开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

R中的散度图

（Scatterplot）是一种用于可视化两个变量之间关系的图表。它通过在坐标系中绘制数据点来展示变量之间的分布情况，并可以帮助我们观察变量之间的相关性、趋势和异常值。

散度图通常用于以下情况：

变量关系探索：通过观察散度图，我们可以判断两个变量之间是否存在线性或非线性关系。如果数据点呈现出一定的趋势或模式，我们可以初步推测变量之间存在相关性。
异常值检测：散度图可以帮助我们发现数据中的异常值。异常值通常表现为与其他数据点明显偏离的点，通过观察散度图，我们可以快速识别并进一步分析这些异常值。
数据分组比较：如果我们有多个分类变量，可以使用不同的颜色或形状来表示不同的组别，从而比较不同组别之间的差异和相似性。

在R中，我们可以使用plot()函数来创建散度图。以下是一个示例代码：

# 创建散度图
plot(x, y, main = "Scatterplot", xlab = "X轴标签", ylab = "Y轴标签", col = "blue", pch = 16)

# 参数说明：
# x, y: 数据变量
# main: 图表标题
# xlab, ylab: X轴和Y轴标签
# col: 数据点颜色
# pch: 数据点形状

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dap）
腾讯云人工智能（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云物联网（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）
腾讯云移动开发（https://cloud.tencent.com/product/mad）
腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
腾讯云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）

请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

kl散度和交叉熵的区别_散度的概念

事实上交叉熵和KL散度的公式非常相近，其实就是KL散度的后半部分(公式2.1)：A和B的交叉熵 = A与B的KL散度 – A的熵。...一种信息论的解释是：熵的意义是对A事件中的随机变量进行编码所需的最小字节数。 KL散度的意义是“额外所需的编码长度”如果我们用B的编码来表示A。...一些对比与观察： KL散度和交叉熵的不同处：交叉熵中不包括“熵”的部分 KL散度和交叉熵的相同处：a. 都不具备对称性 b....) 但真实分布是不可知的，我们只好假设训练数据是从真实数据中独立同分布采样而来： P ( t r a i n i n g ) ≃ P ( r e a l ) P(training) \simeq...) 的差异等价于最小化这两个分布间的KL散度，也就是最小化 K L ( P ( t r a i n i n g ) ∣ ∣ P ( m o d e l ) ) KL(P(training)||P(

1.6K3 0

R绘图笔记 | 散点分布图与柱形分布图

参考前文：R绘图笔记 | R语言绘图系统与常见绘图函数及参数关于绘图图，前面介绍了一些： R绘图笔记 | 一般的散点图绘制 R绘图笔记 | 柱状图绘制 R绘图笔记 | 直方图和核密度估计图的绘制...R绘图笔记 | 二维散点图与统计直方图组合这里介绍散点分布图与柱形分布图，这些图形在文章中是很常见的，也是必须要掌握的。...-5M-AAT4-01 Stage IV 7.56 TCGA-5M-AAT6-01 Stage IV 4.99 TCGA-5M-AATE-01 Stage II 7.41 二.绘图 1.散点抖动图...4.带误差线的散点分布图 ggplot(f1.data, aes(Stage, Value))+ geom_jitter(aes(fill = Stage),position = position_jitter...5.带误差线的柱形分布图 ggplot(f1.data, aes(Stage, Value))+ stat_summary(mapping=aes(fill = Stage),fun.y=mean

2.6K5 0

浅谈KL散度（相对熵）在用户画像中的应用

首先先介绍一下KL散度是啥。...在计算了各商品类型下不同群体的消费金额的KL散度后，可以发现，这写消费比较集中的几类商品（“女装”，“淑女装”，“商务休闲”，“运动户外”等）的KL散度几乎等于0，或者0.1等，我取阈值为0.5的话，进行过滤一下...简单来说，从表格上看，可以看到明显效果：图1是没有计算KL散度之前的用户偏好，图2是计算KL散度之后的用户偏好。...原始用户偏好图2 计算KL散度后的用户偏好从图2可以很明显看出，各用户群体已经有了明显的偏好了，第一类的用户群体可能偏好女性护肤，对象可能是18-30岁的时尚爱美女性；第二类用户群体可能是25-40...如果是以品牌为维度的话，再加上年龄、性别、其他的消费几率等等，因该就可以很容易看出各类用户群体的偏好了，这里写KL散度在用户画像中的应用只是一个引子，其实KL散度还有很多其他的应用，例如文档之间的相似度计算

