今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。...不要觉得专门为线条写一章推送有点小题大做，其实线条对于图表而言，功不可没，即便是不起眼的网格、轴线、或者线条的粗线、线型、磅数等都将决定着你的图表品质。...R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多，最常见的场景就是我们做geom_line()（折线图）、geom_path（）(路径图),以及图表的绘图区（panel）、图表区、网格系统（grid...今天以一个折线图为例，简要说明ggplot函数中关于线条的主要参数及其效果。...除了折线图（以及路径图，等图层中的线条之外），在theme系统中存在大量的关于线条的属性设置(网格系统、图表边框、轴线、图例系统)，均可以参照以上参数进行设置。
今天跟大家分享ggplot图表系统中形状。 在ggplot函数系统中，形状是一类重要的映射属性，如同颜色一样，它可以被赋予给变量，当然也可以直接指定实际的形状类别。...ggplot函数的图层理念中，修改局部图层的元素，需要在局部图层内进行设定，这里需要在geom_point（）函数内部进行形状设定。 R绘图系统中存储着的形状符号多达25种： ?...当将形状大小（size）指定给离散变量时，虽然可以出来图表，但是软件提示不建议将形状大小映射给离散变量。...颜色变量是所有属性中为数不多的既可以使用离散型变量、又可以使用连续性变量进行映射的属性 二、关于制定属性映射时shape、size、colour（fill）的位置问题。...（比如本例中同时作用于折线图和散点图的数据集、x轴y轴变量以及分组变量等） 以上是个人学习ggplot函数过程中所获得的一些体会和心得，希望能够帮助大家在学习R语言可视化过程中少走一些弯路，限于个人能力和水平
有时候看到paper中有的图，大图中嵌套小图： image.png 这种图在基础作图plot和ggplot2中都可以实现： plot实现 #构造两组数 x <- rnorm(100) y <- rbinom...0.55, 1, 0.5, 1), new = T) boxplot(x ~ y, col = 'yellowgreen') 可以得到： image.png 或者也可以用TeachingDemos包中subplot...grconvertY(c(0,0.25), from='npc'), type='fig', pars=list( mar=c(1.5,1.5,0,0))) 2.ggplot实现 需要导入grid包的viewport...来调整小图的位置和大小。
在之前的推送中，曾经有过一篇介绍excel图表辅助线的制作方法，其中用到的技巧五花八门、令人眼花缭乱。 而ggplot图表系统中的辅助线添加起来却异常简单，非常易于操作。...这主要得益于ggplot函数系统的图层控制理念以及该包的开发者很早就意识到图表辅助线这一层面的图表元素需求。...以上柱形图中，我们如果想要了解五个公司的销售额均值以及单个公司销售额与均值的对比情况，需要在图表中添加一条平均线。...辅助线在散点图中也是经常使用的一种图表元素，它可以帮助我们对分布形态进行分割和归纳，使得数据分布形态及趋势更加明显。 接下来使用diamond数据集来展示散点图中的辅助线。...像素画处理之后，再加上均值十字线，你可以清晰地看到，数据分布形态中，左下角最为密集。 辅助线的另外一种常见的用途就是在时间序列数据中。
在绘制柱状图或者折线图时，如果能够高亮显示图表中的最大值，将会使图表更好地呈现数据，如下图1所示，表示西区的柱状颜色与其他不同，因为其代表的数值最大。 ?...图1 下面我们来绘制这个简单的图表，示例数据如下图2所示。 ? 图2 选择数据表，单击功能区“插入”选项卡中“图表”组中的“簇状柱形图”，得到如下图3所示的图表。 ?...图3 下面，添加一个额外的系列数据，代表想要高亮显示的值。在数据表右侧添加一列，并输入公式： =IF([销售额]=MAX([销售额]),[销售额],NA()) 结果如下图4所示。 ?...图4 可以看到图表中添加了一个新系列，现在需要将这两个系列重叠起来。 选择图表系列，按Ctrl+1组合键调出“设置数据系列格式”界面，将系列重叠设置为100%，如下图5所示。 ?...图5 至此，高亮显示图表中的最大值达成。超级简单！
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： R-ggplot2 散点图绘制 ggplot2 散点图美化 （毕竟好看的图表设计会使人眼前一亮，当然也会增加自己的学习兴趣） R-ggplot2 散点图绘制...数据预览 ggplot2 对于绘制目前所见的图表都是有对应的绘图函数可以绘制，后面我们陆续介绍。...最终的可视化效果如下： ? 总结 本期算是第一篇关于基础图表的绘制，各个细节部分我也进行了单独的代码解释，本来计划再搞些基础的，但那个效果实在是不能看，再说了，基础的教程网上的资源也很多。...今后基础图表的绘制也都会按照这个样式(基础图表+美化)，希望大家能够喜欢，并且有所获得。
方法与步骤 设置好图表之后，右键点击图表→“选择数据(源)”，在系列一、系列二的地方点击并编辑： 弹出的窗口中，在系列名称处输入名称即可添加或修改：
从我使用R开始，就一直用R来制作图表，只有一个理由：R在过滤和数据可视化方面是一个相当了不起的工具。特别是如果我们使用优秀的ggplot2库，我们可以将原始数据在几分钟内拥有一个引人注目的可视化效果。...当我开始接触R后，同时也接触了如Adobe Illustrator中或Inkscape图表生成修饰的工具。Inkscape几乎是全功能的，但它却是免费的，这是相当吸引人的。...我使用Linux，在Linux上用Inkscape也很简单，所以我决定使用Inkscape来制作图表。 这篇文章将从”原材料的出口”来通过R制作信息图表。最后的图形如下： ?...在菜单中，单击“层” – >添加图层，使背景层： ? 一旦做到这一点，我们就可以在空白的任意位置单击，并调整图像的大小，以适应到页面。...如果有什么东西想要看起来是透明的，你可以调整底部的白色框。 结论：Inkscape是一个令人难以置信的强大的R编辑图表工具。视觉冲击力大的图表往往笔缺乏吸引力的有效得多。 ?
ipyvizzu-简单的动画图表绘制工具包 连续多期给大家推荐了R语言中的可视化工具包，今天给大家推荐一个我最近发现的特别好用且好看的可视化工具-「ipyvizzu」，该工具不仅支持常见的可视化图表类型...它支持各种类型的图表，包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。 使用ipyvizzu，你可以通过简单的代码创建各种图表，并根据需要进行自定义。...它提供了丰富的配置选项，允许你修改图表的样式、颜色、标签和其他属性。此外，你还可以添加交互性，使用户能够与图表进行互动，例如缩放、旋转、筛选和排序数据。...data = Data() data.add_df(df) #再实例化图表对象Chart()，将含有数据集的data放置其中 chart = Chart() #绘制图表：使用Vizzu库的语法，一些基本的图层属性如画布大小...Chart 「注意」：以上所有绘图结果都是动态的，且所有运行代码都是在Jupyter Notebook中。
R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。
今天跟大家分享ggplot图表的配色原理与基本技巧。 图表配色是一个很深奥的话题，多亏了R语言平台的众多开发者贡献的配色包，让图表的配色不再深不可测。...，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。...第二种情况，可以使用RColorBrewer包中的配色卡，以下是该包scale_colour_brewer()函数所允许使用的所有离散颜色色卡。...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。...=depth))+geom_point()+scale_colour_gradient2(low="#8E0F2E", mid="#BFBEBE", high="#0E4E75") 以上就是R中最常用到的配色技巧
简介 利用MODIS中ET数据进行时序图表的绘制 数据 MODIS/061/MOD16A2GF MODIS/061/MOD16A2GF数据是一种由美国国家航空航天局（NASA）的MODIS卫星获取的遥感数据...该数据集提供了全球范围内的地表净初级生产力（GPP）和蒸散发（ET）的估算结果。 MOD16A2GF数据是通过使用高分辨率的植被指数（NDVI）和蒸汽压缩所得的气象数据来计算地表GPP和ET的。...它还使用了地表温度和辐射数据来准确估计植物蒸腾和土壤蒸发的水分损失。 MOD16A2GF数据的空间分辨率为1千米，并且提供了逐日、逐月和逐年的数据。...它可以用于监测植被生长和生产力的变化，预测农作物收量和水资源的可持续利用。 MOD16A2GF数据可以在NASA的EOS数据中心获取，使用者可以根据自己的需求选择不同的时间范围和空间范围进行数据下载。...数据以标准的GeoTIFF格式提供，可以与常见的GIS软件进行处理和分析。
之前在学习ggplot的时候，一直存在着一个困惑。 就是这个函数是否允许两个做出来的两个相关图表重叠嵌套（也就是在一个大图（主图）的边缘位置，放置另一个缩小版的小图）。...不过他的处理方式不是通过ggplot的内置函数，而是通过grid包中的viewport函数来实现的： 以下是具体的实现步骤： 加载包： library(ggplot2) #用于画图，主图和附图都使用ggplot...的内置数据集 library(grid) #用于设定附图的长宽及叠放在主图的精确位置 加载并预览数据集： 这里我们还是使用关于钻石的那个数据集（之前的图表案例很多都是使用该数据集） data(diamonds...以上函数可以制作出以carat和price为主要对应关系的散点图，同时分类变量cut通过颜色映射进行区分。最后调整了图例位置和图表背景。...，你所需要做的只是调整好两个图表的位置与大小，别让彼此相互遮挡掩盖重要信息就OK了。
因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。最后，会提供了个lm()函数的例子。...R默认类型I（序贯型）方法计算ANOVA效应（类型II和III分别为分层和边界型，详见R实战（第2版）202页）。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响 控制A时，B对y的影响 控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。 一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析 单因素方法分析中，你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...glht.png par语句增大了顶部边界面积，cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。 有相同的字母的组说明均值差异不显著。
