R 散点密度图曲线面积

R画散点图、线型图、箱型图、直方图基本知识

1.导入数据 2.散点图 plot(iris[,1]~iris[,4],xlab='Length',ylab='Width',col='red',main='Length VS Width')

MATLAB实例:散点密度图作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ MATLAB绘制用颜色表示数据密度的散点图数据来源:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法,将数据保存为gauss.txt 1. demo.m % 用颜色表示数据密度的散点图 data_load=dlmread('E:\scanplot\gauss.txt'); X=data_load(:,1:2); scatplot(X(:,1),X(:,2),'

第六篇：R语言数据可视化之数据分布图（直方图、密度曲线、箱线图、等高线、2D密度图）

数据分布图简介中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析. "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的.R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解. 绘制基本直方图本例选用如下测试集: 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表

R绘图(1): 在散点图边缘加上直方图/密度图/箱型图

当我们在绘制散点图的时候,可能会遇到点特别多的情况,这时点与点之间过度重合,影响我们对图的认知.为了更好地反映特征,我们可以加上点的密度信息,比如在原来散点所在的位置将密度用热图的形式呈现出来,再比如在主图的边缘加上直方图等来反映密度.具体实现如下: 先导入数据,除了ggplot2,还有一个ggExtra包 library(ggplot2) library(tidyverse) library(ggExtra) df=read.table("20191126P31_HTODemux_CiteFu

R语言与医学统计图形-【14】ggplot2几何对象之直方密度图

ggplot2绘图系统--几何对象之直方图.密度图 1.直方图参数. geom_histogram(mapping = , data = , stat = 'bin', #统计变换,概率密度为density position = 'stack', binwidth = , #条柱宽度 bins = , #条柱数目,默认30 na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE ) 示例. ggplot(diamonds,aes(carat))+

Python图表数据可视化Seaborn：1. 风格| 分布数据可视化-直方图| 密度图| 散点图

conda install seaborn 是安装到jupyter那个环境的 1. 整体风格设置对图表整体颜色.比例等进行风格设置,包括颜色色板等调用系统风格进行数据可视化 set() / set_style() / axes_style() / despine() / set_context() import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % ma

seaborn分布数据可视化：直方图|密度图|散点图

系统自带的数据表格(存放在github上https://github.com/mwaskom/seaborn-data),使用时通过sns.load_dataset('表名称')即可,结果为一个DataFrame. print(sns.get_dataset_names()) #获取所有数据表名称 # ['anscombe', 'attention', 'brain_networks', 'car_crashes', 'diamonds', 'dots', 'exercise', 'flight

Matplotlib学习---用matplotlib画直方图/密度图（histogram, density plot）

直方图用于展示数据的分布情况,x轴是一个连续变量,y轴是该变量的频次. 下面利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/crimeRatesByState2005.csv 以下是这个数据文件的前5行: state murder forcible_rape robbery aggravated_assault \ 0 United States 5.6 31.7 140.7 291

基于CNN的人群密度图估计方法简述

人群计数的方法分为传统的视频和图像人群计数算法以及基于深度学习的人群计数算法,深度学习方法由于能够方便高效地提取高层特征而获得优越的性能是传统方法无法比拟的.本文简单了秒速了近几年,基于单张图像利用CNN估计人群密度图和计数的方法. 传统的人群计数方法传统的人群计数方法可以分为两类,基于检测的方法和基于回归的方法. 基于检测的方法早期的计数方法主要是基于检测的方法,使用一个滑动窗口来检测场景中的人群,并统计人数. 基于检测的方法可以分为两类: 基于整体的检测,训练一个分类器,利用从行人全身提

Matplotlib学习---用seaborn画直方图，核密度图（histogram, kdeplot）

由于直方图受组距(bin size)影响很大,设置不同的组距可能会产生完全不同的可视化结果.因此我们可以用密度平滑估计来更好地反映数据的真实特征.具体可参见这篇文章:https://blog.csdn.net/unixtch/article/details/78556499. 还是用我们自己创建的一组符合正态分布的数据来画图. 准备工作:先导入matplotlib,seaborn和numpy,然后创建一个图像和一个坐标轴 import numpy as np from matplotlib im

