在绘热图时,需要将数值映射到不同的颜色上,这时就需要一系列的颜色梯度 colorRampPalette 函数支持自定义的创建一系列的颜色梯度 代码示例: > colors <- colorRampPalette(c("blue", "red"))(5) > colors [1] "#0000FF" "#3F00BF" "#7F007F" "#BF003F" "

R语言颜色综合运用与色彩方案共享 小魔方 EasyCharts 2016-11-21 今天这篇主要讲解R语言颜色综合运用,主要跟大家介绍如何提取那些专业色彩包中的颜色搭配用于在基础绘图系统和高级绘图系统中共享. 其实无论是R语言的预设配色系统.自定义颜色表还是哪些专属配色包,我们所使用(或者R语言识别的)的仅仅就是一组字符向量所代表的色值而已,并不神秘. 通过scales中的色彩获取函数,我们可以将专属配色主题(RColorBrewer.ggthemes)中的配色主题提取出来,以函数的形式传递给

决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书) 摘要: 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则.分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类.在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中. 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通

原文链接:http://www.biostatistic.net/thread-5065-1-1.html R语言在画图形的时候,经常遇到颜色设定问题,用户可以根据color.rgb值和hsv值来设定不同的颜色.第一列是颜色,第二列是hsv,第三列是rgb<ignore_js_op> 在颜色设定时,最好是根据自己想要的颜色来设定.这样我们能做到心中有数.所有可以用下面方法来设定颜色,简单有效. library(grDevices);ramp <- colorRamp(c("re

1 Windows: 键入 cd C:\Program Files\R\R-3.2.0\bin   工作目录切换到R的核心程序目录 键入 R BATCH F:\Test.R 或 Rscript F:\Test.R 运行脚本 前者R控制台内容记录到Test.Rout文件中,后者则将数据输出到windows控制台.二者涉及文件创建都需要权限. 后者也是linux下运行R脚本的命令. 2 Linux: R  --no-save  <  step1.R  >temp001 REF: http://bo

折线图简介 折线图通常用来对两个连续变量的依存关系进行可视化,其中横轴很多时候是时间轴. 但横轴也不一定是连续型变量,可以是有序的离散型变量. 绘制基本折线图 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.然后调用条形图函数geom_line()便可绘制出基本折线图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(BOD, aes(x = Time, y = demand)) + # 折线图函数 geom_line()     运行结果:

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

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()

条形图简介 数据可视化中,最常用的图非条形图莫属,它主要用来展示不同分类(横轴)下某个数值型变量(纵轴)的取值.其中有两点要重点注意: 1. 条形图横轴上的数据是离散而非连续的.比如想展示两商品的价格随时间变化的走势,则不能用条形图,因为时间变量是连续的: 2. 有时条形图的值表示数值本身,但也有时是表示数据集中的频数,不要引起混淆: 绘制基本条形图 本例选用测试数据集如下: 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.然后调用条形图函数geom_bar(stat

前言 ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据到图

转自http://www.dataguru.cn/article-1602-1.html 看到很多的R语言教材,介绍的编辑器或者IDE都是很简陋的那些,就没有见到有人提到RStudio.对于不使用Emacs的人来说,RStudio真的是一个很好很好的IDE. http://www.rstudio.org/ 在这里就可以下载了,还支持多平台,windows,Linux,Mac都能用,非常好.当然,它的好不仅是夸平台,还有许许多多的有点.下面我将详细介绍它. 下面就是它的主界面. 从图上可以看出,它

R语言画图教程之盒形图 我们之前有分享过一系列的R语言画图代码(PCA图.Pathway图.火山图.RDA图.热图),今天再来补充一个盒形图(箱形图)的代码. 以下代码只是示例,不能直接搬来用哦,注意看注释. --------------代码开始了------------- setwd("E:/") #改变工作目录 data=read.table("data.txt",header=T) #读取数据,"header=T"第一行为表头 mycolo

