R 条形图金字塔图

2024-11-03

R语言与医学统计图形【4】直方图、金字塔图

R语言基础绘图系统基础图形--直方图.金字塔图 3.直方图参数设置及比较. op <- par(mfrow=c(2,3)) data <- rnorm(100,10,5) hist(data,col = 'light green') #默认分组 hist(data,col = 'sky blue',breaks = 15) #分成15组 hist(data,col = 'orange',breaks = seq(-5,25,1)) #自定义组距 hist(data,col = 'pink'

HighCharts之2D金字塔图

HighCharts之2D金字塔图 1.实例源码 Pyramid.html: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>HighCharts 2D金字塔图</title> <script type="text/javascript" src="../scripts/jquery-1.11.0.js&qu

用R作Polar图等

用R作如下的各国Gini系数的Polar barChart: 作上图的R代码为: library(ggplot2) GiniData<- read.csv('IncomeInequality.csv',head=T) Gini<- ggplot(GiniData, aes(x=paste(GiniIndex,Country),y=GiniIndex,fill=GiniIndex%/%10)) Gini<- Gini +geom_bar(stat="identity",

R绘制韦恩图 | Venn图

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

比率(ratio)|帕雷托图|雷达图|轮廓图|条形图|茎叶图|直方图|线图|折线图|间隔数据|比例数据|标准分数|标准差系数|离散系数|平均差|异众比率|四分位差|切比雪夫|右偏分布|

比率是什么? 比率(ratio) :不同类别数值的比值在中文里,比率这个词被用来代表两个数量的比值,这包括了两个相似却在用法上有所区分的概念:一个是比的值:另一是变化率,是一个数量相对于另一数量的变化量,例如,速率是物体的移动距离相对于时间的变化量,以每单位时间的移动距离来表示:心跳率是每分钟的心跳次数:税率则是每单位收入所应缴的税金. 为什么顺序数据不适用帕雷托图? 因为这样会打破顺序雷达图.轮廓图如何反映多组数据多个变量的或某一特征值? 当多个变量的取值相差较大或量纲不同时,可进行变换处

R语言---热图的制作

>install.packages("gplots") > library("gplots")> p <- data.frame(read.table("test.txt",header = T, sep="\t"))> row.names(p) <- p$gene> p <- p[,2:21]> p_matrix<- data.matrix(p) > heat

R语言-时间序列图

1.时间序列图 plot()函数 > air<-read.csv("openair.csv") > plot(air$nox~as.Date(air$date,"%d/%m/%Y %H:%M"), #把年月日时分秒转换成日期格式 + type="l", + xlab="Time", ylab="Concentration (ppb)", + main="Time trend of

R语言-线图（二）

1.线图示例 plot()为高水平作图命令,axis().lines().legend()都为低水平作图命令 > rain<-read.csv("cityrain.csv") > plot(rain$Tokyo,type="b",lwd=2, #type ="b"表示即画散点也画直线,lwd设置线宽 + xaxt="n",ylim=c(0,300),col="black", #xaxt

用R画韦恩图

#导入R包 library(grid)library(futile.logger)library(VennDiagram) #建立测试数据集 A = 1:150B = c(121:170,300:320)C = c(20:40,141:200)Length_A<-length(A)Length_B<-length(B)Length_C<-length(C)Length_AB<-length(intersect(A,B))Length_BC<-length(intersect(

R 画structure图

id percent k1_B04_WL-1.fs_1 0.021 k31_B04_WL-1.fs_1 0.624 k21_B04_WL-1.fs_1 0.355 k1 K=3 数据输入如上面所示: library(ggplot2) ggplot(b,aes(id,percent,fill=k))+geom_bar(stat="identity",width=1)+xlab("")+ theme_bw()+ theme(panel.grid =ele

R语言学习笔记︱Echarts与R的可视化包——地区地图

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).

