Fragstats中,有一个用于熟悉Fragstats软件的demon,在tutorial中的1种,有reg78b.asc文件,其文件内容是包含了山歌图像的行数和列数以及分辨率大小等基本信息. 采用R软件可以读入该文件以及显示该文件. 在文件选项中选择:改变工作目录 选项,制定到需要操作的文件夹作为工作目录. 在文件中选择新建语言脚本文件,输入如下代码: m<-as.matrix(read.table('reg78b.asc')) //将文件reg78b.asc作为矩阵读入到对象m中去. uv<

在R语言中指定画图边框时,通常使用两种单位, lines 和 inches 当然,这两个单位之间是可以相互转换的,那么 1 inch = ? line 答案是1 inches = 5 lines 下面给出具体的分析过程: par 函数中有两个参数,返回的是margin的宽度,只不过单位不同: mar : 返回边框的宽度, 返回值的单位为 lines mai: 返回边框的宽度, 返回值的单位为 inches 看下二者的返回值 > par("mar") [1] 5.1 4.1 4.1

R语言通过支持Cairo矢量图形处理的类库,可以创建高质量的矢量图形(PDF,PostScript,SVG) 和 位图(PNG,JPEG, TIFF),同时支持在后台程序中高质量渲染.在ggplot2中,图片输出经过Cairo包处理后,输出个效果更好,可以输出成PDF格式,PDF格式体积小,同时可以储存为其他任何格式,随后再将PDF储存为eps格式并在Photoshop中打开做最终的调整,例如调整比例.色彩空间和dpi(一般杂志和出版社要求dpi=300以上)等.额外需要注意的是ggplot2中

系统:centos 6.4 64bit 环境安装参考:http://hi.baidu.com/solohac/item/4a18e78f1bef9b5825ebd99c 在R语言中可以使用png()等函数生成图片,例如: png("aa.png")可以生成图片. 但是如果你是通过shell远程连接到系统上,可能会碰到如下错误: 1 2 3 4 5 > png("aa.png") 错误于.External2(C_X11, paste("png::&qu

R语言真是博大精深 方法一 Acf(gold[,2], type = "correlation",lag.max = 100) Acf(gold[,2], type = "partial") 方法二 library(ggfortify) autoplot(acf(gold[,2], plot = FALSE)) 方法三 bacf <- acf(gold[, 2], plot = FALSE) bacfdf <- with(bacf, data.frame

本文首发于知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/74051739 也同步更新于我的个人博客:https://www.cnblogs.com/nickwu/p/12568379.html 通用的参数: x:横坐标 y:纵坐标 ... :其他可选参数: type(绘图的类型) 'p' : points, 点 'l' : lines, 线,且绘制的线经过(x,y)点 'b' : both, 同时绘制点和线,其中线不经过(x,y)点 'c' : 仅绘制线,其中线不经过(x,

par().layout().split.screen()函数 1. par()函数的参数详解 函数par()可以用来设置或者获取图形参数,par()本身(括号中不写任何参数)返回当前的图形参数设置(一个list):若要设置图形参数,则可用par(tag = value)的形式,其中tag的详细说明参见下面的列,value就是参数值,例如: par(mar = c(4, 4, 1, 0.5), bg = "yellow")   # 设置边距参数和背景色 par(pin=c(2,3)) 

在R语言中, 绘图边框一共有3个区域: device region : figure region : plot region   : 在描述不同区域大小的时候,有对应的不同参数: din : 返回device region 的宽度和高度, 单位为 inches fin : 返回figure region 的宽度和高度,单位为 inches pin : 返回plot region 的宽度和高度, 单位为inches 代码示例: > pdf("a.pdf", height = 10

在R语言中,par 函数可以设置图形边距,其中oma 参数设置outer margin, mar 参数设置margin, 这些边距有什么不同呢,通过box函数可以直观的看到 box 默认在当前图形绘制边框,第一个参数which = "plot", 所以在当前图形上绘制边框 which 的值除了plot 之外,还可以选择 figure, inner, outer 接下来分别用不同的值测试一下,为了区分,为不同的边框设置不同的颜色和类型,代码如下: attach(mtcars) plot(

