之前的ggplot2入门实践篇已经更新告一段落,也已经做了归总分类分享给大家。 最近翻看突然发现少了一个知识点,就是分面中没有讲填充多边形分面的应用,虽然其理念跟其他的常用图表类型一致。 但是鉴于多边形填充本身就比较复杂,再加上分面肯定能把大部分小伙伴儿绕晕,这里还是亲自实践一篇案例详细讲解一下实际用法。 如果你还不懂如何使用ggplot2制作数据地图的话,你可以参考以下序列文件: 地图部分(ggplot2) 你想要的地图素材资源,我都帮你整理好了~ 一篇文章教你搞定JSON素材,从此告别SHP时代~ 大道
这篇教程憋了很久,其实算是3个月前leaflet在线地图系列的进阶篇,但是因为当时对于leaflet地图的数据源结构理解有限,技能勉强操控shp数据源,对于json数据源所知甚少,一直拖了这么久才更新。 随着近期在json数据结构的理解不断加深,对于list结构和向量化运算的掌握也多有提高,这才能熟练的在leaflet系统中操控json数据。 本篇主要分为两大部分: 如何自如的操纵json数据来打造leaflet所能识别的数据源和style属性; 如何操控leaflet控制台版面中的地图图层和数据图层。 想
之前有过一段时间,特别热衷于数据地图,也分享很多篇关于地图制作的教程(涉及到各种作图软件),但大多是整理拼凑,自己发挥的不多。 最近在看哈德利.威科姆的那本火遍全球的R语言数据可视化经典教程——《ggplot2——数据分析与图形艺术》。书内虽然关于数据地图的内容很少,但是ggplot所渗透的可视化图层理念实在让人叹为观止。 书中完全将复杂的地图图表语言拆解成常规图表思维,通过图层叠加、分组填色、空间映射,让我对地图这种深度可视化形式有了更多深入的理解。 今天这一篇主要分享美国地图的绘图代码,同样是我们之前分
之前在练习leaflet的时候没有找到R语言leaflet中的热力密度图接口函数,一直感觉很遗憾。
地图本身就是可视化的产品,并在发展过程中形成了一系列的理论与方法。这些都自然地会成为地理空间数据可视化技术的基础。地图学也因可视化方法的提出而获得新的动力。GIS也因可视化的支持而为研究者提供了促使逻辑思维与形象思维相结合的认知工具。
对一些因变量进行dummy variable转换。对大数值变量如引擎容量,已行驶的公里数进行log transformation。
最近,有一种说法:“中国经济发展的命脉就是石油和航线”。因此,航线的重要性不言而喻。
张杰.《R语言数据可视化之美-专业图表绘制指南(增强版)》第11章 地理空间型图表: https://www.cnblogs.com/zzj420133722/p/13789195.html
今天跟大家分享的是数据地图系列的第七篇——使用R语言制作热力数据地图! 也许很多小伙伴儿对于R语言还很陌生,感觉很神秘。 确实,R语言的数据地图需要使用很长的代码来写。但是就像我们学习高数和微积分一样,再复杂再庞大的公式,都会有计算软件帮你代劳,而你只需要知道怎么调整参数、控制路径,并且明白每一句代码的实现功能就可以了,无需记住每一串代码的详细内涵和写法。 而且接下来要写的诸多代码,大部分都并非自己写的,而是从网上拼凑,经过整理与汇总后的。坦白的说,绝大部分自己都写不出来,语法也很费解,只是勉强知道大概可以
最近探索出来一个在Python中创建热力图非常高效的方法,使用folium包来创建热力图,实际效果非常赞,过程简单,代码量少。
汽车共享”最早出现于上个世纪四十年代的瑞士,他们发明了“自驾车合作社”,后来日本、英国等国争相效仿,但都未形成规模。而今,共享经济通过互联网达到了一个新的高度,共享汽车项目则乘势如雨后春笋般涌现在全国多个城市,一些人看好,而一些人看衰
由于空气污染对公众健康的不利影响,人们一直非常关注。世界各国的环境部门都通过各种方法(例如地面观测网络)来监测和评估空气污染问题
让我们快速浏览一下这张图表: 这张可视化数据图(最初用Tableau软件创建 )是如何利用数据可视化来帮助决策者的一个很好的例子。想象一下,如果这些信息通过表格来告诉投资者,你认为你会花多长时间来向他
最近在梳理Python中可以制作数据地图的可视化工具包,分别实践了geopandas、folium、Basemp,通过对比发现,静态地图中最为成熟的最终还得是Basemap工具,它是mpl_toolkits包中的一个专门用于构建地理信息数据可视化的扩展库。
编译|崔浩 校对|姚佳灵 高级可视化效果 什么是Hexbin Binning? 如果在同一个地方有很多点(overplotting),我们可以使用Hexbin包。六边形面元划分是一种二元直方图,对大数量级结构的数据集的可视化非常有用。下面是代码: >library(hexbin) >a=hexbin(diamonds$price,diamonds$carat,xbins=40) >library(RColorBrewer) >plot(a) 我们也可以创建一个调色板,然后用Hexbin绘图功能以获得更
ggplot2自从2007年推出以来,成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书,在此书中将graphs 分解成scales和layers,并将原始数据与表现形式分离开。
https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
这张可视化数据图(最初用Tableau软件创建 )是如何利用数据可视化来帮助决策者的一个很好的例子。想象一下,如果这些信息通过表格来告诉投资者,你认为你会花多长时间来向他解释? 如今的世界里,随着数
