一个简单的例子: > plot(cars$dist~cars$speed,+ main="车位移与速度的关系",+ xlab="速度",+ ylab="位移",+ xlim=c(0,25),+ ylim=c(0,100), + cex=1, + col="red",+ pch=19) 运行结果如图: 参数如下,具体使用方法见上面示例 main:图形标题 sub:子标题 xlab:x轴标题 ylab:y轴标题 xlim:x

知识图谱主要是通过将应用数学,图形学,信息可视化技术,信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析.共现分析等方法结合,利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构.发展历史.前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论. 今天我们借助networkD3包里面的simpleNetwork 函数来绘制一个类似CSDN微信开发的知识图谱,效果图如下: 首先我们先来分析一下这张图,图里面的微信支付——微信支付,小程序——小程序,等这些,它们之间本不需要连线,但这里是为了美观好看,才有这些连线,但实际

1.分组散点图 ①xyplot()函数 > library(lattice) > xyplot(mpg~disp, #定义Y~X轴 + data=mtcars, + groups=cyl, #定义分组 + auto.key=list(corner=c(1,1))) #设置图例 ②qplot()函数 > library(ggplot2) #加载包 > qplot(disp,mpg,data=mtcars, + col= as.factor(cyl)) #用颜色分组 > qplo

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27360411 第一步.下载shapefile文件 一直都没有找到下载地址,死在了第一步 第二步.导入shp文件 第三步.画图

  R是一个惊艳的图形构建平台,这也是R语言的强大之处.本文将分享R语言简单的绘图命令.   本文所使用的数据或者来自R语言自带的数据(mtcars)或者自行创建.   首先,让我们来看一个简单例子: dose <- c(20, 30, 40, 45, 60) drugA <- c(16,20,27,40,60) plot(dose, drugA) 绘制的图形如下:   我们有必要对上述代码做些说明:首句和第二条语句创建两个向量,第三条语句打开一个图形窗口并生成一幅散点图.   这也许是个极为

#使用数据:UFO数据 #读入数据,该文件以制表符分隔,因此使用read.delim,参数sep设置分隔符为\t #所有的read函数都把string读成factor类型,这个类型用于表示分类变量,因此将stringsAsFactors设置为False #header=F表示文件中并没有表头 #na.string='',表示把空元素设置为R中的特殊值NA,即将所有空元素读成NA ufo<-read.delim('ufo_awesome.tsv',sep='\t',stringsAsFactors

笔者寄语:分类器算法最后都会有一个预测精度,而预测精度都会写一个混淆矩阵,所有的训练数据都会落入这个矩阵中,而对角线上的数字代表了预测正确的数目,即True Positive+True Nagetive. -------------------------- 相关内容: 1. R语言︱ROC曲线--分类器的性能表现评价 2.机器学习中的过拟合问题 3.R语言︱机器学习模型评估方案(以随机森林算法为例) -------------------------- 1.TPR与TNR 同时可以相应算出TP

R语言中文社区历史文章整理(类型篇)   R包: R语言交互式绘制杭州市地图:leafletCN包简介 clickpaste包介绍 igraph包快速上手 jiebaR,从入门到喜欢 Catterplots包,让你绘制不一样的图 今天再来谈谈REmap包 ggplot2你需要知道的都在这... R访问数据库管理系统(通过RODBC包和RMySQL包两种方式) NLP——自然语言处理(三)text2vec包 Rattle:数据挖掘的界面化操作 借助caret包实现特征选择的工作 R语言的高质量图形

使用ggplot2在地图上绘制散点图 ######*****绘制散点图代码*****####### options(baidumap.key = '**************') #设置密钥 beijing <- getBaiduMap('北京市', width = 600, height = 600, zoom = 11, scale = 2, messaging = F, color = "bw") #获取北京地图 ggmap(beijing) + geom_jitter(

