持续更新~ 散点图 条形图 文氏图 饼图 盒型图 频率直方图 热图 PCA图 3D图 火山图 分面图 分面制作小多组图 地图 练习数据: year count china Ame jap '12 2.800000 1.500000 4.500000 2.500000 '13 2.941956 1.587559 5.342547 2.814862 '14 3.508838 1.648075 5.429438 2.701108 '15 4.011208 1.533966 5.419301 2.660

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

ggplot2是一个绘制可视化图形的R包,汲取了R语言基础绘图系统(graphics) 和l attice包的优点,摒弃了相关的缺点,创造出来的一套独立的绘图系统: ggplot2 有以下几个特点: 1) 图形映射, 自动化的将数据映射到图形上: 2) 图层叠加, 将不同形状的图表视为图层(layer),  可以方便的进行叠加 3)提供了范围控制(scale), 坐标系转换(coord), 分面(facet)等特性: 先看一个最简单的例子,用ggplot2 绘制一副散点图: 代码示例: libr

前言 ggplot是一个拥有一套完备语法且容易上手的绘图系统,在Python和R中都能引入并使用,在数据分析可视化领域拥有极为广泛的应用.本篇从R的角度介绍如何使用ggplot2包,首先给几个我觉得最值得推荐的理由: 采用"图层"叠加的设计方式,一方面可以增加不同的图之间的联系,另一方面也有利于学习和理解该package,photoshop的老玩家应该比较能理解这个带来的巨大便利 适用范围广,拥有详尽的文档,通过?和对应的函数即可在R中找到函数说明文档和对应的实例 在R和Python中

关于ggplot包(二) 关于ggplot包(二) 标尺(Scale) 从前面可以看到,画图其实就是在做映射,不管是映射到不同的几何对象上,还是映射各种图形属性.在对图形属性进行映射之后,使用标尺可以控制这些属性的显示方式,如坐标刻度,如颜色属性. > ggplot(small)+geom_point(aes(x=carat,y=price,shape=cut,colour=color))+scale_y_log10()+scale_colour_manual(values=rainbow(7)

关于ggplot2包(一) 关于ggplot2包(一) ggplot2基本要素 数据(Data)和映射(Mapping) 几何对象(Geometric) 标尺(Scale) 统计变换(Statistics) 坐标系统(Coordinate) 图层(Layer) 分面(Facet) 主题(Theme) 数据(Data)和映射(Mapping) 下面用diamonds的数据为例,由于数据很大,随机选取一个子集进行画图 > library(ggplot2)> data(diamonds)> s

向量是一维的,只有长度(行),没有其他维度.R中存在更高维度的对象,他们是矩阵,数据框,数组.这些对象的下标都是使用中括号[],第一个维度是row,第二个维度是column,依次类推,[row,column,,,].数组是二维或多维(三维或多于三维),二维数组叫做矩阵.数组元素的类型是相同的,每个维度的元素数量是相同的.数据框是二维对象,每个数据列的数据类型是相同的,不同数据列的数据类型可以不同. 一,数组(array) R使用arrary函数创建数组,该函数至少需要两个向量参数:数组的元素值(

向量是一维的,只有行这一个维度,没有其他维度.R可以创建更高维度的数据对象,例如,矩阵.数据框.数组,索引高维度的对象时,需要使用元素的下标.这些对象的下标都使用中括号[]和索引,第一个维度是row,第二个维度是column,维度依次增加,索引的格式是:var[row,column,,,].数组是二维或多维(三维或多于三维),二维数组叫做矩阵.数组元素的类型是相同的,每个维度的元素数量是相同的.数据框是二维对象,每个数据列的数据类型是相同的,不同数据列的数据类型可以不同. 一,数组(array)

相比r语言自带软件包,ggplot2有以下特色 图形语法的核心:统计图形是数据向几何对象属性的一个映射.

