使用 ggplot2 可视化单个变量的分布&两个或多个变量之间的关系。...）——在相似条件下进行的一组测量值，包含不同的变量的多个值表格数据：一组与相应变量和观测值相关联的值变量：所有企鹅的属性观察值：单个企鹅的所有属性tibbles：tidyverse的特殊数据框查看数据框...fct_infreq() ：按每个级别的观测值数（最大在前）fct_inseq()：按级别的数值。数值变量数值变量可以是连续的，也可以是离散的。...需要摸索找到最适宜的geom_bar(color = "red")——边框变红geom_bar(fill = "red")——填色变红Visualizing relationships可视化两个或多个变量之间关系数值变量...)平滑曲线geom_smooth()三个或更多变量用不同的颜色和形状代表不同观测值将绘图拆分为不同的子图 按单个变量对绘图进行分面facet_wrap() 参数1：公式?
A： #安装一个包 install.packages('ggplot2') #安装多个包 install.packages('ggplot2','tidyverse') #安装时，依赖的包也会被安装的...) 2.使用ggplot2绘制条形图 #变量值的频数表，使用BOD数据，时间为x值，demand为y值，使用geom_col()函数 ggplot(BOD,aes(x=BOD$Time,Y=BOD$demand...))+geom_col() #将x转化为因子型向量从而使系统视其为离散值 ggplot(BOD,aes(x=factor(Time),Y=BOD$demand))+geom_col() #变量值的频数表...#当为plot传递两个变量x,y,且x为因子型变量则默认绘制箱型图 head(ToothGrowth) len supp dose 1 4.2 VC 0.5 2 11.5 VC 0.5...，如下： 了解常量和变量概念 加减乘除等运算（计算器） 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子） 多种数据结构（向量，矩阵，数组，数据框，列表） 文件读取和写出 简单统计可视化 无限量函数学习
在R语言中，实现方差分析主要涉及到以下步骤：数据导入数据清洗ANOVA计算结果解析ANOVA评估首先，你需要一个数据集，其中包含至少一个分类变量（通常是因子类型）和一个或多个数值型变量。...这些数值型变量是你要分析的目标，而分类变量则用于将数据分成不同的组。...()等函数）或进行变量选择（使用子集选择或dplyr包的select()函数）。...这个函数需要一个公式，该公式描述了你要分析的数值型变量和分类变量之间的关系。...函数TukeyHSD(one.way)该结果给出每个两组之间的结果;diff: 两组的均值之差;Lwr, upr: 95%置信区间的下限和上限(默认值) ;P adj: 多次比较调整后的P值。
画作类别与铜含量直线关系图 x 轴表示铜含量，y 轴显示分类类别，就像是一个连续变量一样，赝品和真品分别取 0 和 1 的值。y = 0.5 处的红色虚线表示分类阈值。...另外，随着铜含量的增加，是真品的概率趋近于 1，相反，随着铜含量的减少，是真品的概率趋近于 0。 上文所介绍的内容中，只有一个预测变量——铜含量，但是如果我们有多个预测变量应该如何进行呢？...此外，线性关系意味着当我们有多个预测变量时，我们可以将它们的贡献加到 log odds 中，根据所有预测变量的信息，得到一幅画是真品的总的 log odds。...: PassengerId: 每个乘客都有一个独特的任意数字。...（feature selection） 2.2.1 转换为因子 （converting to factors） 每个变量都应该被视为一个因子，因为它们代表了在整个数据集中重复出现的不同情况之间的离散差异