学习R语言已经整整一年光景了, 是时候整理一下自己学习以来的收获和成就。 虽然一直学的很专注(一直埋头在可视化的小圈子了,总感觉这样是停留在舒适区,也许外面的风景会更好),但是专注有专注的好处,就是
matplotlib算是python比较底层的可视化库,可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
在对我们的(R语言可视化课程)的学员进行统计想要绘制的图表类型时,也是我们接下里要免费新增的内容。很多同学都提到了下面这个地图类型的绘制方法:
这一篇我会把自己所掌握的所有数据地图素材资源获取途径全部分享给大家。 可能有的小伙伴儿会有疑问,现在商务智能工具发展的这么火,像PowerBI、Tableau以及一些在线的可视化平台都能够免费多场景提供数据地图的制作,是否还有必要自己找素材去亲手做。 这个问题怎么说呢,还是场景化吧,以上的商务智能工具确实降低了制作这些可视化地图的成本,但是缺点也有很多。 这些BI工具其实依赖的内置在线地图(确实不用我们自己定义),但是在线地图的风格往往意味着你没有太大的调整空间,而且地址的解析率与识别率都是有精度限制的(
编译|黄念 校对|丁一 引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候,现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇(Da Vinci)和毕加索(Picasso)等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品,试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画,试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是,一旦接触到任何可视化的内容、数据时,人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 怎样才能
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像, 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
最近我们被客户要求撰写关于中药专利复方治疗用药规律的研究报告,包括一些图形和统计输出。
方剂药效与剂量的关系中药不传之秘在于剂量中药配伍规律。拓端数据使用数据挖掘技术对海量的在线医院药物复方历史数据进行智能分析,并从中找出药物配伍的规律
直播回看地址 https://appqtulvsie4217.pc.xiaoe-tech.com/detail/l_5e5dd4cfd2ef3_4Ramdutd/4?fromH5=true#/ 数据可
大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈;其他机构、自媒体转载,务必后台留言,申请授权 编译|崔浩 校对|高航,姚佳灵 让我们快速浏览一下这张图表: 这张可视化数据图(最初用Tableau软件创建 )是如何利用数据可视化来帮助决策者的一个很好的例子。想象一下,如果这些信息通过表格来告诉投资者,你认为你会花多长时间来向他解释? 如今的世界里,随着数据量的不断增长,很难不用可视化的形式来呈现你数据里的全部信息。虽然有专门的工具,如Tableau, QlikView 和 d3.js,但没有任何东西能代替有很好可视化能力
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家,一半的死亡是由于心血管疾病
以前我一直觉得Python的绘图工具与R语言ggplot2比起来,不够优雅,这也是我一直坚定的选择使用R+ggplot2深入的学习数据可视化的原因,ggplot2在坐标系的整合与兼容性和扩展性上确实技高一筹,所以ggplot2成了可视化的巨无霸,成了可视化界的微信,不仅自身生态日趋完善,而且还有众多的开发者为其开发辅助功能包(你可以理解为依附于微信的小程序)。 最近偶然在学习Python可视化的过程中,了解到了geopandas,确实第一眼看着很眼熟,或许你第一眼就能把它与pandas联系起来。的确,它跟
这里记录一段时间我在互联网上看到的有意思的内容与信息,防止它们在我的脑袋里走丢了。
这里将销售部门的业绩分为一卖业绩和复购业绩进行可视化,并且有意思的是使用到了表情符合字体(emojifont拓展包)。整个可视化下面是可视化的效果:
此外貌似还可以用md 或html 渲染,不过这里其实有更强的ggtext 了:R语言之可视化(32)之ggtext:提高ggplot2的文本呈现 - 简书 (jianshu.com)[2]
本文来自作者在GitChat(ID:GitChat_Club)上的精彩分享,CSDN独家合作发布。 随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,表示所有结构化的信息表现方式,包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式,
