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ggplot 茎叶图
R &; ggplot2 &; Excel绘图(直方图/经验分布图/QQ图/茎叶图/箱线图)实例
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
茎叶图(stem)
介绍 茎叶图(Stem-and-Leaf display)又称“枝叶图”,由统计学家约翰托奇( Arthur Bowley)设计,它的思路是将数组中的数按位数进行比较,将数的大小基本不变或变化不大的位作为一个主干(茎),将变化大的位的数作为分枝(叶),列在主干的后面,这样就可以清楚地看到每个主干后面的几个数,每个数具体是多少. 三列数 茎叶图有三列数:左边的一列数统计数,它是上(或下)向中心累积的值,中心的数(带括号)表示最多数组的个数:中间的一列表示茎,也就是变化不大的位数:右边的是数组中的变
你真的懂了R中的stem函数是如何绘制茎叶图的么?
本文原创,转载请注明出处,本人Q1273314690(交流学习) 哭晕 你真的学会了stem()函数了吗? stem()函数的使用方法是: stem(x, scale=1,width=80, atom=le-08) 其中x是数据向量. scale控制绘出茎叶图的长度. width绘图的宽度. atom是容差,如果选择scale=2,即将10个个位数俞成两段,0-4为一段,5-9为另一段. 然而事实上,我经过反复的试验,发现width最好取较大的数,他既不表示数据的取值范围也不表示最长的那片叶
R语言绘制茎叶图
与直方图相比,茎叶图更能细致的看出数据分布情况! 代码: > x<-c(25, 45, 50, 54, 55, 61, 64, 68, 72, 75, 75,+ 78, 79, 81, 83, 84, 84, 84, 85, 86, 86, 86,+ 87, 89, 89, 89, 90, 91, 91, 92, 100)> stem(x) The decimal point is 1 digit(s) to the right of the | 2 | 5 3 | 4 | 5 5 |
斯坦福【概率与统计】课程笔记(四):EDA | 茎叶图
茎叶图的只做方法如下: 将每个数字分成茎和叶 对所有茎排序,并纵向从小到大放置好 对相同茎下的叶归到一起并排序,垂直于茎的排列方向放置好 举个例子:我们有一份奥斯卡影后的年龄集合: 34 34 27 37 42 41 36 32 41 33 31 74 33 49 38 61 21 41 26 80 42 29 33 36 45 49 39 34 26 25 33 35 35 28 30 29 61 32 33 45 29 62 22 44 按照上述方法做出茎叶图: 上图中,先分析了一下年龄的数
比率(ratio)|帕雷托图|雷达图|轮廓图|条形图|茎叶图|直方图|线图|折线图|间隔数据|比例数据|标准分数|标准差系数|离散系数|平均差|异众比率|四分位差|切比雪夫|右偏分布|
比率是什么? 比率(ratio) :不同类别数值的比值 在中文里,比率这个词被用来代表两个数量的比值,这包括了两个相似却在用法上有所区分的概念:一个是比的值:另一是变化率,是一个数量相对于另一数量的变化量,例如,速率是物体的移动距离相对于时间的变化量,以每单位时间的移动距离来表示:心跳率是每分钟的心跳次数:税率则是每单位收入所应缴的税金. 为什么顺序数据不适用帕雷托图? 因为这样会打破顺序 雷达图.轮廓图如何反映多组数据多个变量的或某一特征值? 当多个变量的取值相差较大或量纲不同时,可进行变换处
[Python] 茎叶图和复合饼图的画法
目录 茎叶图 复合饼图 茎叶图 from itertools import groupby nums2=[225, 232,232,245,235,245,270,225,240,240,217,195,225,185,200, 220,200,210,271,240,220,230,215,252,225,220,206,185,227,236] for k, g in groupby(sorted(nums2), key=lambda x: int(x) // 10): print (k,
Matplotlib 学习笔记
注:该文是上了开智学堂数据科学基础班的课后做的笔记,主讲人是肖凯老师. 数据绘图 数据可视化的原则 为什么要做数据可视化? 为什么要做数据可视化?因为可视化后获取信息的效率高.为什么可视化后获取信息的效率就高?因为人眼是个高带宽的巨量信号输入并行处理器,具有超强的模式识别能力,对可视符号的感知速度比对数字或文本快多个数量级,而可视化就是迎合了人眼的这种特点,才使得获取信息难度大大降低.(获取信息难度大大降低,也就是学习难度降低,也就能以有限的精力学到更多的东西,从而提高学习效率,所以可视化做得好
《利用python进行数据分析》读书笔记 --第一、二章 准备与例子
http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/4868348.html 第一章 准备工作 今天开始码这本书--<利用python进行数据分析>.R和python都得会用才行,这是码这本书的原因.首先按照书上说的进行安装,google下载了epd_free-7.3-1-win-x86.msi,译者建议按照作者的版本安装,EPDFree包括了Numpy,Scipy,matplotlib,Chaco,IPython.这里的pandas需要自己安装,对应版本为pandas-0.