R语言画图小结

本文以1950年到2010年期间我国的火灾统计数据为例,数据如下所示: (0)加载数据 data<-read.csv("E:\\MyDocument\\p\\Data\\1950~2010火灾情况.csv") x=t(data[1]) y=t(data[2]) z=t(data[3]) w=t(data[4]) maxy=max(y) maxz=max(z) maxw=max(w) (1)将火灾数.直接损失.死伤人数,分别按年份作图 plot(x,y,type="o&q

R2—《R in Nutshell》读书笔记(连载)

R in Nutshell 前言例子(nutshell包) 本书中的例子包括在nutshell的R包中,使用数据,需加载nutshell包 install.packages("nutshell") 第一部分:基础第一章批处理(Batch Mode) R provides a way to run a large set of commands in sequence and save the results to a file. 以batch mode运行R的一种方式是:使用系统

R:ggplot2数据可视化——进阶(3)

Part 3: Top 50 ggplot2 Visualizations - The Master List, 结合进阶1.2内容构建图形有效的图形是: 不扭曲事实传递正确的信息简洁优雅美观是为了凸显信息而不要盖过信息不超载信息 1 相关性图散点图最常用 # install.packages("ggplot2") # load package and data options(scipen=999) # turn-off scientific notation lik

R画图中英文字体完美解决方案

在某些时候,需要在R画图中添加中文,但是默认情况下,R对中文的支持不好. 当用R画PDF图,并且图中有中文的时候,安装并加载如下包library(showtext)然后:showtext.auto(enable = TRUE)这句命令表示之后用上同样的字体.如果要添加字体:font.add('SimSun', regular = '/path/to/your/simsun.ttc')这个地方要注意,你必须给定指定的字体的位置.如果你使用的是MAC,可以打开 font book,查找你想要字体的位

可以编辑R代码的eclipse插件

说到强大的IDE,eclipse肯定是首先会被想到的几个之一,幸运地是,R也能使用它.在http://www.walware.de/goto/statet上有个StatET的插件,专门为R而做,从此R就能在eclipse的平台上享用一切eclipse的功能. 如果机器上没有eclipse,可以在网上JAVA相关的社区找到很多很详细的教程,JRE和R中的rJava包是必需的,建议最好顺便把JDK也装上,eclipse的环境都搭好了,不用JAVA太可惜了,能写R程序的人肯定也能写JAVA程序,R和J

大数据平台R语言web UI应用架构设计与开发

1. 系统拓扑图在日常业务分析中,R是非常常用的分析工具,而当数据量较大时,用R语言需要需用更多的时间来完成训练模型,spark作为大规模数据处理框架,采用内存计算,可以短时间内完成大量的数据的处理及计算模型,但缺点是不能图形展示,R语言的sparkly则提供了R语言和Spark的接口,实现了在数据量大的情况下,应用Spark的快速数据分析和处理能力结合R语言的图形化展示功能,方便业务分析,模型训练. 但是要想使多人同时共享R和Spark,还需要其他的相关组件,下图展示了所有相关的组件及应用:

AChartEngine 安卓折线图柱形图等利器

http://www.eoeandroid.com/thread-548233-1-6.html 最近公司项目中要用到折线图,状态类型的图标要用到折线图,柱形图等,并且能够动态显示,在网上找了许多demo,基本上都是写死的数据,下面先让我们看看AChartEngine的介绍 AChartEngine 运行示例图 : 每个图表都需要一个数据集 (Dataset) 和渲染器集合 (Renderer); -- 数据集 : 又由许多数据组成, -- 渲染器 : 也由不同的子渲染器组成, -- 获取Ac

[3]R语言在数据处理上的禀赋——par参数详解(一)

本文目录公共参数列表 par 颜色相关字体相关字体大小相关线条相关符号相关线条和符号大小相关结束本文首发:program-dog.blogspot.com 注1:本文也曾在csdn发布,不过无法忍受csdn超长时间的审核,迁移到博客圆了. 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可. 这一篇介绍par参数比较基础的几个参数用法,涉及颜色,字体,线条和符号,坐标轴,添加图例,组合做图留到下一篇文章. 上一篇文章已经详细的介绍了R语言可视化技术的

[2]R语言在数据处理上的禀赋之——可视化技术

本文目录 Java的可视化技术 R的可视化技术二维做图利器plot的参数配置 *权限机制 *plot独有的参数 *plot的type介绍 *title介绍 *公共参数集合--par *par的权限机制总结本文首发 https://program-dog.blogspot.com 注1:本文也曾在csdn发布,不过无法忍受csdn超长时间的审核,迁移到博客圆了. 注2 : 本文含有大量原创图,但本文首发在google的blogspot上,国内图片可能不可见,有时间我会换图床的. 本作品采用知

R 条形图 金字塔图

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