首先,简单介绍一下作者,宁海涛是211硕士毕业,先后学习Python进行深度学习模型构建以及可视化展示,当然还包括数据分析、数据处理、数据可视化等技能,此外,还特别擅长于使用R语言进行数据统计和可视化绘制,当然还有一些前端、爬虫等这里就不做解释,总之是一位比较全能的优质作者。从2020年5月一直到现在,已连载超过「185+优质原创文章」。
等高线图(contour map) 是可视化二维空间标量场的基本方法[1],可以将三维数据使用二维的方法可视化,同时用颜色视觉特征表示第三维数据,如地图上的等高线、天气预报中的等压线和等温线等。假设
是不是感觉被封面图和不明觉厉的题目给骗进来了哈哈哈,今天这篇是理论篇,没有多少案例,而且还很长,所以静不下心的小伙伴儿可以先收藏着,时间充裕了再看。 ---- 当今互联网和大数据发展的如此迅猛,大量的运营与业务数据需要通过可视化呈现来给商业分析人员提供有价值的决策信息,而地理信息与空间数据可视化则是可视化分析中至关重要而且门槛较高的一类。 通常除了少数本身具备强大前端开发能力的大厂之外,很多中小型企业在内部预算资源有限的情况下,并不具备自建BI和完整可视化框架的能力。需要借助第三方提供的开源可视化平台或者
我是厦门大学的一名大四学生,被@iGuo抓来写关于数据可视化的系列推文,因本人水平实在有限,本系列推文相比CPP别的技术类文章肯定那么高大上和干货满满,还请各位看官海涵。
从今天开始要跟大家分享新的专题——数据地图! 这一篇先讲一些准备性的操作,教大家怎么获取矢量地图素材,以及素材的编辑、加工和整理! 也许你曾见到过一些高大上的ppt或者演示文案里,出现一些让人眼前一亮的数据地图,自己想模仿却又力不从心,只能羡慕嫉妒恨。 其实严格来说,数据地图也是图表的一种,但是由于其形状的不规则、素材的难以获取以及编辑的高技巧性,所以用起来还是有很高的门槛的! 想要做出来数据地图的效果,其实有很多现在的数据可视化软件都可使胜任,比GIS Map、Tableau、Power BI、Stat
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
最近有很多人在问我关于R语言学习入门的问题。 有在公众号文章留言的,有后台回复的,有加qq或者微信直接交流的、有知乎私信或者文章留言的,还有微信群里直接@我的。 说实话,这个话题,如果由一个在数据科学领域叱咤多年、项目经验丰富,代码写的很溜的老司机来回答,结果会更有信服力。 而我并不适合来回答这个问题,理由如下: 首先我的学习周期很短,正式开始于2016年的9月份,算起来仅有10个月左右,有点速成的意味; 其次我在学习R语言之前并没有任何的编程基础(如果不算大学修过的SQL和自己只会一点儿皮毛的VBA的话)
最近重复新翻阅R语言领域唯一一本关于网络数据采集的参考书——《基于R语言的自动数据收集》,开篇就是一个数据爬取的案例。 尽管之前已经粗略的看过一遍,但是仍感书中诸多细节不甚理解,还有平时过于眼高手低,第一遍看的时候只是动眼却不动手,案例几乎很少做过,准备刷第二遍,案例也打算仔仔细细的过一遍,做的时候才发现作者书中代码有些部分已经无法运行,还是需要自己去一点儿一点儿倒腾。 library("XML") library("stringr") library("RCurl") library("dplyr") l
来源:中国统计网 作者:daniel.xie(谢佳标) 原文链接:http://dwz.cn/5Pz3BX 本文长度为2900字,建议阅读5分钟 本文主要为大家介绍一些比较流行的数据展现方式和常用的数据可视化工具和图表。 随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,
开篇主要是介绍了一些常用的数据可视化工具和图表,让各位看官对数据可视化有一个较为全面的认识。后续篇章会深入介绍如何运用工具绘制精美图表的技术细节。 随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,表示所有结构化的信息表现方式,包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及
随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,表示所有结构化的信息表现方式,包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式,如条形图、折线图、饼图、雷达图可以很容易通过各种软件(如Excel)容易生成,这些方法是常见可视化问题的
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程: 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断(比如
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断(比如预测) 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包: 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl:读取Microsoft Excel电子表
瀑布图(waterfall plot) 用于展示拥有相同的X轴变量数据(如相同的时间序列)、不同的Y轴离散型变量(如不同的类别变量)和Z轴数值变量,可以清晰地展示不同变量之间的数据变化关系。
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