前面写了superheat的教程,今天写一下第二波,如何进行聚类以及添加注释图吧。🤩
参考来源http://www.sthda.com/english/articles/24-ggpubr-publication-ready-plots/
最近看了一个出自Science的神图,在网上搜遍教程,踩了好多坑,在这里分享一下完美解决方案~ (•‿•)
如今数据分析如火如荼,R与Python大行其道。你还在用Excel整理数据么,你还在用spss整理数据么。
attach(mtcars) names(mtcars) # "mpg" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear" "carb" #条形图 #单向量条形图 barplot(table(cyl), main="main",xlab="x",ylab="y") barplot(table(cyl),horiz = TRUE) plot(as.factor(cyl)) plot(factor(cyl,level
值得一提的是 rank函数有多种给相同数值的观察值排序的方法,而默认的处理方法的结果如下;
Mpg123与libmad一样,支持mpeg1,2,2.5音频解码。目前来看mpg123比libmad支持了网络播放功能。而且libmad基本上开源社区在2005年左右,基本停止更新,mpg123至今还在持续更新源代码。
ggplot2 包提供了一个基于全面而连贯的语法的绘图系统。它弥补了 R 中创建图形缺乏一致性的缺点,使得用户可以创建有创新性的、新颖的图形类型。ggplot2 是 R 语言绘图一个重要特性和优势。通过 ggplot2,只需少量的代码,就可以绘制出高质量的图形,满足出版需要。ggplot2 语法简介,逻辑清晰,功能强大,可以快速上手。在 R 语言中自成一派,目前也有越来越多的绘图包基于 ggplot2 进行二次开发,一般都是以“gg”开头,例如 ggpubr,ggtree,ggvis,ggtree,ggstatsplot 等。
逻辑回归典型使用于当存在一个离散的响应变量(比如赢和输)和一个与响应变量(也称为结果变量、因变量)的概率或几率相关联的连续预测变量的情况。它也适用于有多个预测变量的分类预测。
这里记录下这本书里我之前不了解的内容,欢迎一起交流!向量的模式作者写了个函数来干这件事,我学习下,登上巨人的肩膀。我的理解,这个是相当于motif,计数最多的元素的意思。
前面用2篇文章详细介绍了gt包创建表格的用法。gt很强大,但是还是不够强大,总有些大佬想要更加强大,于是就有了今天要介绍的gtExtras,这是一个扩展包,为gt提供多种强大的可视化功能!
前面介绍了一些ggplot绘图,ggplot2|从0开始绘制直方图,ggplot2|从0开始绘制箱线图,ggplot2|从0开始绘制折线图,这次介绍一下当数据为发散性正负值的时候,几种比较合适的展示方式。
最近有同学反映 s3cmd 上传的数据比原文件小…WTF,居然有这种事?我不信,然后看了下同学的需求,上传一个1G的文件,按照分段上传的默认配置,就是以15M为一段,分段上传,基本公式就是 1024M/15M=68.2。
ggpubr-专为学术绘图而生 由Hadley Wickham创建的ggplot2(https://ggplot2.tidyverse.org/)非常好用的可视化包了,但是由ggplot2绘制的图形通常不能直接用于发表,还需要经过一定程度的编辑,对于不少那么会编程的研究人员而言可能并不是特别友好。 因此,ggpubr应运而生,它提供了简单易用的函数,用于绘制定制的高质量图,可以直接用于发表。 以下演示官方教程: 1Sys.setlocale('LC_ALL','C') 2library(ggpubr)
Mpg123与libmad一样,支持mpeg1,2,2.5音频解码。目前来看mpg123比libmad支持了网络播放功能。而且libmad基本上开源社区在2005年左右,基本停止更新,mpg123至今还在持续更新源代码。 1. mpg123是如何支持某种音频驱动的? Mpg123跟liamad一样,向下也支持oss,alsa,win32等驱动,是如何支持的。Libmad是修改config文件的宏来完成,而mpg123是修改makefile或者configure来完成 ALSA_LIBS =-las
It can play MPEG1.0/2.0/2.5 layer I, II, II(1, 2, 3;-) files (VBR files are fine, too) and produce output on a number ofdifferent ways: raw data to stdout and different sound systems depending onyour platform (see INSTALL).
