能力说明:
了解Python语言的基本特性、编程环境的搭建、语法基础、算法基础等,了解Python的基本数据结构,对Python的网络编程与Web开发技术具备初步的知识,了解常用开发框架的基本特性,以及Python爬虫的基础知识。
暂时未有相关云产品技术能力~
公众号《庄闪闪的R语言手册》
上节我们对选择现有的列和使用mutate添加新列做了介绍。现在对数据框使用summarize()进行分组摘要进行介绍。
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 是在点 处的数值,等值线是在二维数据场中满足 的空间点集按一定的顺序连接而成的线。数值为c的等值线可以将二维空间标量场分为两部分:如果 函数大于c,则该点在等值线内;反之,则该点在等值线外。
《R数据科学》是一本很好的R学习教材,这里给出第三章3.2.4[1]习题解答,仅供参考。如有误,望指正。
最近有些R爱好者想要寻求R语言相关资料,以下为小编平常经常使用的免费开源的R语言资料,和大家分享。 其他统计,R语言书籍小编这也搜集了很多,但是由于版权等问题,不能直接分享,需要可后台联系,或者加小编微信(菜单:资料获取)。
上期我们说了气泡图。如果我们将气泡图的三维数据绘制到三维坐标系[1]中,通常称其为三维散点图,即用在三维X-Y-Z图上针对一个或多个数据序列绘出三个度量的一种图表。
使用R Markdown可以将一组相关的数据可视化发布为仪表板。 支持多种组件,包括htmlwidgets; 基本,晶格和网格图形;表格数据 量表和值箱;和文字注释。 灵活且易于指定基于行和列的布局。可以智能地调整组件的大小以填充浏览器并适合在移动设备上显示。 演示图板布局,用于呈现可视化效果序列和相关评论。 使用Shiny动态驱动可视化。
gghalves可以通过ggplot2轻松地编写自己想要的一半一半(half-half plots)的图片。比如:在散点旁边显示箱线图、在小提琴图旁边显示点图。
气泡图是一种多变量图表,是散点图的变体,也可以认为是散点图和百分比区域图的组合[1]。气泡图最基本的用法是使用三个值来确定每个数据序列,和散点图一样。气泡图通过气泡的位置及面积大小,可分析数据之间的相关性。
R语言有两大主要功能,绘图和统计,R的绘图功能是很强大的,在R里绘制好图形后常常需要输出图形。 图形常见的格式有位图和矢量图,位图又包括TIFF、BMP、JPEG、PNG等;矢量图包括PDF、VMF、SVG等。 今天就来学习R中怎么导出常见的位图和矢量图形。
上一次给大家介绍了如何用R语言进行主成分分析,今天介绍的主角也是PCA的好朋友噢,掌声欢迎我们的第二位小伙伴——冗余分析(RDA)。
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。 而ggpubr软件包提供了一些易于使用的功能,基于ggplot2编写,语法十分简单的的图标。对于一些刚了解R语言,而想用R做可发表的图表的人来说,这真的太好用了! 下面对该文章ggpubr: Publication Ready Plots[2]进行讲解。
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),是考察多个变量间相关性的一种多元统计方法,基本思想[1]就是在保留原始变量尽可能多的信息的前提下达到降维的目的,从而简化问题的复杂性并抓住问题的主要矛盾。最后筛选出的几个替代原始数据的变量被称为主成分,它们是原始变量的线性组合
散点图(scatter graph、point graph、X-Y plot、scatter chart )是科研绘图中最常见的图表类型之一,通常用于显示和比较数值。散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中,可以通过观察两个变量的数据变化,发现两者的关系与相关性。
总结下前面推文学习过的可视化图形。点击每张图片可查看相应链接。
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散点图(scatter graph、point graph、X-Y plot、scatter chart )是科研绘图中最常见的图表类型之一,通常用于显示和比较数值。散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中,可以通过观察两个变量的数据变化,发现两者的关系与相关性。
本中你将学习在R中数据处理简洁的方法,称为tidy data。将数据转换为这种格式需要一些前期工作,但这些工作从长远来看是值得的。一旦你有了整洁的数据和一些包提供的整洁工具,您将花费很少时间将数据从一种表示转换到另一种,从而可以将更多的时间花在分析问题上。
给大家推荐一个可以做R练习的项目,来自刘早起老师的项目,该项目包含基础20题、基本数据处理:21-50、金融数据处理:51-80、科学计算:81-100、一些补充:101-120。一共是5个部分。
华夫饼图(waffle chart)分为块状华夫饼图和点状华夫饼图。华夫饼图是展示总数据的组类别情况的一种有效图表。它是西方的一种 由小方格组成的面包,所以这种图表因此得名为华夫饼图。
如果你还在纠结:学数据科学到底用 python 还是 R 好?现在我的回答是:大可不必。现在两者的变量可以相互调用了。你可以用 R 做数据处理(tidyverse),可视化(ggplot2),用 python 做开发。
最近逛Rstudio和ggplot2官网意外发现了一个有趣的网站,原来R的可视化还可以到这样的地步。虽然说这些图不能带来任何可用的信息和价值。但是用编程生成一些类似“艺术”的,令人愉悦的图形。这不是很有趣的事吗?
在同一页面上混合多个图形是一种常见的做法。它可以在同一数字上 总结大量信息,例如,它被广泛用于科学出版物。
马赛克图(mosaic plot),显示分类数据中一对变量之间的关系,原理类似双向的100%堆叠式条形图,但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度,并会被划分成段。可以通过这两个变量来检测类别与其子类别之间的关系。
R相关包的速查表如下: 可以在本公众号后台回复速查表或cheatsheet获取高清版PDF。
前面几节的内容比较少,第1.5节我对其做了补充,可见R可视乎|分面一页多图,课后练习题也可在该篇文章中找到。
散点复合饼图(compound scatter and pie chart)可以展示三个数据变量的信息:(x, y, P),其中x和y决定气泡在直角坐标系中的位置,P表示饼图的数据信息,决定饼图中各个类别的占比情况,
双变量数据可视化可能对于我们比较简单, 但是如果变量是三个或者更多,怎么在一幅图一起显示呢?今天我们就来讨论这个问题,解决方案有两种。
对于Rmarkdown的学习,有很多老大佬都已经给出详细介绍了,我就不在这里班门弄斧了(具体学习途径可见文末)。Rmarkdown不仅可以用来写分析报告,也可以用来记笔记。当然我用它写日记、做学习笔记,真的很香!
对于饼图,上一次学习《R语言数据可视化之美》的时候主要利用graphics包和ggplot包(可见R可视乎|饼图)。这几天的学习中发现还有一个更加简便的方法——ggpie包。接下来做简单描述,然后进入圆环图的学习。
饼图(pie chart)被广泛地应用于各个领域,用于表示不同分类的占比情况,通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个切片,整个圆饼代表数据的总量,每个切片(圆弧)表示该分类占总体的比例,所有切片(圆弧)的加和等于100%。
即中国疫情图之后,又来了一个小作业,作业要求是使用R平台相关绘图工具绘制全国疫情热力图
本文在做学术论文中,正好想做一下把y轴一些数据进行截断的效果。通过网上检索,整理了一下两种方式构建坐标轴截断图。
R的recommenderlab包可以实现协同过滤算法。这个包中有许多关于推荐算法建立、处理及可视化的函数。
该点子来源于一个小作业,作业要求是使用R平台相关绘图工具绘制中国疫情热力图
本文是复杂网络课的一个小作业,主要学习如何导入图数据以及如何利用igraph包绘制网络图。