随笔分类 - R语言
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摘要：数据绘图要点8-环状条形图的使用 环状条形图RADIAL BAR CHARTS是指用极坐标而不是笛卡尔平面绘制的条形图，RADIAL BAR CHARTS没有规定的中文翻译，有些人翻译为环状条形图，有些人翻译为径向条形图。 绘图实例 下图是显示2017年某一商品前6大国家的出口数量。 # 导入库 l
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摘要：数据绘图要点5-误差线的问题 误差线给出了测量精确度的一般概念，真实（无误差）值可能与报告值相差多远。如果条形图上显示的值是聚合的结果（如多个数据点的平均值），您可能需要显示误差线。但我们必须要谨慎使用误差线，具体原因将在后续给出。 误差线的绘制 在下图中，报告了5个group。条形高度代表它们的平
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摘要：数据绘图要点1-注重数据排序 默认情况下，大多数数据可视化工具将使用字母顺序或使用输入表中的出现顺序对分类变量组进行排序。当显示多个实体项的值时，对它们进行排序会使得图表更具洞察力。 实例 无序棒棒糖图 让我们从一个无序棒棒糖图开始，下面代码展示了一些国家出口的某一重要物品的数量。这里每一行代表一个
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摘要：数据绘图要点3-意大利面条图 线条太多的折线图通常变的不可读，这种图一般被称为意大利面条图。因此这种图几乎无法提供有关数据的信息。 绘图实例 让我们以美国从1880年到2015年女性婴儿名字的演变为例。 # Libraries library(tidyverse) library(hrbrtheme
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摘要：树状图（或树形图）是一种网络结构。它由一个根节点组成，根节点产生由边或分支连接的多个节点。层次结构的最后一个节点称为叶。本文主要基于R语言实现树形图的绘制。关于python实现树形图的绘制见：基于matplotlib实现树形图的绘制 之所以还用R语言实现树形图的绘制，主要原因在于R语言所实现的树形图
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摘要：通用教程简介(Introduction To ggplot2) 代码下载地址 以前，我们看到了使用ggplot2软件包制作图表的简短教程。它很快涉及制作ggplot的各个方面。现在，这是一个完整而完整的教程。现在讨论如何构造和自定义几乎所有ggplot。它涉及的原则，步骤和微妙之处，使图像的情节有效
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摘要：数据绘图要点12-图表注释的重要性 图表注释是数据可视化的关键组成部分。它可以将枯燥的图形变成一种有趣且富有洞察力的信息传达方式。我们目前在网上看东西的注意力平均不到五秒。因此，如果您无法在五秒钟内吸引某人的注意力，那么您可能已经失去了观众。添加准确的注释可以极大地帮助吸引观众的注意力。使用关键字、
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摘要：数据绘图要点11-雷达图的注意事项 准确通过雷达图表现数据有许多值得需要思考的地方，本文主要介绍雷达图的一些注意事项。 文章目录 数据绘图要点11-雷达图的注意事项雷达图绘制基础雷达图多类别雷达图 雷达图存在的问题与解决方案雷达图存在的问题解决方案 参考 雷达图绘制 基础雷达图 雷达图又称蜘蛛图或网
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摘要：数据绘图要点10-图例的构建 图例是数据可视化中传达信息非常关键的部分，因此创建合适的图例非常重要。这篇文章描述了如何设置ggplot2图例中的标题、文本、位置、符号等。 文章目录 数据绘图要点10-图例的构建ggplot2图例设置ggplot2创建默认图例更改图例标题labs()图例信息的删除控制
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摘要：数据绘图要点9-颜色的选择 文章目录 数据绘图要点9-颜色的选择颜色绘图要点准确选择图表类型如何做出更好的颜色选择绘图实例 参考 颜色是数据可视化中传达信息的主要媒介之一。它们允许我们适当突出显示组或变量，但颜色错误的选择可能会造成混淆或误导。本文主要介绍如何在绘图时选择合适的颜色。 颜色绘图要点
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摘要：数据绘图要点7-过度绘图 过度绘图是数据绘图中的一个常见问题。当您的数据集很大时，散点图的点往往会重叠，使图形不可读。在这篇文章中，将给出多种解决方法来避免过度绘图。 文章目录 数据绘图要点7-过度绘图过度绘图实例解决方法减少点的尺寸透明度2维密度图数据采样突出显示特定组分组分图三维图边缘分布 参考
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摘要：数据绘图要点6-数据组过多 比较几个数值变量的分布是数据展示中的一项常见任务。变量的分布可以使用直方图或密度图来表示，在同一轴上表示适量数据的组是非常有吸引力的。但是数据组过多将严重影响图表信息表现。 数据分布绘图实例 下面是一个示例，展示了人们如何感知词汇。短语“Highly likely”表示什
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摘要：数据绘图要点4-饼图的问题 本文让我们了解有史以来被批评最多的图表类型：饼图。 坏的定义 饼图是一个圆，分为多个部分，每个部分代表整体的一部分。它通常用于显示百分比，其中扇区的总和等于100%。问题是人类在阅读角度方面非常糟糕。在相邻的饼图中，尝试找出最大的一组，并尝试按值对它们进行排序。您可能很难
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摘要：本文主要是为了从零开始学习和理解R语言，简要介绍了该语言的最重要部分，以快速入门。主要参考文章： R-Tutorial R语言程序的编写需要安装R或RStudio，通常是在RStudio中键入代码。但是RStudio个人感觉并不好用，因此本人编写的R语言程序都是在Jupyter Notebook平台
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摘要：环状条形图(Circular barplot)是条形图的变体，图如其名，环状条形图在视觉上很吸引人，但也必须小心使用，因为环状条形图使用的是极坐标系而不是笛卡尔坐标系，每一个类别不共享相同的Y轴。环状条形图非常适合于周期性数据，本文主要介绍基于R语言实现环状条形图的绘制。本文主要参考链接:Circu
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摘要：文章目录 通用教程简介(Introduction To ggplot2)4 ggplot2入门笔记4—前50个ggplot2可视化效果1 相关性(Correlation)1.1 散点图(Scatterplot)1.2 带边界的散点图(Scatterplot With Encircling)1.3 抖
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摘要：文章目录 通用教程简介(Introduction To ggplot2)2 ggplot2入门笔记2—通用教程ggplot2简介1. 了解ggplot语法(Understanding the ggplot Syntax)2. 如何制作一个简单的散点图(How to Make a Simple Sca
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摘要：文章目录 1 ggplot2入门笔记1—ggplot2简要教程1. 设置 The Setup2. 图层 The Layers3. 标签 The Labels4. 主题 The Theme5. 分面 The Facets6. 常用函数 Commonly Used Features6.1 绘制时间序列图
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摘要：文章目录 wgcna入门-雌性小鼠肝脏表达数据的网络分析：寻找与体重有关的模块 1 数据输入和清洗 1.1 加载基因表达数据 1.2 数据清洗 1.3 加载临床特征数据 2 建设表达网络与模块检测 2.1 自动一步构建网络与模块检测 2.1.1 软阈值的选择：网络拓扑分析 2.1.2 一步构建网络与
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摘要：R语言PCA分析教程 Principal Component Methods in R(代码下载) 主成分分析Principal Component Methods（PCA）允许我们总结和可视化包含由多个相互关联的定量变量描述的个体/观察的数据集中的信息。每个变量都可以视为不同的维度。如果数据集中包
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