1.par(mar=c(8,5.2,8,5.2),new=TRUE,cex=1.5,mfrow=c(2,2))   (参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6caea8bf0100yk4h.html) mar = c(4, 4, 0.5, 0.5) #设定下边距和左边距为4行,另外两边距为0.5行.(下,左.上.右) new  #逻辑值,默认值为FALSE.如果设定为TRUE,那么下一个高级绘图命令并不会清空当前绘图设备. cex  #用于表示对默认的绘图文本和符号

---恢复内容开始--- 一.全局变量与局部变量 在子程序中定义的变量称为局部变量, 在程序的一开始定义的变量称为全局变量. 全局变量作用域是整个程序,局部变量作用域是定义该变量的子程序.当全局变量与局部变量同名时:在定义局部变量的子程序内,局部变量起作用:在其它地方全局变量起作用. 通过在函数内部,先添加一个 global  name    相当于在子模块定义了一个全局变量.把局部的name扩到到全局变脸,后续name的变化,也是全局的! name='lhf' def change_name(

一.作用域 作用域在定义函数时就已经固定住了,不会随着调用位置的改变而改变 二.匿名函数 lambda:正常和其他函数进行配合使用.正常无需把匿名函数赋值给一个变量. f=lambda x:x*x print(f) #打印指向该函数的内存地址 print(f(5)) #内存地址(5) 调用运行该函数 def cala(x): y=x*x return y z=cala(5) print(z) >>> <function <lambda> at 0x10137d950&g

replace(str, str) 字符串替换. 例子: rjust(int) 格式化字符串,右对齐,支持传入填充值. 例子: rstrip(str) 删去右边的参数,支持传入参数. 例子: round(float,int) 舍入运算,python基本就是四舍五入,但是在python3时边界中间时会返回距离最近的偶数,可以指定精度. 例子: randint(int, int) random的randint可以随机在否一范围生成一个值. 例子: reversed(iterable) 反向迭代,与i

包含以下几个小的知识点 1htmlTreeParse函数源码和一些参数 2hander的写法 3关于missing函数 4关于if-else语句中else语句的花括号问题 5关于checkHandlerNames函数 6关于GeneralHandlerNames属性 7关于match函数 8关于inherits函数 9关于on.exit函数 ==============================================================================

R语言基础绘图系统 基础绘图包之低级绘图函数--定义坐标轴.图例.文本 低级绘图函数:本身不具备图形绘制能力,只是在已有图形基础上添加元素. 函数 功能 arrows 添加箭头 axis 坐标轴 box 图形边框 abline 添加直线 clip 修剪图形 locator 识别图中点的坐标 layout 切分画布 legend 添加图例 lines 添加线条 segments 添加线段 rug 添加小地毯 polygon 构建多边形 points 添加散点 titles 添加标题 text 添加

library(raster)library(gdistance)r <- raster(nrows=3, ncols=4, xmn=0, xmx=7, ymn=0, ymx=6, crs="+proj=utm +units=m")r[] <- c(2, 2, 1, 1,          2, 2, 4, 4,          2, 1, 1, 4)par(mar=c(2,2,2,2))plot(r)text(r) 那么如果我们要求算四个方向上的平均值,注意是四个方向上

x <- 1:2 y <- runif(2,0,100) par(mar=c(4,6,2,6)) plot(x,y,type="n",xlim=c(0.5,2.5),ylim=c(-10,110),axes=F,ann=F) axis(2,at = seq(0,100,20)) mtext("Temp (Centigrade)",side=2,line=3) axis(1,at=1:2,labels = c("T1","T2

一.scale函数 R语言base库中自带数据标准化接口scale函数,函数介绍如下 Usage scale(x, center = TRUE, scale = TRUE) Arguments x: a numeric matrix(like object). center: either a logical value or a numeric vector of length equal to the number of columns of x. scale: either a logic

