和R自带的绘图系统不同,ggplot2不能直接通过par(mfrow) 或者 layout()来排版多张图片.终于发现,其实可以通过一个『gridExtra』包来搞定: require(gridExtra) plot1 <- Make_Smoking_Plot_TCGA("CLDN18", type = "Normal") plot2 <- Make_Smoking_Plot_TCGA("CLDN18", type = "T…

8.导航条 BootStrap已经提供了完整的导航条实例,通常情况下,我们仅需进行简单修改即可使用. 帮助手册位置:组件-------导航条 9.轮播图 BootStrap已经提供了完整的轮播图实例,通常情况下,我们仅需进行简单修改即可使用. 帮助手册位置:JavaScript插件--- Carousel 轮播图DIV的定时换图属性: data-interval="毫秒值" 注意:多个轮播图必须修改轮播图的ID. 10.排版-对齐方式 BootStrap提供统一的排版方式设置,方便开发…

本文版权归http://www.cnblogs.com/weibaar 本文旨在介绍R语言中ggplot2包的一些精细化操作,主要适用于对R画图有一定了解,需要更精细化作图的人,尤其是那些刚从excel转ggplot2的各位,有比较频繁的作图需求的人.不讨论那些样式非常酷炫的图表,以实用的商业化图表为主.包括以下结构: 1.画图前的准备:自定义ggplot2格式刷 2.画图前的准备:数据塑形利器dplyr / tidyr介绍 3.常用的商业用图: 1)简单柱形图+文本(单一变量) 2)分面柱形图…

前言 ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据到图…

ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 回到顶部 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据…

5.1 简介 ggplot2的图层化架构鼓励我们以一种结构化的方式来设计和构建图形.本章旨在概述可用的几何对象和统计变换,在文中逐个详述.每一节都解决一个特定的作图问题. 5.2 图层叠加的总体策略 图层有三种用途: 用以展现数据本身: 用以展示数据的统计摘要.进一步理解数据,对模型做出评价: 用以添加额外的元数据.上下文信息和注解.展现数据背景或为原始数据赋予现实意义的注解. 5.3 基本图形类型 以下几何对象是ggplot2图形的基本组成部分.每种几何对象自身即可独立构建图形,同时也可以组合…

ggplot2 盒图+显著性线 compire <- list(c('1','2'),c('1','4')) ggplot(info,aes(x=cluster,y=value))+ stat_boxplot(geom = 'errorbar',width=0.2,lwd=2)+ geom_boxplot(lwd=1)+ geom_signif(comparisons = compire,test = t.test,step_increase = 0.1,map_signif_level = T…

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_15da22ed10102x0gx.html ui设计现在已经是设计行业中的瞩目之星,无论在PC端.移动端还是游戏上都是大放异彩. 随着各个行业对UI设计师需求量的大量增长,行业薪资也是水涨船高,未来几年ui设计行业将拥有更为广阔的发展前景. ui设计师的收入现处于高等水平,一般初级设计水平月薪在8~9k,中级水平设计师的收入可上升至10~12k,几年工作经验的UI设计师可以达到13~15k.学好ui的重要性不言而喻,那么以下技…

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言…

安装:install.packages("ggplot2") 加载:library(ggplot2) Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象) 其中: data: 数据集,主要是data frame: Aesthetics: 美学映射,比如将变量映射给x,y坐标轴,或者映射给颜色.大小.形状等图形属性: Geometry: 几何对象,比如柱形图.直方图.散点图.线图.密度图等. 在ggplot2中有两个主要绘图函数:qpl…