散点图简介 散点图通常是用来表述两个连续变量之间的关系,图中的每个点表示目标数据集中的每个样本. 同时散点图中常常还会拟合一些直线,以用来表示某些模型. 绘制基本散点图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用散点图函数geom_point()便可绘制出基本散点图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(ah, aes(x = ageYear, y = heightIn)) + # 散点图函数 geom_point()

R语言基础绘图系统 基础图形--散点图.盒形图 plot是一个泛型函数(generic method),对于不同的数据绘制不同的图形. par函数的大部分参数在plot中通用. 1.散点图 plot绘制散点图类型,type有6种,即p, b, l, s, o, n. type=c('p','b','l','s','o','n') par(mfrow=c(2,3)) for(i in 1:6){ plot(1:10,type = type[i], main = paste('type is: ',

先上图 R语言的REmap包拥有非常强大的空间热力图以及空间迁移图功能,里面内置了国内外诸多城市坐标数据,使用起来方便快捷. 开始 首先安装相关包 install_packages("devtools") install_packages("REmap") library(devtools) library(REmap) 我们来试试其强大的城市坐标获取功能 city<- c("beijing","上海") get_geo

1.取出当前日期 Sys.Date() [1] "2014-10-29" date()  #注意:这种方法返回的是字符串类型 [1] "Wed Oct 29 20:36:07 2014" 2.在R中日期实际是double类型,是从1970年1月1日以来的天数 typeof(Sys.Date()) [1] "double" 3.转换为日期 用as.Date()可以将一个字符串转换为日期值,默认格式是yyyy-mm-dd. as.Date("

写hive SQL查询, 需要从导入的参数, 自动累加日期. 从而实现一个自动的,多个日期的统计过程 R语言的日期运算超级简单. > test<-Sys.Date() > test [1] "2016-07-29" > test = test+1 > test [1] "2016-07-30" 如果从参数倒入自动累加日期. > param <-"2011-07-01" > test <- as

R语言中用double表示日期,即从1970-1-1距离给定日期的天数,将5位数字日期转为正常日期格式的方法 as.Date(16543,origin='1970-1-1')

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- R语言的基础包中提供了两种类型的时间数据,一类是Date日期数据,它不包括时间和时区信息,另一类是POSIXct/POSIXlt类型数据,其中包括了日期.时间和时区信息.基本总结如下: 日期data,存储的是天:时间POSIXct 存储的是秒,POSIXlt 打散,年月日不同:日期-时间=不可运算. 一般来讲,R语言中建立时序数据是通过字符型转

R语言的基础包中提供了三种基本类型用于处理日期和时间,Date用于处理日期,它不包括时间和时区信息:POSIXct/POSIXlt用于处理日期和时间,其中包括了日期.时间和时区信息.R内部在存储日期和时间时,使用不同的方式: Date类:存储了从1970年1月1日以来开始计算的天数,更早的日期表示为负值,也就是说,Date类型是一个整数,以天为单位来计算日期,因此,Date适合用于计算日期. POSIXct类:记录了以时间标准时间(UTC)时区位准的,从1970年1月1日开始计时的秒数,即,PO

R语言中有很多现成的R包,可以绘制venn图,但是最多支持5组,当组别数大于5时,venn图即使能够画出来,看上去也非常复杂,不够直观: 在实际的数据分析中,组别大于5的情况还是经常遇到的,这是就可以考虑用花瓣图来进行数据的可视化 比如下面这个例子: 来源于该链接  https://www.researchgate.net/figure/235681265_fig3_The-pan-genome-of-Sinorhizobium-The-flower-plots-and-Venn-diagram

##使用leaflet绘制地铁线路图,要求 ##(1)图中绘制地铁线路 library(dplyr) library(leaflet) library(data.table) stations<-read.csv("C:\\Users\\BIGDATA\\Desktop\\文件\\BigData\\R语言\\相关作业文档\\3\\第五次实训课数据\\systation.csv"); stations <- arrange(stations,line,line_id) lin

             R语言两种方式求指定日期所在月的天数 days_monthday<-function(date){ m<-format(date,format="%m") days31<-c("01","03","05","07","08","10","12") days30<-c("04",&