1写在前面 上期介绍了一元线性回归,现在我们增加预测变量个数,稍微扩展一下我们的一元线性模型,就是多元线性回归了。😘 多元线性回归分析法的数学方程: y = a+βx_1+βx_2+ϵ 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(ggsci) library(rms) 3示例数据 还是使用的上期介绍的mtcars,为1974年《Motor Trend US》杂志上记录的,包括32种汽车的mpg(燃料消耗)、hp(马力)等方面的数据。 dat <- m
其中的x是一个由数据值组成的数值向量。参数freq=FALSE表示根据概率密度而不是频数绘制图形。参数breaks用于控制组的数量。在定义直方图中的单元时,默认将生成等距切分。
展示回归分析的结果是应用统计分析的重要组成部分。esttab 命令是由瑞士波恩大学社会学研究所(University of Bern, Institute of Sociology)的 Ben Jann 教授编写的 Stata 用户外部命令,主要用于生成满足用户需求的回归表格(Display formatted regression table),这类命令已经成为量化实证分析中的基础性技能,兼具效率、规范与美观。本文是对该命令的详细介绍。
在美学映射那一节中,当我们需要把大于两个变量映射到图形中时,x轴和y轴就已经不够用了,需要通过形状和颜色等可区分的形式来代表新增的变量,但是一味的在一张图中增加多种映射会导致图上的信息密度过高,可读性差,这时分面的作用就体现出来了。
「nls(非线性最小二乘法)拟合指数模型」 使用nls来拟合非线性模型前需要先确定初始值,可通过将非线性模型线性化来估计参数的初始值。 通过对 mpg 取对数并对 wt 进行线性回归,可以将非线性的指数关系转换为线性关系,这样更容易分析和获取初始值。线性模型的斜率和截距转换回指数模型的参数。 线性模型的截距将是 log(k),因此k 将是截距的指数。 线性模型的斜率将是b的估计值。
"MPEG"、"MP4"、"MPG"这三个词非常相似,因此可能有些人不太了解它们之间的区别。也许有人认为它们的意思相似,但实际上是不同的。在本次介绍中,我们将讨论"MPEG"、"MP4"和"MPG"的含义和区别,以及推荐用于将MPEG转换为MP4的软件。
Examples p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) p + geom_point() # Add aesthetic mappings p + geom_point(aes(colour = qsec)) p + geom_point(aes(alpha = qsec)) p + geom_point(aes(colour = factor(cyl))) p + geom_point(aes(shape = factor(cyl))) p + geom_point(aes(
因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容,包括:数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等,今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。
上节学习了ggplot2的基础作图,并掌握了基本的作图模板。但是每次作图只有两个变量映射到了图形中,如下图:
Hadley Wickham撰写的ggplot2[1]是好用的软件包,是可视化工具的必备包。但是,需要知道ggplot2一定的理论与原理,对新手来说,入门门槛还是比较高的。
如果你指定labels="AUTO"或labels="auto",那么标签会自动按照大写或小写排列:
cowplot是ggplot2包的一个简单插件(或称拓展包),它的目的是为ggplot2提供一个出版级别的主题,使用少量代码即可实现主题统一的修改,如轴标签大小、画图背景。它主要的作用是可以给研究生和博士后更加容易的画图。
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统,但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法,它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容,我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”,
在使用 R 处理逻辑回归建模问题时发现保存的模型对象非常之大,不可思议。正常情况下,我们建模之后所需要的就是模型的系数,以此对新的数据进行预测。当然,为了方便获取和处理一些模型信息,可能有一些汇总或关键的参数信息。