1.6K8 0

python衡量数据分布的相似度距离（KLJS散度）

（例子：上图来自 OpenAI的 Radford A , Jozefowicz R , Sutskever I ....对于两个概率分布P、Q，二者越相似，KL散度越小。 KL散度满足非负性 KL散度是不对称的，交换P、Q的位置将得到不同结果。 ?...JS散度基于KL散度，同样是二者越相似，JS散度越小。...JS散度的取值范围在0-1之间，完全相同时为0 JS散度是对称的 ?...而预测1的散度的确更低，说明它是更好的预测。

8.3K2 0

R语言在地图上绘制散点饼图可视化

p=22537 在本文我们在ggplot2中制作的饼实际上是一个条形图转换为极坐标。如果我们想制作一个像上面截图那样的地图，这就很困难了。相关视频但在地图上绘制饼图时，它也有自己的缺点。...首先，当我们绘制大量的饼图时，它以光栅图像的形式渲染，使得它的渲染速度很慢。本文创建了一个封装函数，使其更容易绘制一组饼图。例如，假设我们有以下数据。...set.seed(123) long <- rnorm(50, sd=100) lat <- rnorm(50, sd=50) 在地图上绘制饼图。...ggplot(map_data('world'), aes(long, lat) +pie(aes(x=long, y=lat, group=region, r=radius 这是一个简单应用，我发现很多人喜欢它...他们要求我实现饼的大小图例。我实现了一个legend层为饼的大小添加了一个图例，如上图所示。

2871 0

【原】浅谈KL散度（相对熵）在用户画像中的应用

最近做用户画像，用到了KL散度，发现效果还是不错的，现跟大家分享一下，为了文章的易读性，不具体讲公式的计算，主要讲应用，不过公式也不复杂，具体可以看链接。　　首先先介绍一下KL散度是啥。...在计算了各商品类型下不同群体的消费金额的KL散度后，可以发现，这写消费比较集中的几类商品（“女装”，“淑女装”，“商务休闲”，“运动户外”等）的KL散度几乎等于0，或者0.1等，我取阈值为0.5的话，进行过滤一下...简单来说，从表格上看，可以看到明显效果：　　图1是没有计算KL散度之前的用户偏好，图2是计算KL散度之后的用户偏好。...计算KL散度后的用户偏好　　从图2可以很明显看出，各用户群体已经有了明显的偏好了，第一类的用户群体可能偏好女性护肤，对象可能是18-30岁的时尚爱美女性；第二类用户群体可能是25-40的居家带娃女性...如果是以品牌为维度的话，再加上年龄、性别、其他的消费几率等等，因该就可以很容易看出各类用户群体的偏好了，这里写KL散度在用户画像中的应用只是一个引子，其实KL散度还有很多其他的应用，例如文档之间的相似度计算

1.2K7 0

R中优雅的绘制物种冲积图

最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(magrittr) library(reshape) library(RColorBrewer) library...(ggalluvial) 导入数据 df % column_to_rownames(var="ID") 数据清洗 # 按列求和单独计算每列的相对丰度...df_new % mutate_all(~ . / sum(.)) %>% rownames_to_column(var="Genus") 整合数据 # 将分组文件与丰度表进行整合...、大小，颜色为黑色 axis.title.y = element_text(margin = margin(r = 10), size = 11, color = "black"), # 设置

6262 0

R中优雅的绘制物种冲积图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...library(ggalluvial) 导入数据 df % column_to_rownames(var="ID") 数据清洗 # 按列求和单独计算每列的相对丰度...df_new % mutate_all(~ . / sum(.)) %>% rownames_to_column(var="Genus") 整合数据 # 将分组文件与丰度表进行整合...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus,...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%

2383 0

R中优雅的绘制环状sina图

❝在R中创建sina图使用geom_sina函数，sina图是一种用于显示单个分类变量的每个观测值的图形。它与箱线图和小提琴图类似，但是它显示了每个单独的数据点，这可以提供关于数据分布的更多信息。...❞ 「sina图的主要优点是它可以清楚地显示每个数据点，而不是简单地显示数据的总体分布。这使得sina图特别适用于小样本大小的数据集，其中每个数据点的值都很重要。」...gas_day_started_on)) 数据可视化 df %>% ggplot(aes(x=mth, y=gas_in_storage_t_wh,group=mth)) + # 使用ggforce包中的...), lab=c("2","4","6","8TWh")), aes(x=x, y=y, label=y),inherit.aes = FALSE)+ # 使用scico包中的...month.abb[1:12]) + scale_y_continuous(breaks=c(seq(0,8,2))) + coord_polar() + # 使用极坐标系 # 使用cowplot包中的

