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ggvis包—数据可视化交互

简介 ggvis[1]是R的一个数据可视化包，它可以： 使用与ggplot2类似的语法描述数据图形； 创建丰富的交互式图形，在本地Rstudio或浏览器中使用这些图形； 利用shiny的基础结构发布交互式图形...ggvis目前不支持分面； 使用ggvis而不添加任何层类似于qplot 更详细的区别可见：http://ggvis.rstudio.com/ggplot2.html 这里先对包进行加载（可以直接使用instll.packages...3 柱状图 柱状图是使用layer_bars()函数，内部参数包括width（设置柱子宽度）等。...add_axis()可以设置坐标轴的名称等其他参数。 6 箱型图 使用layer_boxplots()绘制箱型图，具体内部参数再次不做具体陈述。...鉴于本文内容较多，将在下次对这个包的交互使用进行详细解释。

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经验总结 | 最有效的R学习路径（二）

学习R的同学肯定知道RStudio，它是目前使用最广泛的R集成开发环境（IDE）。用RStudio写R代码不知比原生的RGui要快上多少，如果小伙伴们还在用RGui，赶紧鸟枪换炮吧。...一般而言，学完了“getting started with ggvis”中“recipes”和“ggvis basics”两部分内容，日常绘图就没有太大问题了，而“advanced topics”中的内容更多是关于自定义坐标轴...stackoverflow是世界上最大的程序员问答网站，只要你在搜索时加上[ggvis]标签，那么你就能搜索到和ggvis相关的所有问题。...在下一期，大猫会介绍自己所使用的R开发工具：Microsoft Visual Studio + Microsoft R Open + R Tools for Visual Studio。...这是一套比原生R（CRAN R）要强大许多倍的开发环境。他基于这个地球上最强大的IDE——Visual Studio，能够极大提高编程效率。 我是大猫，咱们下期见！

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    ggplot2绘图

    在 R 语言中自成一派，目前也有越来越多的绘图包基于 ggplot2 进行二次开发，一般都是以“gg”开头，例如 ggpubr，ggtree，ggvis，ggtree，ggstatsplot 等。...传统的 R 绘图称为“画家模式”，首先布局一块画布，然后在画布上添加点线面，而 ggplot2采用图层的方式，类似于“Photoshop”模式，通过累加不同的图层元素来绘图。...通过 mapping 选项添加，然后使用 aes()函数，aes 来自于 aesthetics（美学，美的哲学），数据可以分别映射到轴与 y 轴，同时可以添加更多属性，例如点的大小，形状，颜色，透明度等属性..., mapping = aes(x=wt, y=mpg)) + geom_point()+facet_wrap(cyl ~ .) 9、主题（Theme） 主题是一些元素默认设置构成的整体，...ggplot2 默认的主题是其简单设置就可以生成高质量的图片，无需进行更多修改。

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    工具 | 一张图，教你用25种可视化工具如何完成

    散点图真是一个比较神奇的图形，正如它的名字一样，一堆纷乱如麻的圆点，看似无迹可寻却能显示出数据难以显示的内在逻辑关系。很多人称它“万表之王”，它在数据分析师手里已经演化成了一个强大的数据分析工具。...在看完对工具的推荐后，有兴趣的可以看下这24种工具是如何实现气泡图的。...数据源统一如下，4个字段分别为国家，人均收入，寿命，人口总数，想要做的效果是一个气泡图，X轴为人均收入，Y轴为寿命，气泡大小为人口总数 工具1：Excel 工具2：Google Sheets ?...)) + expand_limits(x=0) 工具15：R – ggvis #import librarylibrary(ggvis)library(dplyr)#set working directorysetwd...("Desktop")#read csvd = read.csv("data.csv", header=TRUE)#plot chartd %>% ggvis(~income, ~health) %