这节教程简单描述了R语言中常用的数据类型, 向量,字符串,矩阵,列表,数据框,以及附带了一个小例子 对于这节课所附带的例子需要做下列补充: 1.这个例子面向于对整列的数据进行预测 2.如果你需要求单行单列的预测值,你可以这样做 我们求第1行中的预测值 lma <- lm(sale_sum[1,1]~sale_sum[1,2]) 3.这个例子中没有用到第三列的数据,在这里第三列只是作为参考 相信这份教程可以帮助你学习R语言 此虽为免费教程,但请不要在未经允许的情况下转发在其他的任何地方,谢谢! 下

library(splines) library(ggplot2) dt1 <- structure(list(Age = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("o80", "u80"), class = "factor"), NoP = c(47L, 5

ggplot2 是一套独立的绘图系统,在一个完整的ggplot2的图表中,会有下面几个概念: 1) plot 2) panel 3) strip 4) legend 所有这些元素都会出现在图表中 代码示例: ggplot(mpg, aes(displ, cty, colour = cyl)) + geom_point() + facet_grid(. ~ cyl) + theme(plot.background = element_rect(fill = "green", colour

生活还很长,别急,慢慢来.亲爱的 require(ggplot2)p1 <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point() ; p1p1 + scale_x_continuous("Engine displacement (L)") + scale_y_continuous("Highway MPG") p1 + scale_x_continuous(limits = c(2, 6))p1 + scale_x_cont

案例 ggplot(head(age_data,10),aes(x=reorder(Country,age_median),y=age_median))+ geom_bar(aes(fill=Country),stat='identity')+ geom_text(aes(label=age_median),hjust=1.4,colour='white')+ coord_flip()+ theme_minimal()+ theme(legend.position='none') 相关知识1:画

之前最多只做过两类单水平的分面,即两两组合的面板图.如果某类超过两个水平呢? 一类的分面:facet_wrap(~ align) 两类的分面(x轴和y轴):facet_grid(align ~ gender) 如果某类超过两水平,如何实现? 很简单:facet_wrap(~ align + gender) 其他技巧: 自定义图片行列数目排布: facet_wrap(~ gender + align, nrow = 2) 分面中加入总水平 facet_grid(align ~ gender, ma

Joanna Zhao’s and Jenny Bryan’s R graph catalog is meant to be a complement to the physical book,Creating More Effective Graphs, but it’s a really nice gallery in its own right. The catalog shows a series of different data visualizations, all made wi

R绘图命令分为三种类型: 高级绘图命令在图形设备上产生一个新的图区,它可能包括坐标轴,标签,标题等等. 低级画图命令会在一个已经存在的图上加上更多的图形元素,例如额外的点,线和标签. 交互式图形命令允许你交互式的用定点设备(如鼠标)在一个已经存在的图上添加图形信息或者提取图形信息. 基本图库graphics包: 高级绘图函数: plot函数: 这个函数主要用来画散点图. 因为plot() 函数默认启动一个新的页面,所以你需要禁止该操作,因此设定选项newpage = FALSE. plot(x,

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

接opencv6.3-imgproc图像处理模块之边缘检测 九.直方图的相关操作 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式:它统计了每一个强度值所具有的像素个数 上图是一个灰色图像,通过对图像的每个不同值进行统计个数,得到了右边的直方图,这是图像操作中算是最简单的了,因为最简单,泛化很好,但是效果也只能呵呵了.不过简单的如果两幅图的对比强烈,那么采用直方图对比分类也算是最简单的了. 1.均衡化 直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法.说得更清楚一些, 以上面的直方图为例

主题:R统计图 作者:luomg 关键字:统计,R,ggplot2 1.什么是统计图? 统计图:统计图是从数据到几何对象的图形属性的一个映射 砖石重量对价格的散点图 qplot(carat,price,data=diamonds) 指定数据框据说是个好习惯 做数据变换 qplot(log(carat),log(price),data=diamonds) 图形属性 颜色 大小 形状 横坐标 纵坐标是统计图的图形属性,都可以映射为一组变量 标度 每一个图形属性都对应一个标度的函数,使得数据的取值映射

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()