第三篇:数据可视化 - ggplot2】的更多相关文章

前言 R语言的强大之处在于统计和作图.其中统计部分的内容很多很强大,因此会在以后的实例中逐步介绍:而作图部分的套路相对来说是比较固定的,现在可以先对它做一个总体的认识. 在上一篇文章中,介绍了使用graphics库进行绘图的方法,而本文将引入一个更为强大的库 --- ggplot2,它能做出各式各样,非常酷炫的统计图(甚至地图,热图等). 本文将结合一个实际项目中的例子讲解如何使用ggplot2绘图. ggplot绘图总体步骤 1. 调用ggplot函数设置图形基本信息 --- 如:使用的数据集…
---恢复内容开始--- 原kaggle比赛地址:https://www.kaggle.com/c/titanic 原kernel地址:A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy Step 4: Perform Exploratory Analysis with Statistics 使用描述性与图表分析数据,重点在于数据可视化,突出数据类别与不同feature的关联性 简单的groupby()获得不同feature对于生存率的影响 箱型图…
matplotlib 库( http://www.matp1otlìb.org )的基本可视化功能. 主要是2-D绘图.金融绘图和3-D绘图 一.2-D绘图 1.1一维数据集 #导入所需要的包import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y=np.random.standard_normal(20) #生成20个正太分布随机数 x=range(len…
阅读本文约“1分钟” 最近将Python作为第二编程语言,进行了了解与学习,可以说它的包是很强大的.这次的demo仅仅不到10行代码就可以实现三个数据可视化的小实例. 我们将要使用到matplotlib包,我用的工具是Pycharm import matplotlib.pyplot as plt year = [1950, 1970, 1990, 2010] pop = [2.519, 3.692, 5.263, 6.972] plt.plot(year, pop) plt.show() 对以上…
通过Python对网易云音乐华语歌单数据的获取,对华语歌单数据进行可视化分析. 可视化库不采用pyecharts,来点新东西. 使用matplotlib可视化库,利用这个底层库来进行可视化展示. 推荐下我自己创建的Python学习交流群960410445,这是Python学习交流的地方,不管你是小白还是大牛,小编都欢迎,不定期分享干货,包括我整理的一份适合零基础学习Python的资料和入门教程. 一.网页分析 01 歌单索引页 选取华语热门歌单页面. 获取歌单播放量,名称,及作者,还有歌单详情页…
一.NumPy 1.NumPy:Numberical Python 2.高性能科学计算和数据分析的基础包 3.ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算的能力,快速.节省空间 (1)ndarray,N维数组对象(矩阵) (2)所有元素必须是相同类型 (3)ndim属性,维度个数 (4)shape属性,各维度的大小 (5)dtype属性,数据类型 4.矩阵运算,无需循环,可完成类似Matlab中的矢量计算 5.线性代数.随机数生成 6.import numpy as np narray多维数组…
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…
条形图简介 数据可视化中,最常用的图非条形图莫属,它主要用来展示不同分类(横轴)下某个数值型变量(纵轴)的取值.其中有两点要重点注意: 1. 条形图横轴上的数据是离散而非连续的.比如想展示两商品的价格随时间变化的走势,则不能用条形图,因为时间变量是连续的: 2. 有时条形图的值表示数值本身,但也有时是表示数据集中的频数,不要引起混淆: 绘制基本条形图 本例选用测试数据集如下: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_bar(stat…
前言 上一篇重点讲解了数据仓库建模,它是数据仓库开发中最核心的部分.然而完整的数据仓库系统还会涉及其他一些组件的开发,其中最主要的是ETL工程,在线分析处理工具(OLAP)和商务智能(BI)应用等. 本文将对这些方面做一个总体性的介绍(尤其是OLAP),旨在让读者对数据仓库的认识提升到一个全局性的高度. 创建数据仓库 数据仓库的创建方法和数据库类似,也是通过编写DDL语句来实现.在过去,数据仓库系统大都建立在RDBMS上,因为维度建模其实也可以看做是关系建模的一种.但如今随着开源分布式数据仓库工…
阅读目录 前言 创建数据仓库 ETL:抽取.转换.加载 OLAP/BI工具 数据立方体(Data Cube) OLAP的架构模式 小结 回到顶部 前言 上一篇重点讲解了数据仓库建模,它是数据仓库开发中最核心的部分.然而完整的数据仓库系统还会涉及其他一些组件的开发,其中最主要的是ETL工程,在线分析处理工具(OLAP)和商务智能(BI)应用等. 本文将对这些方面做一个总体性的介绍(尤其是OLAP),旨在让读者对数据仓库的认识提升到一个全局性的高度. 回到顶部 创建数据仓库 数据仓库的创建方法和数据…