何品言翻译,广东科技学院大学生,喜欢R语言和数据科学。 王陆勤审核,从事数据挖掘工作,专注机器学习研究与应用。 英文链接:http://www.r-bloggers.com/how-to-learn-r-2/ PPV课原创翻译文章,转载请注明以上信息及原文链接! 数据操作 把原始数据转换成具有一定结构的数据对于健壮性分析是很重要的,对是数据符合处理也是很重要的。R有很多的构建函数对原始数据进行处理,但是不是每个时候都能轻而易举的使用它们。幸运的是,有几个R包可以提供很大的帮助: tidyr包允许你对数据
作者:NSS 翻译:杨金鸿 术语校对:韩海畴 全文校对:林亦霖 本文约3000字,建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程! 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始,如何进行,选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源,然而它们多过了头,反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法,我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源,帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户,则会由本文了解
想必熟悉小洁老师的学员们都有看过小洁老师发的如何做好你的R语言笔记,这也是马拉松课程的课前准备工作的一项——学习如何记录笔记。
Anaconda安装后,可以从菜单中看到它包含几个应用程序,其中Anaconda Navigator是这几个程序的导航入口。
参见:https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/rmarkdown.html[1]
每个月的月底,“分享与成长群”要汇总所有成员的原创文章,这次我改用了水滴微信平台把数据采集到一个电子表格文件中。在《零基础学编程019:生成群文章目录》这一节里,我已经可以用读csv文本文件的办法,配
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)。
今天这篇推文小编给大家介绍一下各种矩阵图的绘制,让你用可视化方式展现变量之间的关系。R-GGally包就可以轻松绘制配对图矩阵、散点图矩阵、平行坐标图和生存图等。主要内容如下:
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 lay-out布局(四) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 缓存(五) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 数据探索案例(六) streamlit + opencv/YOLOv3 快速构建自己的图像目标检测demo网页(七)
今天分享一个让开发交互式 Web app 超级简单的工具。不会 HTML,CSS,JAVASCRIPT 也没事。
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:
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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。今天推文的主要内容如下:
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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包提供geom_shadowline()、geom_shadowpoint()和geom_shadowpath() 等多个绘制阴影的函数,同时还提供朋克风格绘图样式,接下来将通过几个小例子来了解一下这个包的魅力。
大家好,今天我们来讲一讲用R做森林的方法。森林图在R中最方便的实现方法是使用“forestplot”包。
不知道各位平常有没有过需要画地图的需求,有的时候需要在地图上标出特定位置的数据表现或者一些数值,然而怎么实现? 这里主要介绍下在R语言中绘制地图的个人琢磨的思路。绘制地图步骤有三: 你得需要绘制地图;(约等于废话) 你得有要绘制地图的地理信息,经纬度啊,边界啊等等; 你得利用2的数据在R中画出来。 以上步骤中,目前最关键的是2,一旦2的数据有了,在R中不就是把它们连起来嘛,这个对于R来说就是调戏它,就跟全民调戏小黄鸡一样。 R语言中绘制地图的思路也是由于2的获取方式不一样而分开的。 第一种思路:有一些R包
markdown是一种轻量级标记语言,轻量级标记语言是一类用简单句法描述简单格式的文本语言,它的语法简单,可方便地使用简单的文本编辑器输入,原生格式接近自然语言。所谓“轻量级”是相对于其他更丰富格式的标记语言而言的。
在本指南中,我们想向您展示如何使用现在提供的一些奇妙,免费的工具和软件包编写美观,可重复的报告。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。
水平条形图?也就是倒起来的柱状图,简单理解可以为,将正常的图表顺时针旋转90度,其x轴,y轴对应关系如下。
同样地,为了减少大家过多繁琐的资料下载途径,电子书的下载路径和之前插件的下载路径不变,在公众号后台回复【插件下载】即可找到下载链接。
家人们好,今天我们将深入探讨Linux系统中两个常用的压缩与解压命令——Tar和Zip。在Linux世界中,文件压缩是一项非常重要的技能,它不仅可以节省磁盘空间,还能方便文件传输和备份。让我们一起来了解这两个强大的工具如何发挥作用吧!
