1)条形图 条形图或许是最常用图形,常用来展示分类(different categories on the x-axis)和数值(numeric values on the y-axis)之间的关系.sometimes the bar heights represent counts of cases in the data set, and sometimes they represent values in the data set(有时条形图高度代表数据集中的频数(count),有时候代表

条形图 在R语言中创建条形图的基本语法是 barplot(H, xlab, ylab, main, names.arg, col) H是包含在条形图中使用的数值的向量或矩阵 xlab是x轴的标签 ylab是y轴的标签 main是条形图的标题 names.arg是在每个条下出现的名称的向量 col用于向图中的条形提供颜色   组合条形图和堆积条形图 # Create the input vectors. colors <- c("green","orange",

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

R语言基础绘图系统 基础图形--条形图.误差图 3.条形图 barplot接收的数据是矩阵而非数据框. data <- sample(c(50:80),5) barplot(data,col=heat.colors(5)) my_matrix <- matrix(data=sample(10:40,9), nrow = 3, dimnames = list(c('A',"B",'C'), paste('dose',1:3))) barplot(t(my_matrix), b

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:

对数据进行质量分析以后,接下来可通过绘制图表.计算某些特征量等手段进行数据的特征分析. 主要通过分布分析.对比分析.统计量分析.周期性分析.贡献度分析.相关性分析等角度进行展开. 2.1 分布分析 分布分析能揭示数据的分布特征和分布类型.对于定性数据,可用饼形图和条形图直观的现实分布情况. 1.定量数据的分布分析 对于定量变量而言,选择“组数”和“组宽”是做频率分布分析时最主要的问题,一般按照以下步骤进行. 1)求极差. 2)决定组距与组数. 3)决定分点. 4)列出频率分布表. 5)绘制频率分

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

最棒的7种R语言数据可视化 随着数据量不断增加,抛开可视化技术讲故事是不可能的.数据可视化是一门将数字转化为有用知识的艺术. R语言编程提供一套建立可视化和展现数据的内置函数和库,让你学习这门艺术.在可视化的技术实现之前,让我们先看看如何选择正确的图表类型. 选择正确的图表类型 基本的展现类型有如下四种: 1.   比较 2.   组成 3.   分布 4.   关系 为了确定哪一种类型的图表适合你的数据,我建议你应该回答一些问题比如, § 在一个图表中你想展现多少个变量? § 每个变量中你会显

今天,随着数据量的不断增加,数据可视化成为将数字变成可用的信息的一个重要方式.R语言提供了一系列的已有函数和可调用的库,通过建立可视化的方式进行数据的呈现.在使用技术的方式实现可视化之前,我们可以先和雷锋网一起看看如何选择正确的图表类型. 作者 Dikesh Jariwala是一个软件工程师,并且在Tatvic平台上编写了一些很酷很有趣的程序.他用API编写了第一版Price Discovery,雷锋网对他所写的这篇文章做了编译,未经许可不得转载. 如何选择正确的图表类型 四种可选择的基本类型:

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

本文对应<R语言实战>第6章:基本图形:第7章:基本统计分析 ================================================================================================================================================== 本章讨论的图形,主要用于分析数据前,对数据的初步掌握.想要对数据有一个初步的印象,最好的方式就是观察它,也就是将数据可视化.在这个过程中,我们

最近遇到一些程序员同学向我了解R语言,有些更是想转行做数据分析,故开始学习R或者Python之类的语言.在有其他编程语言的背景下,学习R的语法的确是一件十分简单的事.霸特,如果以为仅仅是这样的话那就图样图森破. 首先,数据分析是一个非常庞杂的职能,也许岗位抬头均为数据分析师的两人,做的事情却大不相同——比如使用hadoop做日志统计和使用Excel处理报表,这简直是两个领域,相互之间的职能了解,可能仅为对方工作的冰山一角. 其次,无论任何行业的数据分析,其日常工作主要为以下几块: 数据获取——数

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()

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

对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来.当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书.目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有.那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问.有这种疑问的人有福了,因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路. 本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门,绘图与可

特征值选择技术要点                          作者:王立敏 文章来源:  网络 1.特征值 特征值是线性代数中的一个重要概念.在数学,物理学,化学,计算机等领域有着广泛的应用.设A是n阶方阵,如果存在数m和非零n维列向量x,使得Ax=mx成立,则称m是A的一个特征值或本征值.非零n维列向量x称为矩阵A的属于特征值m的特征向量或本征向量,简称A的特征向量或A的本征向量. 2.使用R语言的Boruta包进行特征选择 在数据分析过程中,利用各种图表进行数据探索是必要的前期工作

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~ --------------------------- 分箱法在实际案例操作过程中较为常见,能够将一些数据离散化,等级化,比如年龄段,我们并不想知道确切的几岁,于是乎可以将其分组.分段. 基础函数中cut能够进行简单分组,并且可以用于等宽分箱法. cut函数:cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子.(参考来自: R语言︱数据集分组.筛选) [plain] view plain c

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:异常值处理一般分为以下几个步骤:异常值检测.异常值筛选.异常值处理. 其中异常值检测的方法主要有:箱型图.简单统计量(比如观察极值) 异常值处理方法主要有:删除法.插补法.替换法. 提到异常值不得不说一个词:鲁棒性.就是不受异常值影响,一般是鲁棒性高的数据,比较优质. 一.异常值检验 异常值大概包括缺失值.离群值.重复值,数据不一致.

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~ --------------------------- 后续加更内容: 应用一:if族有哪些成员呢?--if/ifelse/stopifnot 应用二:如何在循环中,实时输出时间消耗? ------------------------------------ 1.循环 ##循环for iris allzl=unique(iris$setosa) for (i in 1:2){ pp=iris[iri

R语言的主要功能包括数据统计分析方法和数据可视化,数据分析在这一章中主要学习创建基本图形和基本数据分析 一 基本图形 1条形图 barplot(height)  //添加一个条形图,height是一个向量或矩阵// legend.text //为图例提供了各条形的标签// spine()  //绘制棘状图,需下载vcd包// 2饼图 pie(x,labels) fan.plot() //绘制扇形图// 3直方图 hist() 各参数意义:freq=FALSE表示根据概率密度而不是频数绘制图形 ,

在数据挖掘的过程中,数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据:指一般不符合要求,以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括:缺失值.异常值.不一致的值.重复数据及含有特殊符号(如#.¥.*)的数据 数据清洗:删除原始数据集中的无关数据.重复数据.平滑噪声数据.处理缺失值.异常值等 缺失值处理:删除记录.数据插补和不处理 主要用到VIM和mice包 install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤: (1)识别缺失数据: