggpairs()提供每对列的两次不同比较，并沿对角线显示相应变量的密度或计数。通过不同的参数设置，可将对角线替换为轴值或者变量标签。...ggduo()：在绘图矩阵中用于显示两个分组数据，比较适用于多时间序列分析和回归分析。 ggally_()*: 用于绘制多种高级图表。...ggnostic():用于显示每个给定解释变量的完整模型诊断。 ggscatmat()：用于数字矩阵图绘制。 ggtable():用于绘制绘制离散变量的交叉表。...总结 这篇推文，小编简单介绍了“矩阵类”多变量可视化图表，可以看出R-GGally包绘制类似的可视化图表非常方便(大部分图表一行代码就可搞定)，当然，小编介绍的只是最基本的，更多内容，大家可查询官网获取相关资料哈
系列参考： python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit介绍（一） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit...重要组件介绍（二） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 展示组件（三） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit...参考代码：mattzheng/display 1 文本显示 display-text 1.0 各类文本展示 """ # 1 文本显示 display-text - 常规文本 - `st.text...st.latex(r''' a + ar + a r^2 + a r^3 + \cdots + a r^{n-1} = \sum_{k=0}^{n-1} ar^k = a...\left(\frac{1-r^{n}}{1-r}\right) ''') 1.1 st.write`的各种写法 """1.1 **`st.write`的各种写法** - text - dataframe
高度可配置的轴和系列显示（包括可选的第二个Y轴）。 丰富的交互式功能，包括 缩放/平移 和系列/点 高亮显示。 显示 序列周围的上/下条（例如，预测间隔）。...与常规R图一样（通过RStudio Viewer）在R控制台上使用。 无缝嵌入到 R Markdown 文档和 Shiny Web应用程序中。...安装 可以在R控制台，R Markdown文档和Shiny应用程序中使用折线图。...请此图是完全交互式的：当鼠标移到系列上时，将显示各个值。还可以选择要放大的图形区域（双击缩小）。 可以通过将其他命令通过管道传递到原始图表对象上来自定义图表。...提供了许多用于定制系列和轴显示的选项。可以将多个下/值/上样式系列组合到带有阴影条的单个显示中。
# 网页上显示表格 put_table([ ['Object', 'Unit'], ['A', '55'], ['B', '73'], ]) # 网页上显示 MarkDown...put_markdown('~~PyWebIO~~') # 网页上显示下载文件的链接 put_file('output_file.txt', b'You can put anything here')...# 网页上显示图片 put_image(open('python_logo.png', 'rb').read()) # 网页上显示弹窗 popup('popup title', 'popup text...[8] 使用 pyg2plot 创建基于 G2Plot 的图表[9] 使用 cutecharts.py 创建卡通风格图表[10] 数据可视化效果图： 与现有框架集成 PyWebIO 还可以方便地整合进现有的.../", MainHandler), (r"/bmi", webio_handler(bmi)), # bmi 即为上文计算BMI指数的函数 ]) application.listen
在一些常见的统计图表中经常需要在一些图表中添加P值，那么今天小编给大家汇总一下关于统计图表中P值的添加方法。...(内容来源于网络，本来小编想自己写来着，可是，小编机会忘完啦，详细的内容，小伙伴们可自行搜索哈~~) 可视化绘制中P值绘制 作为本期推文的重点介绍，如何在我们的可视化图表中添加P值，使其更好的表现图表含义是在绘制图表是需要考虑的...本次，小编就使用R-ggpubr和R-ggsignif包进行P值添加及定制化操作。...直接上干货~~ R-ggpubr 添加P值 在使用ggpubr包进行P值添加之前，我们需导入R-rstatix包进行必要的统计操作(T检验等)，这里我们直接通过例子进行解释说明。...以上就是使用R-ggpubr包快速绘制P值的方法介绍，借助了R-rstatix包进行完成，下面小编就介绍一种更简单的绘制P值的方法。
在一些常见的统计图表中经常需要在一些图表中添加P值，那么今天小编给大家汇总一下关于统计图表中P值的添加方法。...，详细的内容，小伙伴们可自行搜索哈~~) 可视化绘制中P值绘制 作为本期推文的重点介绍，如何在我们的可视化图表中添加P值，使其更好的表现图表含义是在绘制图表是需要考虑的。...本次，小编就使用R-ggpubr和R-ggsignif包进行P值添加及定制化操作。...直接上干货~~ R-ggpubr 添加P值 在使用ggpubr包进行P值添加之前，我们需导入R-rstatix包进行必要的统计操作(T检验等)，这里我们直接通过例子进行解释说明。...以上就是使用R-ggpubr包快速绘制P值的方法介绍，借助了R-rstatix包进行完成，下面小编就介绍一种更简单的绘制P值的方法。
这些工具将帮助您交流科学知识，并希望您再也不会复制和粘贴R输出。 首先，让我们回顾一下进行良好分析的关键组成部分： 数据 用于分析数据的代码 代码生成的图表 文本，解释图形和结果，并描述方法。...## [1] 5.5 ``` Markdown会像这样渲染： mean(1:10) # or some other code ## [1] 5.5 R markdown在Rstudio中使用，并允许将R...以R markdown编写的文件具有扩展名 .Rmd。 将R markdown视为可以编译 为上述markdown变体之一的东西 。...显示和隐藏代码及输出 通过为每个代码块设置选项，您可以选择要包含在虚拟报告中的内容。 echo= TRUE：如果要在报告中显示代码，FALSE 或者要隐藏代码，请选择此项 。...eval =FALSE：导致不评估当前块。 有关这些选项的更多详细信息，请参考 有关Knitr网站的完整文档 。 转换为不同的文档格式 现在，如果要生成其他文档类型而不是html文件怎么办？