C# - 习题06_从键盘输入半径r，求出圆的面积

时间:2017-08-24 整理:byzqy 题目:编写一个程序,定义常量 Pi = 3.14159265 , 从键盘上输入半径 r ,求出圆的面积. 代码如下: 1 using System; 2 3 namespace Interview1 4 { 5 class Program 6 { 7 static void Main(string[] args) 8 { 9 const double Pi = 3.14159265; 10 double r, s; 11 Console.WriteL

D3.JS结合Canvas实现直方图，散点图，等高线图，密度图

接触到D3.JS,感觉在图表方面实现的很好,于是深入了解了一下,想在项目中使用, 可是当看到DEMO时才发现,基本上所有的DEMO都是基于SVG,虽然D3.JS声称支持CANVAS,可并没有发现一例使用canvas的DEMO, 于是呼,自己开始研究,通过研究发现,使用起来还是很简单的.先上图,教程接下来更新: 直方图等高线图散点图伪彩图密度图

matplotlib绘制多组散点连线图【用于对比】待实现

绘制散点+连线图: http://www.cnblogs.com/aaronhoo/p/5150596.html http://zhidao.baidu.com/link?url=Q1b7NG8eEz-e-pg5PonP1M0A70sctCvfMgyvtjbu7jdGzRQX5TTpg5vqKEvRb1Vc7iRQ2BBp9h--rKHsYLoxH_ 其他参考: http://blog.csdn.net/baibaibai66/article/details/51260759 http://ww

使用d3.v5实现折线图与面积图

d3最新是V5版的,比起V2的API变动了不少,写下我实现过程效果图: 面积图: 折线图: 目录结构: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <link href="css/style.css" media="screen" rel="stylesheet" typ

R语言绘制QQ图

无论是直方图还是经验分布图,要从比较上鉴别样本是否处近似于某种类型的分布是困难的 QQ图可以帮我们鉴别样本的分布是否近似于某种类型的分布 R语言,代码如下: > qqnorm(w);qqline(w)> w <- c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5,+ 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0)> qqnorm(w);qqline(w)

R语言画棒状图（bar chart）和误差棒（error bar）

假设我们现在有CC,CG,GG三种基因型及三种基因型对应的表型,我们现在想要画出不同的基因型对应表型的棒状图及误差棒.整个命令最重要的就是最后一句了,用arrows函数画误差棒.用到的R语言如下: data<-read.csv("E:/model/data.csv",sep=" ",header=T)#导入数据data mean_CC<-mean(data[,1])#计算CC基因型对应的表型的平均值 mean_GG<-mean(data[,2])

R语言-画线图

R语言分高水平作图函数和低水平作图函数高水平作图函数:可以独立绘图,例如plot() 低水平作图函数:必须先运行高水平作图函数绘图,然后再加画在已有的图上面第一种方法:plot()函数 > sales<-read.csv("dailysales.csv", header=TRUE) #读取文件和列名 > plot(sales$units~as.Date(sales$date,"%d/%m/%y"), #修改日期格式 + type="l

R语言绘制花瓣图flower plot

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ggbio在R中制作弦图

分享一个制作弦图的R包:ggbio. 以下是一个简单的使用实例,效果图和代码如下. library(GenomicRanges) set.seed(1) N <- 100 gr <- GRanges(seqnames = sample(c("chr1", "chr2", "chr3"), size = N, replace = TRUE), IRanges(start = sample(1:300, size = N, replace

R语言学习 - 热图美化

实际应用中,异常值的出现会毁掉一张热图.这通常不是我们想要的.为了更好的可视化效果,需要对数据做些预处理,主要有对数转换,Z-score转换,抹去异常值,非线性颜色等方式. 对数转换为了方便描述,假设下面的数据是基因表达数据,4个基因 (a, b, c, d)和5个样品 (Grp_1, Grp_2, Grp_3, Grp_4),矩阵中的值代表基因表达FPKM值. data <- c(rnorm(5,mean=5), rnorm(5,mean=20), rnorm(5, mean=100), c

R语言学习 - 热图简化

绘制热图除了使用ggplot2,还可以有其它的包或函数,比如pheatmap::pheatmap (pheatmap包中的pheatmap函数).gplots::heatmap.2等. 相比于ggplot2作heatmap, pheatmap会更为简单一些,一个函数设置不同的参数,可以完成行列聚类.行列注释.Z-score计算.颜色自定义等. data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;6.6;20.9;100.1;600.0;5.2 b;

巴特西

R 散点密度图曲线面积

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