python中Excel图表的绘制 1、饼图将数据画成圆形切片，每个切片代表整个百分比。 切片按顺时针方向画，圆顶0°。...bar_chart.type = 'col' # col垂直、水平柱状图 bar bar_chart.title = 'Bar Chart' bar_chart.style = 10 # 设置颜色，10的对比度最强...category) # 工作页绘制柱状图，并指定位置 ws.add_chart(bar_chart, 'E1') # 保存 wb.save('char_excel_text.xlsx') 以上就是python中Excel...图表的绘制，希望对大家有所帮助。
y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。 y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。...如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean
数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案，颜色方案除了手动设置之外，在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语，由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数，所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的，在R中也是推荐使用hcl颜色方案，不推荐使用rainbow等颜色方案了。...，常用于着色离散变量； sequential的颜色方案中色调较少，体现了颜色的连续过渡，可以用于着色连续变量； diverging和divergingx也是颜色的连续过渡，但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案，RColorBrewer中颜色方案数量是固定的，不会对颜色进行自动插值，比如Dark2配色一共只有
相信大家都遇到过这种情况 用一组数据作图 可是偏偏就遇到那么一两个特变态的异常值 不信自己感受一下 其中有一个700的特大值 导致整个图表其他数值之间 因为差异相对太小而无法比较 遇到这种情况怎么办呢...当然要拿那只异常值下手 下面告诉大家怎么操作 首先选择图表并单击右键 选择设置数据系列格式 在设置数据系列格式菜单中 选择垂直坐标轴（条形图选择水平坐标轴） 在最大值输入框中输入想要限定的最大值 对于本例而言...异常值是700 其他值最大不超过60 那么我们就设置垂直坐标轴最大值为80 现在图表看起来舒服多了吧 但是别忘了 刚才对坐标轴的最大值动了手脚 所以图表才变得更美观 却丢失了真实性和严谨性 必须告诉图表的读者此图表中存在异常值...那就需要动手制作一个小小的截断标志——双斜杠 怎么做呢 在图形中插入两条直线段填充黑色 调整成倾角为45度的平行线 再插入一个平行四边形填充白色 将刚才制作好的两条斜线对齐平行四边形的上下两条边 将三者全部选中组合...（绘图工具——格式——组合） 将组合形状放到异常值接近顶端的位置 然后再调整并格式化图表其他元素 最后一幅严谨、美观、协调的图表就出炉了 异常值什么的已经很完美的回避并解决了
在概率课程中经常会看到标准的正态分布表。 ? ? 现在，我们用R语言生成它。...，我们可以使用 > print.xtable(newm, type="latex", file="nor1.tex") 现在，我们有了一个包含表的简单tex文件。...并在表格中使用以下代码来获取图表 > polygon(c(u[I],rev(u[I])),c(dnorm(u)[I],rep(0,length(I))),col="red",border=NA) >...lines(u,dnorm(u),lwd=2,col="blue") 现在，我们将图形放在另一个tex文件中。...可以将代码嵌入tex文件中，或编译tex文件以获得pdf文件。生成pdf文件。 ?
p=13807 在概率课程中经常会看到标准的正态分布表。 现在，我们用R语言生成它。...，我们可以使用 > print.xtable(newm, type="latex", file="nor1.tex") 现在，我们有了一个包含表的简单tex文件。...并在表格中使用以下代码来获取图表 > polygon(c(u[I],rev(u[I])),c(dnorm(u)[I],rep(0,length(I))),col="red",border=NA)> lines...(u,dnorm(u),lwd=2,col="blue") 现在，我们将图形放在另一个tex文件中。...可以将代码嵌入tex文件中，或编译tex文件以获得pdf文件。生成pdf文件。
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