今天这篇推文小编写一些基础的内容：如何绘制在散点图上显示其线性模型线性模型的拟合结果及其置信区间。...这里小编使用R和Python分别绘制，主要内容如下： R-ggplot2::geom_smooth()函数绘制 Python-seaborn::lmplot()函数绘制 R-ggplot2::geom_smooth...()函数绘制 小编这里将结合R-ggpubr包进行必要图表元素的的添加，首先，我们使用ggplot2进行基本的绘制，如下： 「样例一」：单一类别 library(tidyverse) library(ggtext...以上就是简单的介绍如何使用R和Python绘制带有拟合区间的散点图，更多详细资料可参考：ggplot2::geom_smooth()[1]seaborn.lmplot()[2] 总结 本期推文小编简单介绍了如何绘制在散点图上显示其线性模型线性模型的拟合结果及其置信区间...，同时也比较了R-ggplot2和Python-seaborn绘制图表的不同，希望小伙伴们可选择适合自己的工具进行可视化图表的绘制。
高度可配置的轴和系列显示（包括可选的第二个Y轴）。 丰富的交互式功能，包括 缩放/平移 和系列/点 高亮显示。 显示 序列周围的上/下条（例如，预测间隔）。...与常规R图一样（通过RStudio Viewer）在R控制台上使用。 无缝嵌入到 R Markdown 文档和 Shiny Web应用程序中。...安装 可以在R控制台，R Markdown文档和Shiny应用程序中使用折线图。...可以通过将其他命令通过管道传递到原始图表对象上来自定义图表。...可以将多个下/值/上样式系列组合到带有阴影条的单个显示中。
今天小编给大家介绍一个绘制图表时添加阴影(shadow) 的小技巧,R-ggshadow 可视化绘制。...R-ggshadow包样例演示 「样例一」：geom_shadowline() library(tidyverse) library(ggtext) library(hrbrthemes) library...)) Example01 Of ggshadow::geom_shadowline() 「注意」：这里为了更好的显示阴影效果，使用了暗黑主题的绘图风格。...)) Example Of Adding a fill below 以上就是小编介绍的关于R-ggshadow包的几个小例子，更多详细内容和参数设置可参考：R-ggshadow包官网[1] 总结 R-ggshadow...包绘制出带阴影效果的可视化图表，也可以提供朋克风格的绘图样式，在一些偏商业的可视化环境中使用较多，希望小伙伴们可以有所启发哈~ 参考资料 [1]R-ggshadow包官网介绍: https://github.com
# 网页上显示表格 put_table([ ['Object', 'Unit'], ['A', '55'], ['B', '73'], ]) # 网页上显示 MarkDown...put_markdown('~~PyWebIO~~') # 网页上显示下载文件的链接 put_file('output_file.txt', b'You can put anything here')...# 网页上显示图片 put_image(open('python_logo.png', 'rb').read()) # 网页上显示弹窗 popup('popup title', 'popup text...输出模块的用法 数据可视化 demo PyWebIO 还支持使用第三方库进行数据可视化 使用 bokeh 进行数据可视化 使用 plotly 进行数据可视化 使用 pyecharts 创建基于 Echarts 的图表...使用 pyg2plot 创建基于 G2Plot 的图表 使用 cutecharts.py 创建卡通风格图表 数据可视化效果图： [79313f28d66048afacd33e3e2763943f~tplv-k3u1fbpfcp-zoom
今天小编再给大家介绍一个在统计学中常用的图表-云雨图(Raincloud plots)。...接下来，小编就介绍几种绘制该类型图表的绘制方法，详细内容如下： R-ggdist包绘制 R-ggdist包可以很好的绘制云雨图(Raincloud plots)，主要使用其stat_halfeye()...= "none") Example02 Of ggdist Raincloud plots made 更多关于 R-ggdist包的介绍，可参考：R-ggdist包介绍[1] R-gghalves...包优化 由于上述绘制的结果不同类型图表较为集中，这里可以使用R-gghalves包对其布局进行优化，如下： plot03 <- ggplot(iris, aes(Species, Sepal.Width...该包目前还没发布在CRAN上，需要从Github上进行安装，可能导致一些包的不兼容。
界面跟Rmarkdown差不多，查看R语言自动化报告格式——knitr 有以下几个新功能点： 为 R Markdown增添一个强大的创作引擎。...（1）实时反馈结果 可以看到代码运行到哪一步以及每步的运行结果；可以实时反馈结果，如果是传统的R Markdown模式，每次修改都需要重新knit(你懂的)才能看到效果，如果遇到大规模的计算，需要等上半天...而在R Notebooks中，你可以立即看到你执行的代码的效果。此处“效果”包括各种内容：控制台打印结果、绘制图表、数据框，甚至交互的HTML控件。 ?...（2）兼容其他语言 R Notebooks不仅可以运行R代码，还可以运行 Python, Bash, SQLor C++ (Rcpp).直接用SQL语句，牛不牛！ ? （3）其他：丰富的输出格式。...1、分析结果解读一：代码运行步骤 在分析结果中主要有两块内容：上部，是代码本身，以及执行每一行所消耗的内存及时间；下部是一个火焰图(什么鬼)，显示R在执行过程中具体干了啥，横向从左到右代表时间轴，纵向代表了调用栈也就是当前调用的函数
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