利用R自带数据集 通过data()函数可以查看R自带数据集. > data() 返回以下结果,每一条记录都是一个数据,键入相应的数据名称可以查看具体信息. Data sets in package ¡®datasets¡¯: AirPassengers Monthly Airline Passenger Numbers - BJsales Sales Data with Leading Indicator BJsales.lead (BJsales) Sales Data with Leadin

当我们在绘图时,经常会遇到这样的问题,添加的文字标记超出了坐标系的问题,导致文字显示不全 比如下面这个例子: plot(c(1,5),c(1,5)) text(5,5.1,"ABCDEF") 生成的图片如下: 我们想要给右上角的点加个文字标记,但是文字内容太长,超过了坐标系的范围,没显示全 想要解决类似的问题,当然是加大坐标系的范围,但是加到多少合适呢, 最笨的办法就是每次加一点点,然后看效果 这样换个数据,又要调试好几次,有没有完美的解决方案呢? 答案肯定是有的! 通过strwidt

P-Value Central Lmit Theorem(CLT) mean(null>diff) hist(null) qqnorm(null) qqline(null) pops<-read.cssv("mice_pheno.csv") hed(pops) hf<- pops[popsSDiet=="hf"&popsSSex=="F",3] chow<-pops[popsSDiet=="chow&qu

使用ggplot2包绘制ROC曲线 rocplot<- function(pred, truth, ...){ predob<- prediction(pred, truth) #打印AUc perf.auc<- performance(predob, measure = 'auc', x.measure = 'cutoff') # perf<- performance(predob, 'tpr','fpr') df<- data.frame(x = attributes(p

使用wordcloud2绘制词云图 library(wordcloud2) findwords<-function(tf){ txt<-scan(tf,"") wl<-list() for(i in 1:length(txt)){ wrd<-txt[i] wl[[wrd]]<-c(wl[[wrd]],i) } return(wl) } words<-findwords("testconcorda.txt") wordfreq<

使用pROC包绘制ROC曲线 #####***绘制ROC曲线***##### library("pROC") N <- dim(data2)[1] #数据长度 set.seed(1234) #设置随机种子 ind <- sample(2, N, replace=TRUE, prob = c(0.8,0.2)) data_train <- data2[ind == 1,] #生成训练集 data_test <- data2[ind == 2,] #生成测试集 re

使用ggplot2在地图上绘制热力图 ######*****绘制热力图代码*****####### interval <- seq(0, 150000, 25000)[-2] #设置价格区间 newpri <- cut(data1$price, interval, labels = F) #设置价格为因子类型 newpri <- factor(newpri, levels = 1:5, labels = c("25000", "50000", &q

使用ggplot2在地图上绘制散点图 ######*****绘制散点图代码*****####### options(baidumap.key = '**************') #设置密钥 beijing <- getBaiduMap('北京市', width = 600, height = 600, zoom = 11, scale = 2, messaging = F, color = "bw") #获取北京地图 ggmap(beijing) + geom_jitter(

使用ggplot2绘制箱线图 ######*****绘制箱线图代码*****####### data1$学区房 <- factor(data1$school, levels = 0:1, labels = c("否", "是")) #设置学区房数据为因子类型 data1$CATE <- factor(data1$CATE, levels = c('xicheng', 'dongcheng', 'haidian', 'chaoyang', 'fengtai

使用ggplot2包绘制直方图 ######*****绘制直方图代码*****####### data1 <- data0[(data0[, 2] <= 500) & (data0[, 4] <= 150000), ] #提取面积500以下且单价十五万以下的观测 ggplot(data1, aes(x = price)) + #选取单价作为横轴 geom_histogram(bins = 30, fill = "grey60") + #画直方图 labs(x

ggplot2绘制 arima诊断图 library(ggfortify) autoplot(acf(gold[,2], plot = FALSE)) ggtsdiag(auto.arima(gold[,2])) 将数据改为时间格式 gold <- as.xts(gold[, 2], order.by = gold[, 1]) 设置时间格式 绘制时间趋势图 gdp <- ts((0.001 * (gdp[, 2])), frequency = 4, start = c(1992, 1)) pl

使用fmsb包绘制雷达图 library("fmsb") radarfig <- rbind(rep(90, 4), rep(60, 4), c(86.17, 73.96, 82.70, 69.55)) #求平均值 radarfig <- as.data.frame(radarfig) #转化为data.frame colnames(radarfig) <- c("服务方式\n完备度", "在线服务\n成熟度", "办