原文链接:http://www.biostatistic.net/thread-5065-1-1.html R语言在画图形的时候,经常遇到颜色设定问题,用户可以根据color.rgb值和hsv值来设定不同的颜色.第一列是颜色,第二列是hsv,第三列是rgb<ignore_js_op> 在颜色设定时,最好是根据自己想要的颜色来设定.这样我们能做到心中有数.所有可以用下面方法来设定颜色,简单有效. library(grDevices);ramp <- colorRamp(c("re

很大的可能是因为使用的浏览器不是IE浏览器的问题,因为CRAN的镜像需要用IE浏览器来打开. 只需要按照下面设置即可: 1.打开IE-->设置-->Internet选项-->高级 2. 将这一项的勾,去掉 3.打开R,设置R镜像.

问题1:如何设置默认镜像 你希望下载某些R包,因此希望设定默认的CRAN网站镜像,这样R每次下载时不需要你选择镜像. 解决方案 该方案要求用户R系统中包含一个.Rprofile文件,如方法3.16描述的那样: 1.调用chooseCRANmirror函数: chooseCRANmirror() R会显示CRAN镜像的列表. 2.从列表中选择镜像并点击确定. 3.通过查看repos选项的第一个元素来获取所选镜像的URL地址: options("repos")[[1]][1] 4.将下面的

1.设置图形要素的颜色 Plot函数中,使用col=参数来决定要素的颜色 如果不指定plot type,颜色加在散点上,如果指定了plot type,例如line,则颜色加在线上 其它函数,例如barplot()和histogram()也使用col=参数影响颜色 2.颜色的表示 ①颜色名 > colors() #查看所有颜色名 > plot(rnorm(1000),col="yellow") ②数值 > palette() #查看当前调色板 (缺省调色板下,1表示黑色

在绘热图时,需要将数值映射到不同的颜色上,这时就需要一系列的颜色梯度 colorRampPalette 函数支持自定义的创建一系列的颜色梯度 代码示例: > colors <- colorRampPalette(c("blue", "red"))(5) > colors [1] "#0000FF" "#3F00BF" "#7F007F" "#BF003F" "

解决办法: 1.如果没有java运行环境,则需安装对应版本的jre,如R64就需要安装jre64位的,并且要注意在系统环境变量中指定java_home 2.如果有java运行环境,检查你的java版本与R版本选择是否一致(要么都是32位,要么都是64位) 3.用R命令直接设置java_home,命令如: Sys.setenv(JAVA_HOME='E:/workspace/JDK/dk1.8.0_31/jre') 注意:是JRE路径,而不是JDK的路径

散点图简介 散点图通常是用来表述两个连续变量之间的关系,图中的每个点表示目标数据集中的每个样本. 同时散点图中常常还会拟合一些直线,以用来表示某些模型. 绘制基本散点图 本例选用如下测试数据集: 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.然后调用散点图函数geom_point()便可绘制出基本散点图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(ah, aes(x = ageYear, y = heightIn)) + # 散点图函数 geom_point()

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者看到微信公众号探数寻理中提到郎大为Chiffon老师的wordcloud2,于是尝鲜准备用一下.但是在下载的时候,遇见很多问题,安装问题困扰着... 包中函数本身很好用,很简单,而且图形众多. -------------------------------------------- 一.wordcloud2包的安装 官方郎大为老师githu

一.wordcloud安装说明 install.packages("wordcloud"); 二.wordcloud2安装说明 install.packages("devtools");       devtools::install_github("lchiffon/wordcloud2",type="source")  错误提示:

R语言颜色综合运用与色彩方案共享 小魔方 EasyCharts 2016-11-21 今天这篇主要讲解R语言颜色综合运用,主要跟大家介绍如何提取那些专业色彩包中的颜色搭配用于在基础绘图系统和高级绘图系统中共享. 其实无论是R语言的预设配色系统.自定义颜色表还是哪些专属配色包,我们所使用(或者R语言识别的)的仅仅就是一组字符向量所代表的色值而已,并不神秘. 通过scales中的色彩获取函数,我们可以将专属配色主题(RColorBrewer.ggthemes)中的配色主题提取出来,以函数的形式传递给

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

环境设置函数为options(),用options()命令可以设置一些环境变量,使用help(options)可以查看详细的参数信息. 1. 数字位数的设置,options(digits=n),n一般默认情况下是7位,但实际上的范围是1~22,可以随意设置位数. #这个命令,可以把R的整数表示能力设为10位. options(digits=10) 2. 扩展包的安装,使用下面的命令,可以联网安装扩展包. options(CRAN="http://cran.r-project.org")

尝试在线环境 你真的不需要设置自己的环境来开始学习R编程语言. 原因很简单,我们已经在线设置了R编程环境,以便您可以在进行理论工作的同时在线编译和执行所有可用的示例. 这给你对你正在阅读的信心,并用不同的选项检查结果. 随意修改任何示例并在线执行. 实例: # Print Hello World. print("Hello World") # Add two numbers. print(23.9 + 11.6) 本地环境设置 如果你仍然愿意为R语言设置你的环境,你可以按照下面的步骤.

R语言基础绘图系统 基础绘图包之低级绘图函数--内置颜色. 1.内置颜色选取 功能657种内置颜色.colors() 调色板函数:palette(), rgb(), rainbow(). palette默认8种颜色. #重新配置调色板 palette(rainbow(7)) #恢复默认的调色板 palette('default') rgb(red,green,blue)函数,分别加入多少红绿蓝成分,取值0-1. hsv函数(hue色调,saturation饱和度,value纯度)构造颜色. hc

数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析. "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的.R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解. 绘制基本直方图 本例选用如下测试集: 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表

折线图简介 折线图通常用来对两个连续变量的依存关系进行可视化,其中横轴很多时候是时间轴. 但横轴也不一定是连续型变量,可以是有序的离散型变量. 绘制基本折线图 本例选用如下测试数据集: 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_line()便可绘制出基本折线图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(BOD, aes(x = Time, y = demand)) + # 折线图函数 geom_line()     运行结果:

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:在自己学LDA主题模型时候,发现该模型有这么几个未解决的问题: 1.LDA主题数量,多少个才是最优的. 2.作出主题之后,主题-主题,主题与词语之间关联如何衡量. 于是在查阅几位老师做的成果之后,将他们的成果撮合在一起.笔者发现R里面目前有两个包可以做LDA模型,是lda包+topicmodels包,两个包在使用的过程中,需要整理的数

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 社群划分跟聚类差不多,参照<R语言与网站分析>第九章,社群结构特点:社群内边密度要高于社群间边密度,社群内部连接相对紧密,各个社群之间连接相对稀疏. 社群发现有五种模型:点连接.随机游走.自旋玻璃.中间中心度.标签发现. 评价社群三个指标:模块化指标Q.网络聚类系数.网络密度. 画图有三种方法:直接plot.书中自编译函数.SVG. ----

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