1.Why use ggplot2 ggplot2是我见过最human friendly的画图软件,这得益于Leland Wilkinson在他的著作<The Grammar of Graphics>中提出了一套图形语法,把图形元素抽象成可以自由组合的成分,Hadley Wickham把这套想法在R中实现. 为什么要学习ggplot2,可以参考ggplot2: 数据分析与图形艺术的序言(btw: 在序言的最后,我被致谢了). Hadley Wickham也给出一堆理由让我们说服自己,我想再补充

1.数据集相加符号 %+% 2.图形属性映射 aesc()函数 aes(x=mpg,y=wt)  把mpg属性映射为x,wt属性映射为y 图层图形属性可以添加.修改和删除映射. 如 3.位置调整参数 4.条件筛选函数 big_cities<-subset(us.cities,pop>500000) 筛选出数据集中,特征变量pop大于500000的数据集 5.固定标度的定义域 limits:固定标度的定义域.限制定义域可以帮助我们移除不想在图形上展示的数据(即设置比数据的完整范围更小的limit

1.ggplot2发展历程 ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品,也是他博士论文的主题之一,实际上ggplot2还有个前身ggplot,但后来废弃了,某种程度上这也是Hadley写软件的特 征,熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了(还有reshape2).带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动,基本上不兼容.尽管如此,他的R代码风格在R社区可谓独树一帜,尤其是他的代码结构很好,可读性很高,ggplot2是R代码抽象的一个杰作.读者若感兴趣,可以在GitHub网站

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)

 ggplot2   scale相关设置 标度设置:主要用于在ggplot画图后的各个图层进行调整设置. 1.相关属性scale设置 包括scale_size().scale_alpha().scale_shape() 由上面的名称可以看出,这三个设置主要对ggplot的图层属性进行相关设置,包括尺寸.透明度和形状. 以下列出该设置的主要参数: scale_xxx(name = waiver(), breaks = waiver(), labels = waiver(), limits = NU

在利用Python做数据分析时,探索数据以及结果展现上图表的应用是不可或缺的. 在Python中通常情况下都是用matplotlib模块进行图表制作. 先理下,matplotlib的结构原理: matplotlib API包含有三层: 1.backend_bases.FigureCanvas : 图表的绘制领域 2.backend_bases.Renderer : 知道如何在FigureCanvas上如何绘图 3.artist.Artist : 知道如何使用Renderer在FigureCanv

本文首发于微信公众号 *“ 生信补给站 ” ,期待您的关注!!!* 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNDI1MzgzOQ==&mid=2650394184&idx=1&sn=11f28193202b0714aadef44f5304eb9d&chksm=f01caca8c76b25be779b1b668e44305dd0ff4447f7afcce7a9eedc340ded29a0af86c6b31e35&token=

打算写讲义,目录已经想好. Content basic of python jupyter 开发环境 python 基本语法 利用python脚本完成工作 numpy for matrix computation 向量化或矩阵化编程思想 numpy常见函数以及matlab对比 DataFrame for data analysis pandas 与sql对比 pyodps 中的dataFrame basic plotting skills 用matplotlib与ggplot画图 常用图形绘制方

折线图-ggplot2  http://blog.163.com/yugao1986@126/blog/static/6922850820131161531421/http://blog.sina.com.cn/s/blog_7cffd1400101f50v.html <R Graphics Cookbook-By Winston Chang> #======================折线图library(ggplot2)  #作图library(gcookbook)  #案例数据lib

require(ggplot2) require(Cairo) require(grid) p = ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,colour = Species)) p+geom_point() a = p+geom_point() b = qplot(Sepal.Length,Petal.Length,data=iris,geom="point",colour = Species) c = qplot(Species,Se

0.查看R的系统帮助文档 标度 scale breaks, labels, limits, labs dose <- c(20, 30, 40, 45,60) drugA <- c(16, 20, 27, 40, 60) drugB <- c(15, 18, 25, 31, 40) # 数据准备 opar <- par(no.readonly=T) # 保存画图环境 par(lwd=2, cex=1.5, font.lab=2) # 设置画图环境 plot(dose, drugA,

1.What is ggplot2 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(Coordinante) 图层(Layer) 分面(Facet) 这里将从这些基本要素对ggplot2进行介绍. 2.数据(Data)和映射(Mapping) 以R自带的钻石的数据为例,由于样本量十分巨大,我们随机取一个子集来画图.参考:https://www.plob.org/article/726

matplotlib 画图 1. 画曲线图       Tompson = np.array([0, 0, 0, 0, 0.011, 0.051, 0.15, 0.251, 0.35, 0.44, 0.51, 0.59, 0.65, 0.68, 0.725, 0.752, 0.8])   ours = np.array([0.00000000e+00, 1.21182744e-04, 4.26563257e-02,   1.76078526e-01, 3.51187591e-01, 5.0266

早在N年前就听说这个包画图不错,一直没机会用,终于等到了.相比前面trendline这个包的可视化功能强大得多. ggplot2需要使用dataframe,其实就是一个N维数组, install.packages("ggplot2") library(ggplot2) ab<-data.frame(x1,y1) ggplot(data=ab,aes(x=x1,y=y1))+geom_smooth(method='lm')+geom_point() 但是要求太奇葩,背景,网格线统统

数据分析中应用到python中的ggplot库,可以用来画图 数据之类的用优达学院中课程七中的数据为例 数据是:https://s3.amazonaws.com/content.udacity-data.com/courses/ud359/hr_year.csv 散点图: gp=pandas.read_csv(hr_year_csv) gg=ggplot(gp,aes('yearID','HR'))+geom_point(color='red')+ggtitle(u'Total Hr by ye

例一 Michaelis-Menten动力学方程 这个例子中采用出自文献中的一组有关于浮萍氮摄取的数据,共2两个变量8个观测值,其中底物浓度与浮萍的氮取速率之间可以通过M-M动力学方程来进行描述.在这个例子中首先通过nls()根据M-M动力学方程进行模型拟合,然后用预测值进行了ggplot2绘图,主要采用了R里面的数学表示方法plotmath在图中展示了公式,并通过ggplot2种的theme对图像进行了修饰.需要注意的在geom_text()并不能直接使用expression,需要开启pars

ggplot绘图之基本语法 2018年09月03日 22:29:56 一个人旅行*-* 阅读数 4332更多 分类专栏: R语言   1.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.按图层作图,保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性,并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,图层之间的叠加是靠“+”号实现的,越后面其图层越高.

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

KolourPaint 4画图工具简单实用,可以绘画.视频处理和图标编辑: • 绘画:绘制图表和“手绘” • 视频处理:编辑截图和照片;应用特效 • 图标编辑:绘画剪贴和标识透明化 1.在Ubuntu 16.10 系统,安装KolourPaint 4画图工具: sudo apt-get install kolourpaint4 2.安装完成后,找到刚安装的KolourPaint 4: 3.开始使用KolourPaint 4画图工具: 好了,开始工作吧.

Android开发之画图的实现    四天前上完安卓的第一节课,真的是一脸懵逼,尽管熊哥说和java是差不多的,然而这个包和那个包之间的那些转换都是些什么鬼呀!!!但是四天的学习和操作下来,我觉得安卓比java的学习要有趣一些,也更加简洁一些,它不像java要写很多类,所有的实现都在那几个类中,java的学习就像苦行僧似的,要什么自己去白手起家吧!但是安卓的学习是不同的,它更像一个富二代,父辈把基础都给你打好了,想要使用拿去就是了,为了节省你的力气,父辈更是分门别类地把框架放在那里 ,就差你把自