2353 0

R中轻松绘制南丁格尔图

加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) 导入数据 df <- readr::read_csv('data.csv') 构建标签数据 labs Season 3")) 数据可视化 ggplot(df, aes(x = Episode_order)) + # 为y轴的值添加文本注释...为间隔添加水平线 geom_hline(yintercept = seq(0, 50, by = 10), colour = "grey70", linewidth = 0.3) + # 添加柱状图，...geom_col(aes(y = F_count_total, fill = as.factor(Season)), alpha = 0.8, show.legend = FALSE) + # 添加柱状图，...表示RK的计数 geom_col(aes(y = F_count_RK, fill = as.factor(Season)), show.legend = FALSE) + # 添加富文本

2502 0

【R语言】复现paper中的韦恩图

韦恩图（venn）又称文氏图，是科研文章中最常见的图，可以用来表示多个数据集之间的关系。当然也可以进行集合运算。一般用于展示2-5个集合之间的交并集关系。...=========华丽的分割线============ 对于掌控性要求比较高的同学，可以试着自己写R代码来绘制韦恩图。...今天我们就来重现下面这篇学术论文里面的韦恩图 Fig3为韦恩图下面我们用R里面的VennDiagram包来重现这个图我们这里就不用原文作者的数据了，而是随机产生了4个gene list，这四个...fill = rainbow(setnum), #控制圆圈中的数字 cex = 0.3, #字体大小 #fontface = "bold", #粗体 #fontfamily...R的UpSetR包来画Upset plot，如下

7412 0

R中实现面积图 (Area plot)

面积图是一种基于折线图的图形，可以通过图中的面积来表示数据的大小情况，比如下面两种都是面积图： ? ?...wiki 下面是堆积面积图 (stacked area plot) 的在R中的简单实现，主要是用geom_area画出面积： set.seed(1492) Sector <- rep(c("S01","...gis.stackexchange.com/questions/163143/why-is-my-stacked-area-graph-in-ggplot2-returned-as-stacked-lines http://r-statistics.co.../Top50-Ggplot2-Visualizations-MasterList-R-Code.html http://t-redactyl.io/blog/2015/12/creating-plots-in-r-using-ggplot2

1.2K1 0

【GAN的优化】从KL和JS散度到fGAN

欢迎来到专栏《GAN的优化》，这是第二期。在这个专栏中，我们会讲述GAN的相关背景、基本原理、优化等相关理论，尤其是侧重于GAN目标函数的优化。...fGAN是一个具有一定“通用”意义的模型，它定义了一个框架，从这个框架中可以自然而然得衍生出其他GAN模型。...本文将先建立一下距离和度量的概念，然后引出f散度的概念，利用共轭函数和神经网络来计算f散度，最后将简述KL散度和JS散度的问题。...f散度中f(u)可以有很多形式，具体如下图所示： ? 常用的满足要求的凸函数f(u)的函数图像如下图所示： ?...在原始版本的GAN中，希望用JS散度来度量两个概率分布的距离，则选择原函数和其对应的共轭函数为 ? 代入其中则 ? 做一个简单的变换（同时注意相应调整激活函数）： ? 则有 ?

2.7K1 0

Redis中的散列类型详解

在Redis中，Hash是一种存储键值对的数据结构，它适用于存储对象的多个属性。Jedis作为Java开发者与Redis交互的工具，提供了丰富的API来操作Hash类型。...本文将深入介绍Jedis如何操作Redis中的Hash类型数据，通过生动的代码示例和详细的解释，助你轻松掌握Jedis中Hash的各种操作。Jedis中Hash的基本操作1....删除字段可以使用HDEL命令删除Hash类型数据中的一个或多个字段，在Jedis中，对应的方法是hdel：// 删除一个字段jedis.hdel("myHash", "field1");// 删除多个字段...中的Hash类型数据。...希望通过学习本文，你对Jedis中Hash的操作有了更深入的理解，并能够灵活运用在你的项目中。在实际开发中，充分发挥Jedis的优势，将有助于提升系统性能和代码质量。

2192 0

最直白的熵、交叉熵和 KL 散度教程

威少的历史进攻动作发生频率如下：三分 1/8 上篮 1/2 灌篮 1/4 二分 1/8 下图对比一下哈登和威少的进攻动作频率图。 ?...10 主题：KL 散度 Kullback-Leibler 散度（KL 散度）是熵与交叉熵之间的差值。称之为散度而不是距离是因为距离是对称的，而散度可以是不对称的。...回到我们的场景，把哈登动作分布称为 p 分布，把威少动作分布称为 q 分布，那么 p 分布对 q 分布的 KL 散度定义为 ? 而 q 分布对 p 分布的 KL 散度定义为 ?...分布 p 和 q 差别越大，那么之间的 KL 散度 KLq(p) 和 KLp(q) 也就越大。总结最后看看湖人队的麦基，他进攻手段只有灌篮，如下图所示。 ?...，即 KL 散度数学表达式如下：交叉熵p(q) = 熵(q) + 散度p(q) 交叉熵q(p) = 熵(p) + 散度q(p) ?