内容概览   尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言,但字符串有时候也会在数据分析中占到相当大的份量.   R语言是一个擅长处理数据的语言,但是也不可避免的需要处理一些字符串(文本数据).如何高效地处理文本数据,将看似杂乱无章的数据整理成可以进行统计分析的规则数据,是『数据玩家』必备的一项重要技能.   在编程语言里,文本处理绝对是一大热门,作为数据统计分析最热门的R语言,虽然处理方法没有其他的文本的编程语言丰富,但其处理文本的能力也是非常实用的.特别是在文本数据挖掘日趋重要的背景下,在数

fg参数用来控制前景色,其实指的就是x轴和y轴的轴线和刻度线的颜色 在R语言中,会根据fg, col 任何一个参数的值,自动的将两个参数的值设置为相同的值,举个例子: par(fg = "red") par("fg") par("col") par(col = "red") par("fg") par("col") par(fg = "red", col = &quo

本系列是一个新的系列,在此系列中,我将和大家共同学习R语言.由于我对R语言的了解也甚少,所以本系列更多以一个学习者的视角来完成. 参考教材:<R语言实战>第二版(Robert I.Kabacoff),书中所提到的John Cook的优秀博文,关于代码规范的<来自Google的R语言编码风格指南>. 目录 Part 1:函数 Section 1:数学与统计函数 Section 2:概率函数 Section 3:其他实用函数 Part 2:其他控制 Section 1:循环与条件结构

用R画地图数据 首先,从这里下载中国地图的GIS数据,这是一个压缩包,完全解压后包含三个文件(bou2_4p.dbf.bou2_4p.shp和bou2_4p.shx),将这三个文件解压到同一个目录下. 用R绘制地图比较简单.比如画一下全国范围的区域,可以用如下代码: library(maptools) mydat = readShapePoly("china-province-border-data.tar/china/bou2_4p.shp") #地图包位置,根据自己的角标位置设置

一,布局 R绘图所占的区域,被分成两大部分,一是外围边距,一是绘图区域. 外围边距可使用par()函数中的oma来进行设置.比如oma=c(4,3,2,1),就是指外围边距分别为下边距:4行,左边距3行,上边距2行,右边距1行.很明显这个设置顺序是从x轴开始顺时针方向.这里的行是指可以显示1行普通字体.所以当我们使用mtext中的line参数时,设置的大小就应该是[0,行数)的开区间.当我们使用mtext在外围边距上书写内容时,设置mtext中的outer=TRUE即可. 绘图区域可使用par(

概率基础和R语言 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领域.让我们一起

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);}.main-container {

par().layout().split.screen()函数 1. par()函数的参数详解 函数par()可以用来设置或者获取图形参数,par()本身(括号中不写任何参数)返回当前的图形参数设置(一个list):若要设置图形参数,则可用par(tag = value)的形式,其中tag的详细说明参见下面的列,value就是参数值,例如: par(mar = c(4, 4, 1, 0.5), bg = "yellow")   # 设置边距参数和背景色 par(pin=c(2,3)) 

plot()是R中为对象作图的一个泛型函数(它的输出将根据所绘制对象类型的不同而变化):plot(x,y,type="b")表示将x置于横轴,y置于纵轴,绘制点集(x,y),然后使用线段将其连接:type="b"表示同时绘制点和线,使用help(plot)可以查看其它选项. 实例: > dev.new() # 打开一个新的图形窗口NULL> dose<-c(20,30,40,45,60)> drugA<-c(16,20,27,40,60

R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? 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ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2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

  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

散点图用于描述两个连续性变量间的关系,三个变量之间的关系可以通过3D图形或气泡来展示,多个变量之间的两两关系可以通过散点图矩阵来展示. 一,添加了最佳拟合曲线的散点图 使用基础函数plot(x,y)来绘制散点图,其中x和y是数值型向量,代表着图形中的点(x,y) attach(mtcars) plot(wt,mpg, main='Basic Scatter plot of MPG vs Weight', xlab='Car Weight(1bs/1000)', ylab='Miles Per G