R语言可视化学习笔记之添加p-value和显著性标记 http://www.jianshu.com/p/b7274afff14f?from=timeline   上篇文章中提了一下如何通过ggpubr包为ggplot图添加p-value以及显著性标记,本文将详细介绍.利用数据集ToothGrowth进行演示 #先加载包 library(ggpubr) #加载数据集ToothGrowth data("ToothGrowth") head(ToothGrowth) ## len supp…

绝大多数的绘图案例都是以强大.灵活制图而著称的R包ggplot2实现的,充分展现了ggplot2生动.翔实的一面.从如何画点图.线图.柱状图,到如何添加注解.修改坐标轴和图例,再到分面的使用和颜色的选取等,本书都有清晰的讲解.虽然本书的大多数技巧使用的是ggplot2,但是并不仅仅局限于ggplot2的介绍.作者的理念是用合适的工具来完成合适的绘图任务,读者也可以学到许多其他有用的绘图函数和工具,来适应各种复杂的需求. 用合适的工具来完成合适的绘图任务,也可以学到许多其他有用的绘图函数和工具,来…

简介 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种无监督的数据降维方法,通过主成分分析可以尽可能保留下具备区分性的低维数据特征.主成分分析图能帮助我们直观地感受样本在降维后空间中的分簇和聚合情况,这在一定程度上亦能体现样本在原始空间中的分布情况,这对于只能感知三维空间的人类来说,不失为一种不错的选择. 再举个形象的栗子,假如你是一本养花工具宣传册的摄影师,你正在拍摄一个水壶.水壶是三维的,但是照片是二维的,为了更全面的把水壶展示给客户,你需要从不同角度拍几…

https://www.jianshu.com/p/b7274afff14f?from=timeline #先加载包 library(ggpubr) #加载数据集ToothGrowth data("ToothGrowth") head(ToothGrowth) ## len supp dose ## 1 4.2 VC 0.5 ## 2 11.5 VC 0.5 ## 3 7.3 VC 0.5 ## 4 5.8 VC 0.5 ## 5 6.4 VC 0.5 ## 6 10.0 VC 0.5…

转载:https://www.jianshu.com/p/678213d605a5?from=jiantop.com Hadley Wickham创建的可视化包ggplot2可以流畅地进行优美的可视化,但是如果要通过ggplot2定制一套图形,尤其是适用于杂志期刊等出版物的图形,对于那些没有深入了解ggplot2的人来说就有点困难了,ggplot2的部分语法是很晦涩的.为此Alboukadel Kassambara创建了基于ggplot2的可视化包ggpubr用于绘制符合出版物要求的图形. 安装…

项目中须要用到全国各个城市的景点坐标范围.须要人工审核各个景点的数据正确性和各个景点之间的距离分布.首先想到的就是使用R绘制每一个景点的多边形区域. 首先通过python,依据数据生成R画图代码,当然这里的R画图代码很easy.利用原始数据拼接成R代码才是耗费工作量最大的工作,详细过程比較繁琐,此处略去. 生成的R画图代码示比例如以下: pdf("嘉兴.png"); png(file="嘉兴.png") pdf(file="嘉兴.pdf", fa…

R语言基础(一) 可视化基础   ##数据获取 x1=round(runif(100,min=80,max=100)) x2=round(rnorm(100,mean=80, sd=7)) x3=round(rnorm(100,mean=80,sd=18)) x3[which(x3>100)]=100 num=seq(2005138101,length=100) x=data.frame(num,x1,x2,x3) write.table(x, "grade.txt") ##数据…

笔者寄语:感谢CDA DSC训练营周末上完课,常老师.曾柯老师加了小课,讲了echart与R结合的函数包recharts的一些基本用法.通过对比谢益辉老师GitHub的说明文档,曾柯老师极大地简化了一些代码,可读性很强. 关于此包起源,百度联姻d3.js=echarts,echarts+R=recharts包(Yang Zhou和Taiyun Wei),谢益辉老师修改可以传递js参数,实现更多功能, 但是呢,谢益辉老师的改良版包还没发出来,于是该神就做了一个函数,先给大家试用(点赞谢益辉老师).…

1. 绘制简单条形图 # 使用ggplot2和gcookbook library(ggplot2); library(gcookbook) g <- ggplot(data = pg_mean, aes(x = group, y = weight)) + geom_bar(stat = "identity", fill = "green", color = "black") # fill表示填充颜色,color表示边线框颜色 g 2. 绘制…

1.绘制散点图 # 使用ggplot2 library(ggplot2) ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point() 2.绘制折线图 # 使用ggplot library(ggplot2) # 绘制第一条折线附有数据点 g <- ggplot(data = pressure, aes(x = temperature, y = pressure)) + geom_line(color = "blue") +…