Rmarkdown扩展了markdown的语法,所以markdown能写的,Rmarkdown能写,后者还提供了一些新的特性,特别是图表,很nice。
笔者平时写文章使用的都是Markdown,但是发布的时候就会遇到一些平台不支持Markdown的情况,重排是不可能重排的,所以都会使用一些Markdown转富文本的工具,比如markdown-nice,用的多了就会好奇是怎么实现的,于是就有了本篇文章。
今日小编继续给大家推荐优质绘图工具,帮助小伙伴们更好的是实现不同领域中可视化作品的快速绘制。今天的主角为R-grafify包,其包含5大类共19种可视化图表,舒适和符合出版要求的配色更是为这个可视化包填色,下面就通过以下两个方面介绍下整个优质可视化工具。
Jupyter创建了一种良好的交互方式,即将程序说明和代码放在同一个文档中。但是,如果别人没有jupyter环境,就无法打开ipynb格式的文件,因此有必要把.ipynb的文件转成pdf,以便传阅。我所使用的jupyter开发环境为juypter lab。
/home/radia/work/python/tkinter/one/two,并且想快速转到目录 python,只需键入:
IPython中的‘I’即代表交互的意思,所以IPython提供了丰富的工具,能更好地与python进行交互。 大家经常遇到的魔法命令,就是IPython的众多功能之一。 本文梳理IPython的50个用法,供Python爱好者参考。
什么是IPython?可能很多人已经在用,却不知道它到底是什么。根据维基百科的解释:
在Python当中用于绘制图表的模块,相信大家用的最多的便是matplotlib和seabron,除此之外还有一些用于动态交互的例如Plotly模块和Pyecharts模块,今天小编再为大家来推荐两个用于制作可视化大屏的库,分别叫做hvPlot以及Panel,在本篇教程当中,小编依次会为大家分享
今天的主角为R-grafify包,其包含5大类共19种可视化图表,舒适和符合出版要求的配色更是为这个可视化包填色,下面就通过以下两个方面介绍下整个优质可视化工具。
Rmarkdown 是 R 语言环境中提供的 markdown 编辑工具,运用 rmarkdown 撰写文章,既可以像一般的 markdown 编辑器一样编辑文本,也可以在 rmarkdown 中插入代码块,并将代码运行结果输出在 markdown 里。R Markdown 格式,简称为 Rmd 格式, 相应的源文件扩展名为.Rmd。输出格式可以是 HTML、docx、pdf、beamer 等。
Jupyter Notebook是一个基于浏览器的交互式编程环境(REPL, read eval print loop),它主要构建在IPython等开源库上,允许我们在浏览器上运行交互式python代码。并且有许多有趣的插件和神奇的命令,大大增强了python的编程体验。
近日,有小伙伴私信我关于河流图(streamplot/streamgraph) 的绘制方法,大家知道小编我可是非常宠粉的哦,这就安排!!(有的小伙伴可能会问了,为啥老是绘制静态(不可交互)的图表呢,这里小编统一回复一下哈:交互式图表我们后面会专门出系列推文(Python居多哈),目前我们还是为了进行打好基础哈),好了,我们直接开始哈,内容主要如下:
有小伙伴们问我“Python有mplcyberpunk库可以绘制赛博朋克风的可视化作品,那R可有类似的包进行绘制呢?”当然有啦,今天小编就给大家推荐一个可以绘制赛博朋克风的优秀第三方R包-ggCyberPunk,今天推文的主要内容如下:
前两期分别介绍了R-ggplot2 基础散点图R-ggplot2 基础图表绘制-散点图和 Python-seaborn基础散点图Python-seaborn 基础图表绘制-散点图 的绘制方法,较为系统的介绍了绘图的基础语法,也为一些绘图基础不是很好的小伙伴提供了参考方法,基础的讲过了,接下里我们将示例应用了啊(也是这个系列推文的流程啊:基础+示例演示),只为让你更好的掌握绘图知识点。本期的推文就使用R-ggplot2进行一个较为经典的图表仿制,也是自己一直想制作的图表。主要涉及的知识点如下:
本期开始陆续推出基础图表的绘制推文教程,也算是自己的一个基础知识积累和巩固,希望和大家一同学习进步。这期的推文是关于散点图的绘制,主要知识点如下:
今天这篇推文小编给大家介绍一个一直想绘制的图表-议会图(parliament diagrams),当然这也是柱形图系列变形的一种。绘制这种图表也是超级简单的,只需使用R-ggpol包进行绘制即可,当然,改包还提供其他优秀的绘图函数,下面就一起来看下吧。
在 YAML 文件中用 number_sections: TRUE 参数设置自动编号:
在分享完即可统计又可可视化绘制的优秀可视化包后(具体内容可看统计绘图 | 既能统计分析又能可视化绘制的技能 。就有小伙伴私信问我“需要绘制出版级别的可视化图表有什么快速的方法?“。鉴于我是一个比较宠粉的小编,几天就给大家推荐一个技巧,让你快速绘制出符合出版要求绘图技能。主要内容如下:
Mermaid 作为图表绘制工具越来越多的受到开发人员的欢迎。它基于 Javascript ,通过解析类 Markdown 的文本语法来实现图表的创建和动态修改,可以使用这个工具来进行包括流程图,时序图等图表的绘制。可以将其看做是 Markdown 的一个插件。
今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作,Pandas其实提供了一个绘图方法plot(),可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。
因为最近在筹划博客,所以必然离不开写Markdown,这里来总结记录一下,毕竟好久不用了,忘得差不多了~
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