    1K80

    「R」Rmarkdown与Shiny

    一般的图非常简单，和平常写R代码一样，不过不在.R中写，而是在.Rmd中写，将你的代码写入如下的代码框中，使用Control+Alt+i可以直接插入一个代码框。...就是说重点是代码，图R会帮我们自动生成，比如下面这个图： set.seed(123) x = rnorm(1000) y = 2 * x + rnorm(1000) m = lm(y ~ x) plot...除了基本的绘图函数与ggplot2包，我们还可以使用其他，例如DiagrammeR包绘制流程图等。...嵌入交互图 前面演示的都是静态的，现在咱们来玩动态的。 ggvis是RStudio开发的一个交互图扩展包，她利用Vega作为后端支持。...这个包的语法有点像ggplot2，最好配合管道符号使用。 还有一个扩展包dygraphs专门用于绘制交互功能的时间序列数据。

    3.2K30

    【直播回顾】轻松入门数据可视化

    R语言有一系列的数据可视化包（packages），包括ggplot2、lattice、leaflet、playwith、atticist、iplots、ggvis、ggmaps，以及很流行的ggplot2...类别比较型 类别比较型图表的数据一般包含数值型和类别型两种数据类型（见图1-8-2），比如在柱形图中，X轴为类别型数据，Y轴为数值型数据，采用位置+长度两种视觉元素。...时间序列型 时间序列型图表强调数据随时间的变化规律或者趋势，X轴一般为时序数据，Y轴为数值型数据，包括折线图、面积图、雷达图、日历图、柱形图等。...R语言数据可视化方法 如需绘制这些不同类型的图表，我们主要使用R ggplot2及其拓展包extension，比如ggrepel、ggally、ggalluvial等包；也还会使用lattice、plot3D...R中ggplot2包的geom_path()和geom_polygon()等函数，结合地理空间坐标系可以使用DataFrame格式的数据，绘制不同投影下的世界与国家地图。

    1.8K40

    数据科学 IPython 笔记本 8.3 Matplotlib 可视化

    当它被用作太空望远镜科学研究所（哈勃望远镜背后的人）选择的绘图包时，它得到了早期的赞助，该研究所在财务上支持了 Matplotlib 的开发，并极大地扩展了它的能力。...比起 R 语言中的ggplot和ggvis等新工具，以及基于 D3js 和 HTML5 画布的 Web 可视化工具包，Matplotlib 显得笨重和陈旧。...设置样式 我们将使用plt.style指令，为我们的图形选择合适的美学风格。...plt.plot(x, np.sin(x)) # 创建第二个面板并设置当前轴 plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(x, np.cos(x)); 重要的是要注意这个接口是有状态的...在面向对象的界面中，绘图函数并不依赖于“活动”图形或轴域的某些概念，而是显式“图形”和“轴域”对象的方法。

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    ggplot2包图形参数(坐标轴、分面、配色)整理

    配色 6.1 设置对象的颜色 6.2 将变量映射到颜色上 6.3 对离散型变量使用不同的调色板 6.4 对离散型变量使用自定义调色板 6.5 使用色盲友好型调色板 6.6 对连续性变量使用自定义调色板...() # 设置连续性x轴的最小值和最大值 ylim() # 同上 ylim(0, max(PlantGrowth$weight)) # y轴最大值为weight变量的最大值 ylim()是scale_y_continuous...4.10.1 日期坐标轴 坐标轴上的日期刻度间距使用seq()函数设定 datebreaks 轴下使用分面 使每个分面的坐标轴不一样，将标度设置为"free_x"、"free_y"或"free"。...6.2 将变量映射到颜色上 对于几何对象，将colour或fill参数的值设置为数据中某一列的列名即可。

    11.3K41

    Python实操：手把手教你用Matplotlib把数据画出来

    在近些年，已经出现了更新更好的工具最终替代了 Matplotlib（比如 R 语言中的ggplot和ggvis）， 但 Matplotlib 依旧是一个经过良好测试的、跨平台的图形引擎。...02 生成一个简单的绘图 让我们创建第一个绘图。 假设想要画出正弦函数sin(x)的线性图。得到函数在x坐标轴上0≤x＜10内所有点的值。...我们将使用 NumPy 中的 linspace 函数来在x坐标轴上创建一个从0到10的线性空间，以及100个采样点： In [3]: import numpy as np In [4]: x = np.linspace...(0, 10, 100) 可以使用 NumPy 中的sin函数得到所有x点的值，并通过调用plt中的plot函数把结果画出来： In [5]: plt.plot(x, np.sin(x)) 你亲自尝试了吗...从 IPython shell 中绘图 这实际上是交互式地执行Matplotlib最方便的方式。为了让绘图出现，需要在启动 IPython 后使用所谓的%matplotlib魔法命令。