5511 0

图的度计算和相似度计算

图片图的度计算对于一个无向图，节点的度数表示该节点连接的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的度数：度数 = 与节点相连的边的数量对于一个有向图，节点的出度表示从该节点出发的边的数量，入度表示指向该节点的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的出度和入度：出度 = 从节点出发的边的数量入度 = 指向节点的边的数量图的相似度计算一种用于计算节点相似度的算法是节点结构相似度算法。...计算节点j的邻居节点与节点i的邻居节点的交集大小，记为C。计算相似度：similarity = (A + C) / B。输出相似度结果。...相似度 = (A + C) / B = (2 + 2) / 4 = 1。因此，节点i和节点j的相似度为1。使用Markdown格式输出结果：节点i与节点j的相似度为1。

5406 1

R中轻松绘制树状热图的若干方法

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何在R中绘制树状热图，通过「sourmashconsumr」 & 「metacoder」两个R包的案例来进行介绍，更多详细的内容请参考作者官方文档。..., groups = metadata) 设置随机种子 set.seed(1) 绘制树状图热图...tax_data进行处理 obj$data$tax_data <- zero_low_counts(obj, dataset = "tax_data", min_count = 5) 检查没有reads的行...hmp_samples$sample_id]) == 0 计算观测比例 obj$data$tax_data <- calc_obs_props(obj, "tax_data") 计算taxon丰度...calc_n_samples(obj, "tax_abund", groups = hmp_samples$body_site, cols = hmp_samples$sample_id) 绘制树状图热图

3053 0

如何在R中绘制树图(TreeMap)

树图(TreeMap) 通过矩形面积的大小，以及填充颜色的深浅，来显示节点的统计数据，通过嵌套层次来显示分组的层级的可视化图形。...for example: 某公司产品在世界六大洲的销售情况，矩形的大小表示人口的数量，颜色的深浅表示销售额的多少。 ? 那么如何绘制树图呢？...首先绘制树图需要的包： install.packages(“treemap”) 树图函数： treemap(x,index,vSize,vColor,palette,range,border.col...("treemap", repos='http://cran.r-project.org') library(treemap) data <- read.csv('data.csv', stringsAsFactors...border.col='#63B8FF', palette=c("#FFFFFF00", "#1C86EE00"), range=c(minSales, maxSales) ) 一副完美的tree图就搞定啦

5K10 0

R中绘制环状聚类热图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友需要绘制环状热图叠加多层注释，本节来通过一个例子来简单介绍一下如何实现，主要通过「ggtreeExtra」来实现，聚类分析使用「ape」包来进行更加适用于生物信息相关的数据...「数据代码已经整合上传到2023VIP交流群」，加群的观众老爷可自行下载，有需要的朋友可关注文末介绍加入VIP交流群。...❞ 关于永久群内容的说明 ❝给予长期支持我们的忠实读者们一个特别待遇：凡是购买过小编2022年或2023年VIP会员文档的朋友们，「将自动获得2024年及以后的绘图资料和代码更新，无需额外付费。」...目前这两年的会员文档已累记卖出1500+，质量方面各位无需担忧**。简要概括就是只要购买任意1年的会员内容，2024及后期公众号所更新的绘图文档均会在已经加入的会员群内分享。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtree) library(treeio) library(ape) library(magrittr) library(ggnewscale

2582 0

R中轻松绘制聚类热图

论文关于永久群内容的说明 ❝给予长期支持我们的忠实读者们一个特别待遇：凡是购买过小编2022年或2023年VIP会员文档的朋友们，「将自动获得2024年及以后更新的绘图文档代码，无需额外付费。」...目前这两年的会员文档已累记卖出1500+，质量方面各位无需担忧。简要概括就是只要购买任意1年的会员内容，2024及后期公众号所更新的绘图文档均会在已经加入的会员群内分享。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtree) library(treeio) library(ape) library(magrittr) library(ggtreeExtra

2032 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