pdf 函数中,有一个参数onefile ,  默认值为TRUE, 表示每张图片占用pdf 中的一页 当遇到pdf的前几页为空白时,是因为画图的代码产生了几张空白的图片 如果要消除前面的空白,只需要设置onefile = FALSE 就可以了,此时后面的图片会覆盖前面空白的图片,就实现了消除空白页的效果 代码示例: 默认情况下,一张图占用pdf的一页 pdf("test.pdf") plot(1:5, type = "n", xlab = "",

本文转载自:https://blog.csdn.net/hongweigg/article/details/47907555 1.使用基础包,使用函数pdf()输出 在使用pdf()函数时,要输出中文,只有一种字体可选.例子: pdf("chinese.pdf",family="GB1")plot(m2,xlab="高度",ylab="体重",main="统计")dev.off() 这里字体参数family

参考:http://rdotnet.codeplex.com/documentation   REngine.SetEnvironmentVariables(); REngine engine = REngine.GetInstance(); engine.Initialize();  engine.Evaluate("source('test.r')");  engine.Dispose();     R语言: 输出图片: setwd("c://") jpeg(f

Rstudio画图之后保存的 图片格式如下 上面的几种格式可以直接插入word文档中,但是图片质量很低,锯齿感很明显.若生成PDF,为矢量图(不懂),但是不可以插入word文档中. 最简便的方法就是对PDF截图,质量相对比较可以,但是仍不满意. 较好的方法,将图片保存成EPS(最下面)格式,用Adobe Illustrator 打开,再保存. 百度云链接:https://pan.baidu.com/s/192Nm4oHStgP0zxUCgr70Jw 提取码:2yq0 我自己的账号,下载之后按照一

本文在Creative Commons许可证下发布. 在fedora Linux上断断续续使用R语言过了9年后,发现R语言在国内用的人逐渐多了起来.由于工作原因,直到今年暑假一个赴京工作的机会与一位统计专业的人士聊天,才知道R语言的强大威力!(当然这里没有贬低SPSS, SAS,Stata的意思). R语言是用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具.它是统计领域广泛使用的诞生于 1980年左右的 S 语言的

在上一篇中我们一起学习了R语言的数据结构第一部分:向量.数组和矩阵,这次我们开始学习R语言的数据结构第二部分:数据框.因子和列表. 一.数据框 类似于二维数组,但不同的列可以有不同的数据类型(每一列内的数据类型应当一致).创建数据框使用的关键字是data.frame,用法是: data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE, fix.empty.names = TRUE, stringsAsFact

R作为一种统计分析软件,是集统计分析与图形显示于一体的.体积小.开源.很强的互动性.自从学了R本人就很少再用matlab了... 一.R语言由函数和赋值构成. R使用<-(最好养成使用习惯),而不是传统的=作为赋值符号.例如:x<-rnorm(5)  (或者rnorm(5)->x)创建了一个名为x的向量对象,它包含5个来自标准正态分布的随机偏差. R允许使用=赋值,但它不是标准语法,有时会出现问题,不推荐使用. 另外还有第三种赋值方法:assign("j",4).比较

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html ---- 自从买了kindle以后,总是想要定期刷有没有便宜的书,amazon经常有些1元/2元的书打特价,但是每次都去刷那些榜单太麻烦了,而且榜单又不能按照价格排名,捞书有点累 所以自己用R语言的rvest包简单写了一个小程序,让它自动按照不同价格区间把特价书给分出来. 主要看的是kindle新品排行榜和最快畅销榜. 销售爬升最快榜: http://www.amazon.cn/gp/move

R语言通过支持Cairo矢量图形处理的类库,可以创建高质量的矢量图形(PDF,PostScript,SVG) 和 位图(PNG,JPEG, TIFF),同时支持在后台程序中高质量渲染.在ggplot2中,图片输出经过Cairo包处理后,输出个效果更好,可以输出成PDF格式,PDF格式体积小,同时可以储存为其他任何格式,随后再将PDF储存为eps格式并在Photoshop中打开做最终的调整,例如调整比例.色彩空间和dpi(一般杂志和出版社要求dpi=300以上)等.额外需要注意的是ggplot2中

自从买了kindle以后,总是想要定期刷有没有便宜的书,amazon经常有些1元/2元的书打特价,但是每次都去刷那些榜单太麻烦了,而且榜单又不能按照价格排名,捞书有点累 所以自己用R语言的rvest包简单写了一个小程序,让它自动按照不同价格区间把特价书给分出来. 主要看的是kindle新品排行榜和最快畅销榜. 销售爬升最快榜: http://www.amazon.cn/gp/movers-and-shakers/digital-text/ 新品榜: http://www.amazon.cn/gp

