代码示例: data <- data.frame(A = 1:2, B = 1:2, C = 1:2) data <- data.matrix(data) par(font = 2, lwd = 2) barplot(data, col = c("black", "white"), beside = T, ylim = c(0, 2.5), font = 2) text( x = b[,1], y = 0.05 + data[,1], adj = c(0

最本质的区别是这样的:histogram用来描述的是numerical变量,而bar plot用来描述的是categorical类型的变量.统计学当中关于变量的分类 这可以从它们的图形上面看到: histogram的横轴用bin把变量分在一个特定的区间里面,比如年龄变量,以五岁一个长度分开,那么一个bin的长度就是5,年龄为12的落在10-15这个区间里面,所以hisgogram当中每个区间都是挨着的,各个区间是能够比较大小的.histogram的纵轴表示的是变量的个数. bar plot的一个

技术背景 在写一些学术演示文档时,经常有可能用到Beamer--一种Latex的学术风PPT模板,比如下图所示的这种: 这种风格的演示文档有几个明显的优点:简约.严肃.可以用Latex敲公式和推导.可微调.定制化程度高,而且一般都是免费的.当然也有一些明显的缺点:写Latex麻烦,部署Latex环境更麻烦.因此,更多的人都是硬着头皮在Overleaf上写Latex,这也是被逼无奈.但是我们看到在各大平台用Markdown写博客,或者在开源代码仓库中用Markdown写说明文档,都是非常的美观,那

最近迷恋上了画图,一方面是觉得挺有意思的,另一方面是觉得自己确实画图方面比较弱,所以决定比较系统地回顾反思一下,同时顺带记录下来分享给大家.也确实是好久好久没更新文章了,真的是杂事太多太忙太牵扯精力没法更新,好多粉丝的消息也都回不了. 还有一个原因就是画图这个东西,可以学一点记一点,然后写一点,碎片化时间可以完全利用起来,写统计方法的话,是需要大量整块的时间去思考的,思路断了下次相连起来就特别困难,所以如果不是特别闲,有大量整块的时间,感觉我自己也很难写的出来了.因为太多是精力被牵扯,稍有闲暇时

R 语言是为数学研究工作者设计的一种数学编程语言,主要用于统计分析.绘图.数据挖掘. 如果你是一个计算机程序的初学者并且急切地想了解计算机的通用编程,R 语言不是一个很理想的选择,可以选择 Python.C 或 Java. R 语言与 C 语言都是贝尔实验室的研究成果,但两者有不同的侧重领域,R 语言是一种解释型的面向数学理论研究工作者的语言,而 C 语言是为计算机软件工程师设计的. R 语言是解释运行的语言(与 C 语言的编译运行不同),它的执行速度比 C 语言慢得多,不利于优化.但它在语法层

function applyhatch(h,patterns,colorlist) %APPLYHATCH Apply hatched patterns to a figure % APPLYHATCH(H,PATTERNS) creates a new figure from the figure H by % replacing distinct colors in H with the black and white % patterns in PATTERNS. The format f

wget http://ftp.debian.org/debian/pool/main/o/openssl/libssl1.0.0_1.0.1t-1+deb8u6_amd64.deb md5sum libssl1.0.0_1.0.1t-1+deb8u6_amd64.deb sudo gdebi libssl1.0.0_1.0.1t-1+deb8u6_amd64.deb

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

目录 简介 基础画图 其他图像 bar stacked bar barh Histograms box Area Scatter Hexagonal bin Pie 在画图中处理NaN数据 其他作图工具 散点矩阵图Scatter matrix 密度图Density plot 安德鲁斯曲线Andrews curves 平行坐标Parallel coordinates 滞后图lag plot 自相关图Autocorrelation plot Bootstrap plot RadViz 图像的格式 去

首先写第二部分的前言. 第二部分用来介绍获取数据基本信息的图形技术和统计方法. 本章主要内容 条形图.箱型图.点图 饼图和扇形图 直方图和核密度图 分析数据第一步就是要观察它,用可视化的方式是最好的.本章的主题有两个 1.将变量的分布作可视化展示 2.通过结果变量进行跨组比较 下面从不同的图形开始探索数据. 6.1条形图 6.1.1简单地条形图 条形图是通过条形展示离散变量的频数分布.函数是barplot: barplot(height) height是主要参数,horiz = TRUE就是横向

