最近有个需求需要画如下的图: 这些图的核心意思是一样的,就是connection,把不同的数据连到一起. 文章里把这图叫做共线性图,是按功能命名的,Google里搜不到. 搜到类似的,这个图叫 Parallel Coordinates Plot,但显然有些丑陋. Parallel Coordinates Plot in R matloff/parcoordtutorial origin里把它叫做Parallel plot,显然快接近我想要的了. 最终根据Google image的类似推送,终于找

流行病学的数据讲究“三间分布”,即人群分布.时间分布和空间分布.其中的“空间分布”最好是在地图上展示,才比较清楚.R软件集统计分析与高级绘图于大成,是最适合做这项工作了.关于地图的绘制过程,谢益辉.邱怡轩和陈丽云等人都早有文章讲述,开R地图中文教程之先河.由于目前指导毕业论文用到,因此研究了一下.本来因为网上教程很多,曾打消了写些文字的计划,但怡轩版主鼓励说“教程者众,整合者鲜”,所以才战胜拖延症,提起拙笔综述整合一下,并对DIY统计GIS地图提出了一点自己的想法. 1 地图GIS数据的来源与R

0.引言 在极坐标系中,任意位置可由一个夹角和一段相对原点(极点)的距离表示.也就是说,我们可以用 (angle,r) 来表示极坐标系中的点. 1.数据 假设我们有如下数据集[ [10, 0.2], [6, 0.5], [23, 0.9],... ].其中每个数据的一维表示时间(24小时制),二维表示信号强度.如[10, 0.2]表示十点的信号强度为0.2.现在,我们要将这些数据呈现在极坐标图(polar plot)上: 2.比例尺 我们发现,源数据的一维并不直接表示角度,二维也并不直接表示距离

解决方案有好几种: 网页版,无脑绘图,就是麻烦,没有写代码方便 极简版,gplots::venn 文艺版,venneuler,不好安装rJava,参见Y叔 酷炫版,VennDiagram 特别注意: 目前主流的韦恩图都只支持5个类别,多了不能使用韦恩图. UpSet某种程度上可以显示多于5个类别,但是结果不是很直观,不推荐. library(ComplexHeatmap) m = make_comb_mat(venn.list) UpSet(m) 1. 网页版的就不说了,非常简单,直接输入数据就

标题 plot(c(1:2,2:4),main = "这是主标题",sub = "这是副标题",xlab = "这是x轴", ylab = "这是y轴") 坐标轴筛选 plot(c(1:20,10:30,15:40)) plot(c(1:20,10:30,15:40),xlim = c(10,80),ylim = c(20,40)) 颜色 单一颜色 命令行输入colors(),可以查看所有可用的颜色(当前有657种颜色可供使用

from matplotlib import pyplot as plt def my_plot(title, m, fcst, ax=None, uncertainty=True, plot_cap=True, xlabel='ds', ylabel='y', abnormal_points=None ): """Plot the Prophet forecast. Parameters ---------- m: Prophet model. fcst: pd.DataF

目前主要使用ggplot2做一些数据可视化的分析,但是ggplot2有个很大的缺陷是不支持3D作图,所以需要查找其他替代方案. 下面找到的两个替代方案不错,亲测可行,记录于此. 交互3D library(rgl) with(mtcars,{ plot3d(wt, disp, mpg, col="red", size=3) }) 效果图 静态3D library(scatterplot3d) with(mtcars,{ scatterplot3d(wt, # x-axis disp, #

最近用R语言画图,plot 函数是用的最多的函数,而他的参数非常繁多,由此总结一下,以供后续方便查阅. plot(x, y = NULL, type = "p", xlim = NULL, ylim = NULL, log = "", main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, ann = par("ann"), axes = TRUE, frame.plot = axes, panel.

R绘制地图原理: R使用一个个多边形(polygon)来表示每个区域,通过顺次连接GIS数据提供的每个区域多边形的坐标来逐点绘制这些多边形,所以理论上只要得到GIS数据就可绘制相应的地图. 地图绘制说明: 必须使用完整的中国地图(包含台湾及南海九段线): R中大部分包对于中国地图支持不佳,论文发表中需手动添加清楚明确的南海九段线. 1.maps包 R中内置地图包.但是这个包中的中国地图缺乏台湾.西沙.南沙群岛,所以不要拿来做中国地图. library(maps) map('usa') map('