R是向量化的语言,最突出的特点是对向量的运算不需要显式编写循环语句,它会自动地应用于向量的每一个元素.对象是R中存储数据的数据结构,存储在内存中,通过名称或符号访问.对象的名称由大小写字母.数字0-9.点号和下划线组成,名称是区分大小写的,并且不能以数字开头,特殊的对象名称可以通过界定符 `` 来转为合法的对象名称,注意,点号( . ) 被视为没有特殊含义的单字符. R语言非常灵活,例如: R语言区分大小写,不管是变量名和函数名,都是大小写敏感的. 直接给变量赋值,R中不能显式声明变量和类型:

1.典型的数据分析过程可以总结为一下图形: 注意,在模型建立和验证的过程中,可能需要重新进行数据清理和模型建立. 2.R语言一般用 <- 作为赋值运算符,一般不用 = ,原因待考证.用->也可以. 3. age <- c(,,,,,,,,,) weight <- c(4.4,5.3,7.2,5.2,8.5,7.3,6.0,10.4,10.2,6.1) mean(weight) sd(weight) cor(age,weight) plot(age,weight) 上面这一段代码是基

分三个部分:基础篇.实战篇.提高篇.基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论.高级篇介绍了基于R语言二次开发的数据挖掘应用软件,使读者体验到数据挖掘二次的开发的魅力. <R语言数据分析与挖掘实战(张良均等)>PDF,339页.配套数据与源代码. 网盘下载:http://106.13.73.98/abc/213

<R语言实战2>PDF+源代码 下载:https://pan.baidu.com/s/1gP_16Xq9eVmLJ1yOsWD9FA 提取码:l8dx 分享更多python数据分析相关电子书PDF及代码下载:https://pan.baidu.com/s/1TYb3WZOU0R5VbSbH6JfQXw 本书特色 学懂分析,玩转大数据用R轻松实现数据挖掘.数据可视化从实际数据分析出发,全面掌握R编程新增预测性分析.简化多变量数据等近200页内容.

public static void main(String[] args) throws IOException { /** * PDF单页转化为图片输出 注意:英文或图片类的PDF可转化,中文抛异常 */ PDDocument doc; try { String inputFile = "F:\\java56班\\eclipse-SDK-4.2-win32\\iText入门基础教程[2].pdf"; String imagepath = "F:\\java56班\\ecl

R语言计算出一个N个属性的相关矩阵(),然后再将相关矩阵输出到CSV文件. 读入的数据文件格式如下图所示: R程序采用如下语句: data<-read.csv("I:\\SB\landuse1986\\copy-number-sb2074.landuse.1986.class.csv")//括号内为读入的csv数据文件的绝对地址,其中的斜杠采用向左的双斜杠 write.csv(cor(data,method="spearman"),file="I:\

前言 ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据到图

对着满屏的游戏后台数据,需要快速了解数据特征,一种茫然无从下手的感觉? 本文在游戏后台数据中,如何通过R语言快速的了解游戏后台的数据特征,以及统计各个数据之间的相关系数,并通过相关图来发现其中相关系数较高的数据,从而通过R得到高相关系数之间的线性回归方程,最后通过矩阵散点图来初步发现数据中的一些规律解决相应的问题.附:本文需要安装corrgram和car包 具体代码如下: library(corrgram) library(car) summary(data9) cor(data9) scatt

前言 本章介绍了 R 语言的基础知识 界面: 使用命令 “ R “进行命令行的实时编译 对象 定义: 用于储存数据的,设定一个名称 格式: a <- 1:6 命名规则: 规则1:不能以数字开头规则2:不能使用!,-,*,/等符号 查看对象 命令:ls() 运算 运算方式 R语言以 element-wise execution (按元素)的方式进行计算.举例: 对一个数字集进行运算,对其中每一个元素进行运算 对两个向量的运算,将其排成列进行各自的运算(若为整数倍,则进行循环的补足,然后再进行运算)

电子书资源:R语言实战 书籍简介   <R语言实战>从解决实际问题入手,尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用,讲解清晰透澈,极具实用性.作者不仅高度概括了R语言的强大功能.展示了各种实用的统计示例,而且对于难以用传统方法分析的凌乱.不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法.通读本书,你将全面掌握使用R语言进行数据分析.数据挖掘的技巧,并领略大量探索和展示数据的图形功能,从而更加高效地进行分析与沟通.--[百度百科] 链接:https://pan.baidu.com/s/1GysL-l