`summary()`：详细显示，包括描述性统计，频率 `head()`：将打印变量的开始条目 `tail()`：将打印变量的结束条目 向量和因子变量： `length()`：返回向量或因子中的元素数...（1）向量 选择使用索引 从向量中提取一个或多个值，可以使用方括号[ ]语法提供一个或多个索引。索引表示一个向量中的元素数目（桶中的隔室编号）。R索引从1开始。...向量索引 提取这个向量的第五个值，使用以下语法： age[5] 提取除了这个向量的第五个值之外的所有值，使用： age[-5] 如果我们想要选择多个元素，我们仍然会使用方括号语法，但不是使用单个值，...仍以age向量为例： age 想知道age向量中的每个元素是否大于50，可以使用： age > 50 返回的是具有与age相同长度的逻辑值的向量，其中TRUE和FALSE值指示向量中的每个元素是否大于...如前所述，expression因子中的级别按字母顺序分配整数，高= 1，低= 2，中等= 3。
它还告诉您tidyverse中的哪些函数与基本R（或您可能已加载的其他包）中的函数冲突。...您可以通过向ggplot（）添加一个或多个图层来完成图表。函数geom_point（）为绘图添加一层点，从而创建散点图。 ggplot2附带了许多geom函数，每个函数都为绘图添加了不同类型的图层。...在这里，我们更改点的大小，形状和颜色的级别，使点变小，三角形或蓝色： ? 您可以通过将绘图中的aesthetic映射到数据集中的变量来传达有关数据的信息。...要将aesthetic映射到变量，请将aesthetic的名称与aes（）中的变量名称相关联。 ggplot2将自动为变量的每个唯一值分配唯一级别（这里是一种独特的颜色），这个过程称为缩放。...ggplot2还将添加一个图例，说明哪些级别对应于哪些值。 颜色显示许多不寻常的点是双座汽车。这些车似乎不像混合动力车，实际上是跑车！
5.6.1 什么是整齐的数据？ 整齐的数据是Hadley Wickham （Wickham 2014）主要定义的概念。整齐的数据具有以下三个特征： 每个变量都有自己的列。 每个观察值都有自己的行。...每个值都有自己的单元格。...您应该将包含多个变量的列的名称传递给key，并将包含多个变量值的列的名称传递给value。...gather()获取名称是值的列，key和valueas为两个参数。这次key是变量的名称，其值为列名，而value是值的名称，其值分布在多个列上。...例如，计数除以以单位为中心的特定于细胞的大小因子。 logcounts：日志转换计数或类似计数的值。在大多数情况下，这将被定义为对数转换的范数，例如，使用log base 2和伪计数1。
在这篇文章中，我们将回顾一些我们在案例分析中使用的功能： 第1步：取得并了解数据； 第2步：分析分类变量； 第3步：分析数值变量； 第4步：同时分析数值和分类变量。...基本EDA中的一些关键点： 数据类型 异常值 缺失值 数值和分类变量的分布（数字和图形的形式） 分析结果的类型 结果有两种类型：信息型或操作型。...有含有很多零或空值的变量吗？ 有高基数变量吗？...函数自动统计数据集中所有因子或字符变量： freq(data) ## thal frequency percentage cumulative_perc ## 1 3...这对于处理高基数变量（如邮政编码）非常有用。 将图表以jpeg格式保存到当前目录中： freq(data, path_out = ".") 分类变量的所有类别都有意义吗？ 有很多缺失值吗？
尽管我最初是在图模型和消息传递的语境中遇到因子图的，但我很快就意识到它们体现了一种更通用和更简单的概念。在这篇文章中，我将主要在高层面介绍因子图，而不会涉及图模型或消息传递等算法的具体细节。...这篇文章更详细地介绍了 einsum，并给出了一些很好的示例：http://ajcr.net/Basic-guide-to-einsum/ 因子图 带有多个不同大小的张量的和-积表达式也被称为张量网络。...这个图有两种节点——因子和变量 我们将用方框表示因子，用圆圈表示变量 因子对应张量 (A,B,C) 变量对应索引 (i,j,k) 边仅出现在方框和圆圈之间 边的规则很简单——每个因子都连接其每个索引。...我们通过加黑图中对应的变量节点来表示它。 上面动画的最后一部分给出了一个重要的直觉观察： 每个因子图都有一个完全收缩的状态——爱因斯坦求和的右侧（示例中的 2 维张量 D）。...因此最终结果的大小是各个因子的总大小的积，这会大很多。最终积的每个元素都只是两个数值相乘的结果，所以乘法总数量就是最终积的项总数。这也很容易可视化： ?