最近我一直尝试利用R绘制地图,我从网上找到了上百种不同的实现方法,然而其中却没有适用于我的数据的方法.最终,我从以下几个博客[1]中找到了灵感.我在整合这些资源的基础上,通过不断的试验和修正得到了一个较好地解决方案.这个方案就是本篇博文的主要内容. 本篇博文中展示了如何利用 ggplot2 来绘制分级统计地图,同时还介绍了如何更改图例.颜色等参数指标,以及如何导出图像文件. 数据预处理 绘制分级统计地图需要一些软件包,你最好确认你的电脑中已经安装并加载了它们.我们利用 maptools 库中的

用R画地图数据 首先,从这里下载中国地图的GIS数据,这是一个压缩包,完全解压后包含三个文件(bou2_4p.dbf.bou2_4p.shp和bou2_4p.shx),将这三个文件解压到同一个目录下. 用R绘制地图比较简单.比如画一下全国范围的区域,可以用如下代码: library(maptools) mydat = readShapePoly("china-province-border-data.tar/china/bou2_4p.shp") #地图包位置,根据自己的角标位置设置

matplotlib 是Python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中. 它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定. 在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot,这个是免费的,Python有一个包可以调用gnuplot,但是语法比较不习惯,而且画图质量不高.

通过一个综合的例子测试绘图函数 学习的内容是tigerfish老师的教程. 第一节:基本知识 用seq函数产生100位学生的学号. > num = seq(,) > num [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] 用runif函数产生100个随机数(随机数是小数),代表课程1的成绩,100个数字,最小值50,最大值100. 该结果是均匀分布,用round函数对其取整. > x1 = round(runif(100,min=50,max=100));

详细内容见上一篇文章:http://www.cnblogs.com/lc1217/p/6514734.html 这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题. 代码如下:(数据同上一篇博客)(是不是很简单????) > x<-c(6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2) > y<-c(5.25,2.83,6.41,6.71,5.1,4.23,5.05,1.98,10.5,6.3) > lsfit(x,y

在研究SLAM时常常需要对其输出的位姿进行复现以检测算法效果,在ubuntu系统中使用Python可以很好的完成相关的工作. 一. Ubuntu下Python的使用 在Ubuntu下使用Python有两种方法,一种是直接在控制台中运行Python文件,一种是下载IDE编辑并运行Python文件. 在控制台中使用Python方法如下: 首先确认有Python文件(filename.py),然后打开控制台进入文件当前目录,并输入以下内容就可以运行了. python file_name.py 虽然控制

来源商业新知网,原标题:你爱 “Python”的身体,还是“R”的灵魂? 数据科学界有三大宝: Python.SAS和R,不过像SAS这种高端物种,不是我们这些平民能供养得起的啊. 根据 IEEE Spectrum的最新排名,R和Python仍然是最热门的数据科学编程语言.本文将从数据可视化.建模库.易学性和社区支持等四方面入手,比较R和Python的语言性能. 数据可视化 数据科学的一个重要部分是交流.分析成果需要以一种有效.易懂的方式展示出来.因此,任何用于数据科学的语言或软件包都应该具有良

什么是随机森林? 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单元是决策树,而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习(Ensemble Learning)方法.随机森林的名称中有两个关键词,一个是“随机”,一个就是“森林”.“森林”我们很好理解,一棵叫做树,那么成百上千棵就可以叫做森林了,这样的比喻还是很贴切的,其实这也是随机森林的主要思想--集成思想的体现. 随机森林算法的实质是基于决策树的分类器集成算法,其中每一棵树都依赖于一个随机向量,随机森林的所有向量都是独立同分布

R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加

Matplotlib是一个Python工具箱,用于科学计算的数据可视化.借助它,Python可以绘制如Matlab和Octave多种多样的数据图形.下面这篇文章主要介绍了python使用matplotlib如何绘制折线图的方法教程,需要的朋友可以参考借鉴. matplotlib简介 matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中. 它的文档相当完备,并且Gallery

matplotlib 是Python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中. 它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定. 在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot,这个是免费的,Python有一个包可以调用gnuplot,但是语法比较不习惯,而且画图质量不高.

生存分析与R 2018年05月19日 19:55:06 走在码农路上的医学狗 阅读数:4399更多 个人分类: R语言   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/weixin_40466280/article/details/80377317 生存分析与R 生存分析是将事件的结果和出现这一结果所经历的时间结合起来分析的一类统计分析方法.不仅考虑事件是否出现,而且还考虑事件出现的时间长短,因此这类方法也被称为事件时间分析(time-to-