    2.3K30

    Matplotlib 系列之「绘制函数图像」

    它的文档相当完备，并且 Gallery 页面 中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。...) # 使用.spines设置边框：x轴；将右边颜色设置为 none。...# 定义 x 变量的范围 (-3，3) 数量 50 x=np.linspace(-3,3,50) y=x**2 使用 plt.figure 定义一个图像窗口，使用 plt.plot 画 (x ,y)...-1, 2)； 使用 plt.ylim 设置 y 坐标轴范围：(-2, 3)； 使用 plt.xlabel 设置 x 坐标轴名称：’x’； 使用 plt.ylabel 设置 y 坐标轴名称：’I am...使用 .spines 设置边框：x 轴；使用 .set_position设置边框位置：y=0 的位置；（位置所有属性：outward，axes，data） # 设置坐标轴 gca() 获取坐标轴信息

    1.2K20

    手把手教你用Matplotlib进行数据可视化

    近几年，更新、更炫酷的工具（例如，R语言中的ggplot和ggvis）层出不穷，最终取代了Matplotlib，可是Matplotlib仍然是一个经过良好测试的、非常重要的跨平台图形引擎。...02 生成一个简单的图形 言归正传，让我们创建第一个图形。 假设我们要绘制正弦函数sin(x)的一个简单线图。我们希望函数求x轴（0≤x≤10）上的所有值。...我们将使用NumPy的linspace函数在x轴上创建一个线性空间，x值从0到10，共100个样本点： import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100)...我们可以使用NumPy的sin函数求sin函数的所有x值，并通过调用plt的plot函数可视化结果： plt.plot(x, np.sin(x)) 你亲自试过了吗？...从Jupyter Notebook绘图 如果你从基于浏览器的Jupyter Notebook上查看这段代码，你需要使用同样的%matplotlib魔术命令。

    1K50

    【MATLAB】基本绘图 ( 修改对象属性 | 修改坐标轴属性 | 修改坐标轴范围 | 修改文字大小 | 修改刻度 | 修改线属性 )

    2 * pi, 1000); % y 轴变量 y = sin(x); % 使用 h 变量接受 plot 函数绘制的曲线图像句柄值 h = plot(x, y); % 获取曲线图像的属性 %get..., 1000); % y 轴变量 y = sin(x); % 使用 h 变量接受 plot 函数绘制的曲线图像句柄值 h = plot(x, y); % 获取曲线图像的属性 %get(h) %...); % 使用 h 变量接受 plot 函数绘制的曲线图像句柄值 h = plot(x, y); % 获取曲线图像的属性 %get(h) % 获取坐标轴对象属性 get(gca) % 设置 x...轴变量 y = sin(x); % 使用 h 变量接受 plot 函数绘制的曲线图像句柄值 h = plot(x, y); % 获取曲线图像的属性 %get(h) % 获取坐标轴对象属性 get...1000); % y 轴变量 y = sin(x); % 使用 h 变量接受 plot 函数绘制的曲线图像句柄值 h = plot(x, y); % 设置 h 变量对应的线对象 % 线的样式是 -

    3.6K30

    【MATLAB】二维绘图 ( 绘制二维图像 | 设置图像样式 )