因为住院时间是以天为单位的，我们可以用气泡图来研究癌症阶段与它的关系。每个气泡的面积与具有这些数值的观察值的数量成正比。对于连续的预测因子，我们使用小提琴图。所有的原始数据都按癌症阶段分开显示。...我们将小提琴图绘制在具有透明度的抖动点之上，这样就可以看到原始数据。因为IL6和CRP都有偏斜分布的倾向，所以我们在Y轴上使用了平方根刻度。...Wald检验，（frac{Estimate}{SE}），依赖于渐进理论，这里指的是当最高级别的单位大小收敛到无穷大时，这些检验将呈正态分布，并由此得出p值（鉴于真实估计值为0，获得观察估计值或更极端的概率...然后我们计算：这些是所有不同的线性预测因子。最后，我们采取，这就得到 ，这是原始尺度上的条件期望，在我们的例子中是概率。然后我们可以取每个的期望值，并将其与我们感兴趣的预测因子的值作对比。... }) # 获得每个级别的癌症阶段的所有j值的平均值和四分位数 lapply( probs, function(X) { c(M=mean(x), quantile(x, c(.25, .75
因为住院时间是以天为单位的，我们可以用气泡图来研究癌症阶段与它的关系。每个气泡的面积与具有这些数值的观察值的数量成正比。对于连续的预测因子，我们使用小提琴图。所有的原始数据都按癌症阶段分开显示。...小提琴图只是围绕绘图轴反映的核密度图。我们将小提琴图绘制在具有透明度的抖动点之上，这样就可以看到原始数据。因为IL6和CRP都有偏斜分布的倾向，所以我们在Y轴上使用了平方根刻度。...Wald检验，（frac{Estimate}{SE}），依赖于渐进理论，这里指的是当最高级别的单位大小收敛到无穷大时，这些检验将呈正态分布，并由此得出p值（鉴于真实估计值为0，获得观察估计值或更极端的概率...然后我们计算：这些是所有不同的线性预测因子。最后，我们采取，这就得到 ，这是原始尺度上的条件期望，在我们的例子中是概率。然后我们可以取每个的期望值，并将其与我们感兴趣的预测因子的值作对比。... })# 获得每个级别的癌症阶段的所有j值的平均值和四分位数 lapply( probs, function(X) { c(M=mean(x), quantile(x, c(.25, .75))
在实际应用中，k 值一般选择一个较小的数值 (通常小于 20)，实际中常采用 交叉验证 的方法来选择最优的 k 值。...在度量之前，应该将每个属性的值规范化，这样有助于防止具有较大初始值域的属性比具有较小初始值域的属性的权重过大。...class 因子显示，76 例为非糖尿病(Normal)，36 例为化学糖尿病(Chemical)，33 例为明显糖尿病(Overt)。...注：tibble 包引入了一种新的数据结构，关于该包和此新的数据结构的更多内容读者可参见参考书的第 2 章或该包的官方帮助说明[3]。...第二个参数 par.vals 表示参数值，用来指定希望算法使用的 k 个最近邻的数量。
forcats 这个包是用来处理因子的，是tidyverse包的核心，提供了处理分类变量的工具。...我们画图的时候经常会出现不按照值的大小进行排序的情况，会使得画出来的图很丑，那么就需要我们按照值的大小进行排序。...fct_reorder:通过其他的值对因子顺序进行修改 > relig_summary % group_by(relig) %>% summarise( age...fct_recode()：修改每个水平的值 > gss_cat %>% count(partyid) # A tibble: 10 x 2 partyid n...，可以同时将多个水平的转换为一个。
【4】匹配问题： 匈牙利算法 、最优指派、相等子图、库恩—曼克莱斯 (Kuhn-Munkres) 算法： 用于解决【人员分派问题】：给n个工作人员分配不同的n件工作，每个人都适合做其中的一件或几件，那么请问是否每人都有一份合适的工作...Hamilton 图就是从一顶点出发【每个顶点】恰通过一次能回到出发点的那种图。【旅行商问题描述】一名推销员准备前往若干城市推销产品，然后回到他的出发地。...，而实际决策中，衡量方案优劣考虑多个目标；这些目标中，有主要的，也有次要的；有最大值的，也有最小值的；有定量的， 也有定性的；有相互补充的，也有相互对立的…..求解目标规划可用序贯式算法。...，并研究用 一组变量（常称为自变量或预测变量）去预测另一组变量（常称为因变量或响应变量）；是一种多对多线性回归建模，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点...在描述数据集中的样本时，样本又叫作实例、观测，样本可以由多个属性来描述，这些又可以称为特征、指标、变量、维度，比如描述某企业的员工信息时，数据集就是所有员工信息，每个员工就是一个样本，用来描述样本信息的性别
因子分析是个数据精简技术，当你的数据集中有很多很多变量，希望适当减少变量个数的时候使用。通常，因子分析检查多个变量间的统计关系（比如，相关性），并尝试用较少的变量（因子）来呈现和解释这些相关性。...因子矩阵的元素代表各个变量和潜在因子之间的回归系数（如相关系数）。这些元素（或因子载荷）代表了变量和各个潜在因子之间的关系强度。因子分析结果将告诉我们两件事情： 1. 因子的个数 2....为此，我有几个借助特征值来决定因子个数（因子分析的输出结果）的经验法则。特征值代表了每个因子计算出的公共方差所占的百分比。...此外，为了使读者能在三维角度来看这张图，我将点与面相连，平面上的点代表了空间点的z值。 ? 你可以看到这25个数据科学技能是怎样聚集成三个不同的群体的，每个群体代表了一个技能领域。...有少数技能在多个因子中有高输入值，这些技能通过多种色彩表示出来了，包括产品设计（有较高的商业和技术/编程的输入值），数据管理（有较高的技术/编程和数学/统计的输入值），自然语言处理和文本挖掘（有较高的技术
