绘制散点图(scatterplots)使用geom_point()函数,气泡图(bubblechart)也是一个散点图,只不过点的大小由一个变量(size)来控制.散点图潜在的最大问题是过度绘图:当一个位置或相邻的位置上出现有多个点,就可能把点绘制在彼此之上, 这会严重扭曲散点图的视觉外观,你可以通过使点变得透明(geom_point(alpha = 0.05))或者设置点的形状(geom_point(shape = "."))来帮助解决该问题. geom_point(mapping

我们说Excel有难度的图表,可以考虑ggplot2是否更方便,本帖的例子就是用ggplot做玫瑰图. Excel做玫瑰图有一定难度,可以使用雷达图或圆环图来构建,我的博客上曾有多个帖子讨论这个,见 1.已被sohu隐藏 2.已被sohu隐藏 3.圆环图做南丁格尔玫瑰图:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6bc5205e0101jk0r.html 但在ggplot2中做这个图表类型却是非常的简单方便. #读入你的数据.还是使用以前例子的数据,如下图: rose <-

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.

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

ggplot2简介: 在2005年开始出现,吸取了基础绘图系统和lattice绘图系统的优点,并利用一个强大的模型来对其进行改进,这一模型基于之前所述的一系列准则, 能够创建任意类型的统计图形 1.导入包 library(maps) library(maptools) library(rgdal) library(plyr) library(MASS) library(dplyr) library(ggplot2) 案例1:钻石数据集 采用ggplot2自带的钻石数据集. 数据集变量简介 ##

参考:Add P-values and Significance Levels toggplots 多组比较,挑选感兴趣的显示显著性. data("ToothGrowth") head(ToothGrowth) library(ggpubr) my_comparisons <- list( c("0.5", "1"), c("1", "2"), c("0.5", "2&q

最近想做一个统计文章点击率,评论率和点赞率的功能,听说echarts可以轻易完成它,于是我就选择使用echarts,考虑到我做的模块上文章是没有分类的,所以我的统计是基于一个个点,这一看嘛,感觉散点图可以胜任.为了突出表现那篇文章点击率或点赞率多,感觉气泡图就更能胜任这么回事.于是就选择气泡图干这件事. 简单地从官网拷贝个案例,直接从后台传递需要的json数据,原以为会想直方图那样简单,结果是数据加载了,然而默认没看见意料中的气泡!!怎么回事?? 一开始我怀疑是我后台返回的数据不符合需求,于是我

一个初学者的指南,使用D3做数据绑定 D3.js 是个强大的数据可视化库,可以做出惊艳的图表.比如:气泡图,线图和条形图--只需要很少行的代码 随着初学者对JavaScript的理解,可以将数组或者对象转换成一个五彩缤纷的显示效果.然而,每一个初学者的比较纠结的是一开始理解如何将数据绑定在实际的DOM元素上.这就是我们所知道的“数据绑定”或者叫“数据连接”.这是一个重要的处理,因为这个整个过程的第一步! 非常直观的,你可能希望使用一个 for() 循环,循环每一项数据并且创建一个元素,像这样:

上一篇文章介绍了:堆积柱状图.扇形图.嵌套环形图,现在来介绍一下:世界地图和气泡图 1.世界地图 http://echarts.baidu.com/examples/editor.html?c=map-world-dataRange 这个就不多做介绍了,大家看图就可以了,颜色越深表示value越大,白色表示data中没有这个国家. 2.气泡图 按照这张图的意思来解释图中的1 2 3 4 5 1.[x轴数据(无需定义范围),y轴数据(无需定义范围),气泡大小,对应的国家(鼠标放上去才会显示),年份

目录 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测 问题描述 长短记忆网络 LSTM 网络回归 LSTM 网络回归结合窗口法 基于时间步的 LSTM 网络回归 在批量训练之间保持 LSTM 的记忆 在批量训练中堆叠 LSTM 网络 总结 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 原文使用 python 实现模型

今天开会谈了半天自己的研究结果,同事皱着眉头,第一好像她没大听懂,第二感觉眼前一亮,但不知怎么落地.落地这个事情,交给时间吧,我想练熟我的分析. 今天搞了个简单的,条形图. 就是EXCEL里面经常玩的柱状图.对比了一下boxplot和ggplot,还是ggplot功能更强大一些,做出的图也更好看. 详细的解释下面这条命令吧. ggplot(data = ls, mapping = aes(x = dim_province_name, y = ratio)) +geom_bar(stat = 'i

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

df<-data.frame( x=c(3,1,5), y=c(2,4,6), label=c("a","b","c"))p<-ggplot(df,aes(x,y))+xlab(NULL)+ylab(NULL)p+geom_point()+labs(title="geom_point")p+geom_bar(stat="identity")+labs(title="geom_bar(s

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

上一篇说了qplot函数,现在说一下ggplot函数 本身不能实现,需要添加层才可以.ggplot2的核心函数 library(ggplot2) ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) + geom_point(col="steelblue",alpha=0.4,size=5) #做散点图,半透明蓝色大小为5.使用了两层. ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) + geom_point(aes(color=factor(Mont

GapMinder:在线互动图表数据平台是一个将国际统计数据转换成活动的.交互的和有趣的图表,以在线统计数据为基础的互动图表集的完美世界.目的是通过增进对可以自由访问的公共统计数据的使用和理解,以促进以事实为基础的世界观察. Gapminder是由一家瑞典的非营利组织开发而成,2007年三月Google买下该单位统计数据分析软体Trendalyzer,并将相关程式设计人员纳入Google大家庭. Trendalyzer为一基于网页(Web-based)之互动式统计数据浏览界面.一般预估,若该软体

R 可视化学习笔记 记参数挺费劲的,还是用的时候查官方文档吧,现在记个大概就行吧~ 1.ggplot2分层次绘图 1.1 核心理念 把绘图与数据分离,把数据相关的绘图与数据无关的绘图分离,按图层作图.ggplot2可以把绘图拆分成多个图层,且能够按照顺序创建多重图形 使用ggplot2包创建图形时,每个图形都是由函数ggplot()创建的,提供绘图的数据和映射 数据(data):数据框对象 映射(mapping):由aes()函数来设置映射 1.2 ggplot2绘图组件 列几种常见的部件 几何

有些时候觉得一个人挺好的,可以更自由安排自己的时间: 有些时候觉得有个人挺好的,很多事情一个人做起来太没意思了,纵使心中澎湃,倾听的独有自己. 废话少说,直接上图 MPAndroidChart是啥 一个可以在安卓上实现各种数据统计图的开源项目.来看看它都能显示啥图: LineChart(带有图例,简单设计)  LineChart(带有图例,简单设计)  LineChart(立方线) LineChart(渐变填充)  条形图(带有图例,简单设计) 条形图(分组数据集) 水平条形图 组合图(在这种情

1 气泡图 气泡图和上面的散点图非常类似,只是点的大小不一样,而且是通过参数 s 来进行控制的,多的不说,还是看个示例: 例子一: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 处理中文乱码 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] x_data = np.array([2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017]) y_data = np.array([58000,