一,布局 R绘图所占的区域,被分成两大部分,一是外围边距,一是绘图区域. 外围边距可使用par()函数中的oma来进行设置.比如oma=c(4,3,2,1),就是指外围边距分别为下边距:4行,左边距3行,上边距2行,右边距1行.很明显这个设置顺序是从x轴开始顺时针方向.这里的行是指可以显示1行普通字体.所以当我们使用mtext中的line参数时,设置的大小就应该是[0,行数)的开区间.当我们使用mtext在外围边距上书写内容时,设置mtext中的outer=TRUE即可. 绘图区域可使用par(

[前言] 本文翻译自Paul Torfs & Claudia Brauer的文章A (very) short introduction to R.其中比较简单的地方没有翻译,不好用中文描述的地方也没有翻译. 1. 简介和安装 R语言是一种用于数据计算和图标制作的强大的语言.建议初学者使用集成开发环境RStudio.安装R和RStudio的部分就不写了,网上搜一下就可以了. 2. RStudio界面 左下方是控制台窗口,也叫命令行窗口,可以在>后输入简单的命令,R就会执行你的命令.这个窗口非常

http://www.sthda.com/english/wiki/create-and-format-word-documents-using-r-software-and-reporters-package Install and load the ReporteRs R package Create a simple Word document Add texts : title and paragraphs of texts Format the text of a Word docum

箱线图通过绘制观测数据的五数总括,即最小值.下四分位数.中位数.上四分位数以及最大值,描述了变量值的分布情况.箱线图能够显示出离群点(outlier),离群点也叫做异常值,通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值. 箱线图提供了识别异常值的一个标准: 异常值通常被定义为小于 QL - l.5 IQR 或者 大于 Qu + 1.5 IQR的值,QL称为下四分位数, Qu称为上四分位数,IQR称为四分位数间距,是Qu上四分位数和QL下四分位数之差,其间包括了全部观察值的一半. 箱线图的各个组成部分的

One #install package install.packages("ggplot2") #load library library(ggplot2) #update.packages() #vector v=c(1,4,4,3,2,2,3) #get vector elements, index is 2,3,4 v[c(2,3,4)] #get vector elements, index range is 2 to 4 v[2:4] #get vector element

 本篇介绍R语言base系统绘制散点图.条形图.直方图.箱线图.饼图,还将简单介绍点图.核密度图.折线图. 散点图: attach(mtcars) plot(wt, mpg, main="Basic Scatterplot of MPG vs. Weight", xlab="Car Weight (lbs/1000)", ylab="Miles Per Gallon ", pch=19) abline(lm(mpg ~ wt), col=&quo

#安装vcd包,数据集在vcd包中 library(vcd) counts <- table(Arthritis$Improved)counts # 垂直barplot(counts, main = "Simple Bar Plot", xlab = "Improvement", ylab = "Frequency") # 改为水平barplot(counts, main = "Horizontal Bar Plot",

箱线图 箱线图是能同时反映数据统计量和整体分布,又很漂亮的展示图.在2014年的Nature Method上有2篇Correspondence论述了使用箱线图的好处和一个在线绘制箱线图的工具.就这样都可以发两篇Nature method,没天理,但也说明了箱线图的重要意义.   下面这张图展示了Bar plot.Box plot.Volin plot和Bean plot对数据分布的反应.从Bar plot上只能看到数据标准差或标准误不同:Box plot可以看到数据分布的集中性不同:Violin

1.  条形图 barplot() #载入vcd包 library(vcd) #table函数提取各个维度计数 counts <- table(Arthritis$Improved) counts #绘制简单Improved条形图 #1行2列 par(mfrow=c(1,2)) barplot(counts, main = "simple Bar plot", xlab = "Improved",ylab = "Frequency") #绘

R语言基础画图/绘图/作图 R语言基础画图 R语言免费且开源,其强大和自由的画图功能,深受广大学生和可视化工作人员喜爱,这篇文章对如何使用R语言作基本的图形,如直方图,点图,饼状图以及箱线图进行简单介绍. 0 结构 每种图形构成一个section,每个部分大致三部分构成,分别是R语言标准画图代码,R语言画图实例,和画图结果. R语言标准画图代码帮助你可以直接使用:help(funciton)查找,实例数据基本都来自内置包的数据,好了,直接切入主图,从最简单的点图开始吧. 1 点图 点图,简单的讲

#---------------------------------------------------------------# # R in Action (2nd ed): Chapter 6 # # Basic graphs # # requires packages vcd, plotrix, sm, vioplot to be installed # # install.packages(c("vcd", "plotrix", "sm"