R语言 canvasXpress—动态图2

我就在这里，不离不弃

——A·May

R-82T-101

May2018年2月24日

1.动态气泡三点图

1.1 查看数据集y和分组数据集z/center>

1.2有个问题需要注意！

xAxis=list(“LifeExpectancy”)是指定x轴的变量，这个变量来自数据集y

yAxis=list(“GDPPerCapita”)指定y轴的变量，这个变量来自数据集y

yAxisTransform=“log2”指定y轴的变量进行log转变！！！

zAxis=list(“Population”)指定z轴的变量，这里的z轴是右边的竖轴

  对于y轴的变量转化还需要有yAxisTranform的设置，对于这个设置的介绍如下：

1.3 制作气泡图

canvasXpress(

data=y, #面板数据集y

varAnnot=z, #分组数据集z

colorBy="Continent", #颜色标度变量：数据集z中的continet，就是图例

graphType="ScatterBubble2D", #2d的散点图

showTransition=TRUE, #显示转变，默认是FALSE，因为有y轴的log转变

xAxis=list("LifeExpectancy"),

yAxis=list("GDPPerCapita"),

yAxisTransform="log2",

zAxis=list("Population")

)

图1

图2

2. canvasXpress的数据格式

  对于大多数图的数据格式： Data format for most of the graphs: Area, AreaLine, Bar, BarLine, Boxplot, Bubble, Candlestick, Chord, Circular, Contour, Donnut, DotLine, Dotplot, Heatmap, Histogram, Kaplan-Meier, Line, Map, ParallelCoordinates, Pie, Radar, Sankey, Scatter2D, Scatter3D, ScatterBubble2D, Stacked, StackedLine, StackedPercent, StackedPercentLine, Sunburst, TagCloud, Tree, Treemap.

  数据结构可以用图形表示如下：

数据集总是以行和列组织的一系列值。在canvasXpress中，行被引用到变量，而列被引用到样本。通常我们会有额外的离散或连续数据，这些数据可以帮助我们注释样本或统计术语中被称为因素的变量。从概念上讲，canvasXpress中的数据可以分为三个部分。包含实际数值的（y）区间，包含样本特征的（x）区间和包含变量注释的（z）区间。 > 其中y区间是数据集y；变量注释z区间(varAnnot)，可为颜色，可为形状等；x区间是案例区间(samAnnot)，多是分类变量。其中z区间和x区间的变量都可为图例

3. 箱形图

3.1 正确的箱线图  

这个是正常的做箱线图，注意groupingFactors=list(" ")的作用

data

smpAnnot

colnames(smpAnnot)

canvasXpress(data,

#smpAnnot=smpAnnot,

#graphType='Boxplot',

groupingFactors=list('Species'))

图1图2

3.2 没有groupingFactors的箱线图  

问题出在虽然在X轴上是分组的变量，但是并没有形成箱线图，而且在y轴是150个变量，不是按照Species分组，也就是说我们在做箱线图中，注意一个分类变量是在y轴，用groupingFactors=list(" “),而每个分类变量上的箱线变量是连续型变量，这四个连续变量分在三个分组上。

图1图2

4. 3D的柱状图

library(canvasXpress)

y

x

z

canvasXpress(

data=y,

smpAnnot=x,

varAnnot=z,

graphType="Bar",

is3DPlot=TRUE,

scatterType="bar",

widthFactor=1.2,

x3DRatio=0.5

)

图1图2图3

参考阅读

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