\(\S1\) 描述性统计
在认识客观世界的过程中,统计学的思想和方法经常起着不可替代的作用.在许多工程及自然科学的专业领域中,包括可靠性分析.质量控制.生物信息.脑科学.心理分析.经济分析.金融风险管理.社会科学推断.行为科学等,统计分析方法已经成为基本的数据分析与信息分析工具. 在科学研究和实际问题的处理过程中,往往需要面对数据的分析和处理.这些数据虽然包含了大量的信息,但对所关心的问题而言,还需要对数据进行一定的处理才能从中提炼出有用的信息.那么如何从这些收集到的数据中获取所关心的信息呢?统计学提供相应的思想和方法,
SPSS 统计图形
统计图能够简洁.直观地对主要的数据信息进行呈现,反映事物内在的规律和关联.当然难免会丢失数据的细节,鱼与熊掌不可兼得. 根据统计图呈现变量的数量将其分为单变量图.双变量图.多变量图,然后再根据测试尺度进行细分.变量主要分为3类:无序.有序和连续型变量. 1.单变量图:连续型变量.包括直方图.茎叶图.箱图.P-P图等. 2.单变量图:分类变量.包括饼图.简单条图.Pareto图. 3.双变量图:连续应变量.即应变量为连续性变量的情形.注意此处 “应” 字并非笔误,应变量可理解为数学方程中的因变量.
基础R绘图
前言: 在前面介绍了R的基础入门语法之后,现也将最近整理好的一些R的基础绘图实例提供给需要的朋友参考.(温馨提示:代码慎用!按照本博文实例进行练习的话最好能做到举一反三.代码多敲方为上策,切不可隔岸观火!) #基础R绘图 x <- : y <- + x* windows(,);plot(y) #默认情况绘制散点图type="p" windows(,);plot(y,type="l") #"l"即 line首字母 #正态分布随机数图 x
数据分析与R语言
数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵
R与数据分析旧笔记(二)随机抽样的一个综合例子
题目:模拟产生统计专业同学的名单(学号区分),记录数学分析.线性代数.概率统计三科成绩,然后进行一些统计分析 > num=seq(10378001,10378100) > num [1] 10378001 10378002 10378003 10378004 10378005 10378006 10378007 10378008 [9] 10378009 10378010 10378011 10378012 10378013 10378014 10378015 10378016 [17] 10
How draw a stem -and -leaf &;amp; box-plot display by R.or Python
参考: 使用R进行数据可视化套路之-茎叶图.盒形图 step by step R 读取数据 在网上下载的2013全国各省区GDP排名(exl文件) 先 另存为 data.txt(为了方便存到D盘文件夹下) 參考:R读取txt,excel数据 (百度文库里的) > data<-read.table("D:\\data.txt",header=T) > data 算是读取出来了.. . nest step 画 箱线图 函数boxplot(x)
数据分析R语言1
数据分析R语言 无意中发现网上的一个数据分析R应用教程,看了几集感觉还不错,本文做一个学习笔记(知识点来源:视频内容+R实战+自己的理解),视频详细的信息请参考http://www.itao521.com/course/34,非常不错的网站,站长的Q群是323370861(这个群的童鞋们都很给力,学习也很上进,各种团购买hadoop,nosql,spark的视频学习),我网站会员ID是515,也欢迎各方朋友交流,OK,开始 统计的一些基础概念,如下图所示, 数据分析常
R语言笔记4--可视化
接R语言笔记3--实例1 R语言中的可视化函数分为两大类,探索性可视化(陌生数据集,不了解,需要探索里面的信息:偏重于快速,方便的工具)和解释性可视化(完全了解数据集,里面的故事需要讲解别人:偏重全面,美观的工具). R语言中的绘图包: graphics(自带) >探索性 lattice >探索性 ggplot2 >解释性 1.对x1进行直方图分析,绘制直方图hist() 2.探索各科成绩的关联关系,散点图绘制函数plot() 3.列联表分析,列联函数t
R语言——基本绘图函数
通过一个综合的例子测试绘图函数 学习的内容是tigerfish老师的教程. 第一节:基本知识 用seq函数产生100位学生的学号. > num = seq(,) > num [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] 用runif函数产生100个随机数(随机数是小数),代表课程1的成绩,100个数字,最小值50,最大值100. 该结果是均匀分布,用round函数对其取整. > x1 = round(runif(100,min=50,max=100));
蚂蚁金服新一代数据可视化引擎 G2
新公司已经呆了一个多月,目前着手一个数据可视化的项目,数据可视化肯定要用到图形库如D3.Highcharts.ECharts.Chart等,经决定我的这个项目用阿里旗下蚂蚁金服所开发的G2图表库. 官方地址:https://antv.alipay.com/g2/doc/index.html Github:https://github.com/antvis 2016年发布的开源库,时间虽短但库功能齐全,唯一不足的是社区太少,对于我这类菜鸟来说是件非常难过的事情,没办法硬着头皮终于找到思路--项目完
DevOps之存储和数据库
唠叨话 关于德语噢屁事的知识点,仅提供专业性的精华汇总,具体知识点细节,参考教程网址,如需帮助,请留言. <数据(Data)> 了解有关数据部分.涉及存储及数据库的概念:知识与技能的层次(知道.理解),理论与实践的方面(原理). <数据模型>结构数据:关联分析.分类分析.聚类分析.非结构数据:文本分析.图形图像分析.音频视频分析.<数据技术>采集.存储.清洗.挖掘.视图.<数据计算>实时流处理计算.延迟批处理计算. <数据统计量>趋势升降(平均数
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求输入数字的平方,如果平方运算后小于50则退出