1.1准备工作ggplot2是tidyverse的一个核心R包，首先需要加载tidyverselibrary(tidyverse)此处用到内置数据mpg（mpg是一个数据框）复习数据框的概念：变量（列）...1.5 分面将图分割成多个分面1.5.1 通过单个变量对图进行分面facet_wrap()后面跟的是离散型变量ggplot(data = mpg) + geom\_point(mapping = aes...空白单元代表没有drv值和cyl值对应的组合（3）以下代码会绘制出什么图？“.”的作用是什么？...1.6.2 几何对象函数geom_point()geom_smooth()ggplot2中的每个几何对象函数都有一个mapping参数同一张图中可以放置多个几何对象ggplot(data = mpg)+...（statistical transformation, stat）:绘图时用来计算新数据的算法stat_count()可以替换geom_bar()每个几何对象函数都有一个默认统计变换每个统计变换函数都有一个默认几何对象
整个流程图分为 6 大模块，除了开始的“数据参数”模块，后 5 个模块都有相对应的函数。.... -- Elon Musk 变量指的是金融市场的基础变量 (fundamental variable)，常见的变量包括 折现因子(discount factor) 零息债价格(zero-coupon...核心理念就是从市场已有的标准点对应的变量内插或外插出非标准点对应的变量。 下面我们来看两个例子是如何生成零息债价格和波动率的。...如果欧式期权在某个复杂模型有解析解或数值积分解，那么会大大提高模型校正的效率，因此我们会不遗余力的推导出解析解或数值积分解。...) 漂移项插值 (drift interpolation) 参数平均 (parameter averaging) 但是解析或数值积分并不是万金油 比如计算百慕大 (Bermudan) 期权或者亚式一篮子
希望我这本书，如果有幸进入了您的法眼，能让您学到正确的编程思想，学到最新的 R 语言编程知识和编程思维，能真正让您完成 R 语言入门或 R 知识汰旧换新。...我写东西的特点就是，每个知识点都搜集很多相关最新资料，自己先学得透彻明白，再把自己的理解用最通俗易懂语言表达出来。看过我知乎专栏文章的人，应当对此有所体会。 3....同样是讲 R 基本语法，本书不同之处在于，用tidyverse中更一致、更好用的相应包加以代替：用tibble代替data.frame、用forcats包处理因子，用stringr讲字符串 （及正则表达式...、输出；接着介绍图形从功能上的分类：类别比较图、数据关系图、数据分布图、时间序列图、局部整体图、地理空间图，对每一类图形分别选择其中代表性的用实例加以演示。.../连续变量离散化）、基于PCA的特征降维； (3) 探索变量间的关系，包括分类变量之间、分类变量与连续变量、连续变量之间的关系。
： 缺失值是无法进行比较运算的，很多函数都有参数na.rm选项来移除缺失值，如下所示： 可以使用函数na.omit()来移除变量中缺失值或矩阵、数据框含有缺失值的行，如下所示： ②日期值 在R中，...数据转换仅仅是对数据中每个观察值的独立处理，而标准化则涉及到数值之间的处理。...（可以通过breaks参数来设置），然后统计随机变量在每个范围内的数量或者比例，从而展示数据结构信息。...②箱型图 对于双变量其中一个为因子型变量或者分组变量，可以采用boxplot()箱型图来展示不同小组变量数据分布，如下所示： attach(mtcars) boxplot(mpg~cyl, xlab="...ggplot2不能识别矩阵，所有分组信息也必须转换为因子变量组成数据框。由于数据框存储的数据量要远大于矩阵，因此ggplot2可以做出信息含量更加丰富的图形。
coord_polar coord_polar() 是 ggplot2 中的极坐标函数，它可以弯曲横纵坐标，使用这个函数做出蜘蛛图或饼图的效果。...对于堆叠柱状图 g，把 y 值按照比例划分弧度，因此它们的弧度比等于各自的 y 值比例。...为了确定数据填充的先后，同时方便在不同区域上填写上对应数据的大小，所以会先去创建有序因子，从而使数据列 dat$Num 的自然顺序和因子的顺序在一定程度上一致（一致的同向对应或反向对应）。...1:12, nrow = 3)) [1] 1 3 6 10 15 21 28 36 45 55 66 78 # 对数据框求和，返回结果仍然是数据框，cumsum 会对对每个变量进行求和处理...，不过因子的顺序和数据 dat$Num 的对应关系是正向对应或者反向对应，会影响相关区块的中心位置值计算的方式，从而影响 geom_text 中文字定位。
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