dplyr包在数据变换方面非常的好用,它有很多易用性的体现:比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹,也不需要绝对引用,而这在多数baseR函数中都不是这样的,比如:
我们知道模型的性能会随着使用特征数量的增加而增加。但是,当超过峰值时,模型性能将会下降。这就是为什么我们只需要选择能够有效预测的特征的原因。
在当今快速发展的科技时代,汽车不仅是交通工具,更是科技和工程的结晶。随着社会对可持续性和环境友好的关注不断增加,燃油效率成为汽车设计和制造中的一个关键议题。一辆车的燃油效率不仅关系到驾驶者的经济负担,还直接影响到环境的可持续性。本文将深入分析汽车燃油效率,并着眼于这一指标随着时间的推移所经历的变化。通过揭示背后的技术创新、市场趋势以及制度变革,我们将追溯汽车燃油效率的发展历程,以期带领读者深入了解这个引人注目的领域。
图形是一个有效传递分析结果的呈现方式。R是一个非常优秀的图形构建平台,它可以在生成基本图形后,调整包括标题、坐标轴、标签、颜色、线条、符号和文本标注等在内的所有图形特征。本章将带大家领略一下R在图形构建中的强大之处,也为后续更为高阶图形构建铺垫基础。
R 相关性分析 1. 相关性矩阵计算: 加载mtcars数据 > setwd("E:\\Rwork") > data("mtcars") > head(mtcars) mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 11
SQL与Pandas都可以完成大部分数据分析需求。本文用SQL与Pands逐一实现10类核心数据分析需求,轻松进行对比学习:数据选择、限制、统计计数、排序、新字段生成、数据选择、数据分组、统计均值、方差、极差/范围。
今天分享R语言中的柱形图,所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。 其实R语言本身就带有各种作图函数,比如plot、bar、pie等,而且语法非常简单明了,为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢? 一个例子就能感受到: plot(mpg$cty,mpg$hwy)#R语言内置散点图函数(无需加载任何辅助工具包) ggplot(mpg,aes(cty, hwy)) + geom_point(colour="steelblue")+labs(x = "City
这一个部分一共三篇,学会了基本上你的ggplot 就达到ggplot 界小学二年级的水平了吧~
基础图形函数可自动调用,而grid和lattice函数的调用必须要加载相应的包(如library(lattice))。要调用ggplot2函数需下载并安装该包(install.packages("ggplot2")),第一次使用前还要进行加载(library(ggplot2))。
mpg hp wt
原来ggplot只有两种scale的类型,即continuous和discrete,在新版本中加了一种新的类型,可以将连续型的数据根据bin变成离散型的。如下所示:
在科研工作中,箱线图是一种常用且重要的统计图。在R语言里我们可以针对单一变量绘制箱线图,也可以针对分组后的变量绘制。其中主要的函数是boxplot(x, data=),这里x是一个公式,参数data=则代表提供绘图数据的数据框。常用的公式是y~group,这里group是用来进行分组的变量,y是纵坐标的数据,这样便可以对分组变量绘制出箱线图了。除此之外,如果添加参数varwidth=TRUE,那么箱线图的宽度便会与样本量的平方根成正比。另外参数horizontal=TRUE则可以使横纵坐标颠倒过来。
函数格式:Series.sort_values(ascending=True, inplace=False)
包"ggpp"提供了一组构建块,用于扩展在包"ggplot2"中实现的图形语法(> = 3.0.0)。新的"geoms"支持在地块、边际标记和使用原生地块坐标(npc)中插入。位置函数实现了新的方法来轻推可用于任何几何图形,但与 和 一起特别有用。
前面几节学了基本作图和美学映射,虽然有现成的代码,但是对于初学者,可能还是会经常碰到一些报错,这些其实是正常的,即使很熟练了也一样会遇到报错,区别是能否快速找到并解决问题,下面列几个常见的报错类型。
❝本节来介绍如何使用「camcorder」包来将「ggplot2图形转换为GIF动画文件」,下面小编就来通过几个案例做演示,希望各位观众老爷能够喜欢。更多详细内容请参考作者官方文档❞
今天跟大家讲关于路径图、平滑曲线与折线图及其美化。 这里涉及到三个设计线条的特殊图层函数: geom_smooth()、geom_path()、geom_line() 下面分别讲解: 关于geom_
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