    , y 轴 变量表达式 , x 变量定义成一个区间数值 , y 变量是一个基于 x 变量的表达式 ; % 定义 x 变量 , % 从 0 开始 , 每次递增 0.1 , 到 2 * pi...结束 % 坐标系中 x 点的个数是 2 * pi / 0.1 个 x = 0 : 0.1 : 2 * pi; % 定义 y 变量 % 使用 sin 函数 , 传入 x 作为参数 y = sin(x)..., y 轴表达式对应变量 ; % 绘制二维平面图 % 传入的两个参数分别是 x , y plot(x,y) 2、二维绘图步修饰 设置图像标题 : % 设置标题 title('正弦函数曲线') 设置...x 轴标签 : % x 轴标签 xlabel('x'); 设置 y 轴标签 : % y 轴标签 ylabel('sin(x)') 设置图像的可见范围 , 限制其 x 或 y 的显示范围...结束 % 坐标系中 x 点的个数是 2 * pi / 0.1 个 x = 0 : 0.1 : 2 * pi; % 定义 y 变量 % 使用 sin 函数 , 传入 x 作为参数 y = sin(x)

    1.2K30

    详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

    Python大数据分析 一、seaborn简介 seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到...，双变量作为第2个输入变量 shade：bool型变量，用于控制是否对核密度估计曲线下的面积进行色彩填充，True代表填充 vertical：bool型变量，在单变量输入时有效，用于控制是否颠倒x-y轴位置...，反映在图像上的闭环层数 下面我们来看几个示例来熟悉kdeplot中上述参数的实际使用方法： 首先我们需要准备数据，本文使用seaborn中自带的鸢尾花数据作为示例数据，因为在jupyter notebook...height：设置每个观测点对应的小短条的高度，默认为0.05 axis：字符型变量，观测值对应小短条所在的轴，默认为'x'，即x轴 使用默认参数进行绘制： ax = sns.rugplot(iris.petal_length...ratio：int型，调节联合图与边缘图的相对比例，越大则边缘图越矮，默认为5 space：int型，用于控制联合图与边缘图的空白大小 xlim,ylim：设置x轴与y轴显示范围 joint_kws,

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    （数据科学学习手札62）详解seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

    x-y轴位置 　　kernel：字符型输入，用于控制核密度估计的方法，默认为'gau'，即高斯核，特别地在2维变量的情况下仅支持高斯核方法 　　legend：bool型变量，用于控制是否在图像上添加图例...，反映在图像上的闭环层数 　　下面我们来看几个示例来熟悉kdeplot中上述参数的实际使用方法： 　　首先我们需要准备数据，本文使用seaborn中自带的鸢尾花数据作为示例数据，因为在jupyter notebook...，其主要参数如下： 　　a：一维数组，传入观测值向量 　　height：设置每个观测点对应的小短条的高度，默认为0.05 　　axis：字符型变量，观测值对应小短条所在的轴，默认为'x'，即x轴 　　使用默认参数进行绘制...，x、y均传入字符串，指代数据框中的变量名；第二种模式：在参数data为None时，x、y直接传入两个一维数组，不依赖数据框 　　data：与上一段中的说明相对应，代表数据框，默认为None 　　kind...，默认为5 　　space：int型，用于控制联合图与边缘图的空白大小 　　xlim,ylim：设置x轴与y轴显示范围 　　joint_kws,marginal_kws,annot_kws：传入参数字典来分别精细化控制每个组件

    3.2K50

    【matplotlib】1-使用函数绘制图表

    文章目录 使用函数绘制图表 1.绘制matplotlib图表组成元素的主要函数 2.准备数据 3.函数用法 3.1函数plot()--展现变量的趋势变化 3.2函数scatter()--寻找变量之间的关系...3.3函数xlim()--设置x轴的数值显示范围 3.4函数xlabel()--设置x轴的标签文本 3.5 函数grid()--绘制刻度线的网格线 3.6 函数axhline()--绘制平行与x轴的水平参考线...调用签名： plt.plot(x, y, ls=‘-’, lw=2, label=‘plot figure’) 参数说明： x: x轴上的数值 y: y轴上的数值 ls: 折线图的线条风格 lw:...plot') plt.legend() plt.show() 3.3函数xlim()–设置x轴的数值显示范围 函数功能： 设置x轴的数值显示范围 调用签名： plt.xlim(xmin, xmax...) 参数说明： xmin: x轴上的最小值 xmax: x轴上的最大值 平移性: 上面的函数功能，调用签名和参数说明同样可以平移到函数ylim()上 import matplotlib.pyplot

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