凸是一个很好的性质.如果已经证明了某个问题是凸的,那这个问题基本上算是解决了. 最近在解决一个多目标优化的问题.多目标的问题往往是非凸的.好在能够知道这个问题的近似解大概是多少.这样这个多目标优化的问题至少能够在局部运用凸优化的方法来解决了.解决凸优化的方法有很多,比如梯度下降法,内点法.在梯度下降法中,牛顿下降法是一种重要的方法,也容易实现.更好的是牛顿下降法的收敛速度是二次的,比通常的下降法的收敛速度要快很多. 牛顿算法 $ x(n+1) = x(n) - H(x(n))^{-1} grad

线性函数拟合(y=a+bx) 1.       R运行实例 R语言运行代码如下:绿色为要提供的数据,黄色标识信息为需要保存的. x<-c(0.10,0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15,0.16, 0.17, 0.18, 0.20, 0.21, 0.23) y<-c(42.0,43.5, 45.0, 45.5, 45.0, 47.5,49.0, 53.0, 50.0, 55.0, 55.0, 60.0) data1=data.frame(x=x,y=y)  #数据存入数据框

R语言-Knitr包的详细使用说明 by 扬眉剑 来自数盟[总舵] 群:321311420 1.相关资料 1:自动化报告-谢益辉 https://github.com/yihui/r-ninja/blob/master/11-auto-report.md 2:knitr与可重复的统计研究(花絮篇) http://cos.name/2012/06/reproducible-research-with-knitr/ 3:knitr官网 http://yihui.name/knitr/ 在官网中有谢益

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~ --------------------------- 笔者寄语:有一篇<有监督学习选择深度学习还是随机森林或支持向量机?>(作者Bio:SebastianRaschka)中提到,在日常机器学习工作或学习中,当我们遇到有监督学习相关问题时,不妨考虑下先用简单的假设空间(简单模型集合),例如线性模型逻辑回归.若效果不好,也即并没达到你的预期或评判效果基准时,再进行下换其他更复杂模型来实验. ----

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)

前言 本文接上一篇文章 R语言基于S3的面向对象编程,本文继续介绍R语言基于S4的面向对象编程. S4对象系统具有明显的结构化特征,更适合面向对象的程序设计.Bioconductor社区,以S4对象系统做为基础架构,只接受符合S4定义的R包. 目录 S4对象介绍 创建S4对象 访问对象的属性 S4的泛型函数 查看S4对象的函数 S4对象的使用 1 S4对象介绍 S4对象系统是一种标准的R语言面向对象实现方式,S4对象有明确的类定义,参数定义,参数检查,继承关系,实例化等的面向对象系统的特征. 2

1975-2011年的数据中. 1)分别统计每年人口最多的国家是哪个?有多少 2)统计出各个国家的1975-2011年的平均人口增长率 3)统计每年人口最多的十个国家 4)统计出每年人口最少的十个国家 5)结合洲的语言的分类,请得出如下结果 5.1)哪个洲的人口最多?哪个洲的人口最少? 每个洲的前3个国家人口排名 5.2)哪种语言的国家人口最多? librery(xlsx) data<-read.xlsx("urbanpop.xlsx",sheet_index=3)i<-0

背景:分析用户在世界杯期间讨论最多的话题. 思路:把用户关于世界杯的帖子拉下来.然后做中文分词+词频统计,最后将统计结果简单做个标签云.效果例如以下: 兴许:中文分词是中文信息处理的基础.分词之后.事实上还有特别多有趣的文本挖掘工作能够做.也是个知识发现的过程,以后有机会再学习下. ================================================== * 中文分词经常使用实现: 单机:R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式:Hadoop+Sm

写在前面:本博客为本人原创,严禁任何形式的转载!本博客只允许放在博客园(.cnblogs.com),如果您在其他网站看到这篇博文,请通过下面这个唯一的合法链接转到原文! 本博客全网唯一合法URL:https://www.cnblogs.com/acm-icpcer/p/11203182.html 这几天参加了学院组织的生物信息培训活动,有一个部分讲R语言入门,个人觉得受益良多,特将一些听课心得记录在此. Introduction R语言本质上和python.matlab一样是解释型语言,与编译型