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（数据科学学习手札37）ggplot2基本绘图语法介绍

图中可能还有分组，就是生成关于数据的不同子集的图形。...ggplot2的神奇之处~ 二、从qplot开始 2.1 基础图形 　　用惯了基础的绘图函数之后，突然转到ggplot2的绘图风格，或多或少会有些摸不着头脑，因此我们先从ggplot2中的qplot方法开始...，构建不同的分块图形来展示数据的不同子集： qplot(displ, hwy, data=data, facets = ....qplot()进行绘图，其局限性是只能使用在qplot()中定义的一个数据集和对应的一组图形属性映射，若希望将不同的数据通过不同的图层构建方式来展现在一张图上，就需要使用ggplot()函数，该函数有两个主要的参数...，转换后的数据集中若涉及连续型与离散型间的转换，就需要注意一下，因为有些图在这种情况会因为不兼容的原因而绘图失败。

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    遇到“备份集中的数据库备份与现有XXX数据库不同”的错误

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...当在使用另外一台的数据库备份文件.bak恢复到本机数据库时，遇到“备份集中的数据库备份与现有XXX数据库不同”的错误，后直接登录本机SQL Server数据库master，新建查询，并执行以下命令：...data/zt20080720.bak’ WITH FILE = 1, NOUNLOAD, REPLACE, STATS = 10 GO 说明：XXX为你要恢复的数据库名称...，注意这里要登录master来执行该命令，如果登录xxx数据库，则提示xxx数据库正在被占用，无法恢复的错误。...当你使用的是两个媒体时，应该写成RESTORE DATABASE [SMS_Platform2] FROM DISK = N’D:/新建文件夹/SMS_Platform2.bak’,DISK

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    生信代码：机器学习-训练模型

    数据分割 在构建预测模型的开始可以使用数据分割构建训练集和测试集，也可以在训练集中用于执行交叉验证或自举(bootstrapping)，以评估模型。...图1.caret包绘制训练集数据 可以看到不同年龄、学历和工作行业与工资的关系的散点图矩阵。 使用ggplot2包绘制数据 qplot(age, wage, data = training) ?...图2.ggplot2包绘制训练集年龄与工资的关系散点图 qplot(age, wage, color = jobclass, data = training) ?...图3.ggplot2包绘制不同年龄、工作行业与工资的关系 可以看到加入不同工作行业变量后更好的解释了数据的分布情况，图中上端工资较高的部分大多数从事的是与信息业相关的工作。...图4.添加线性回归线 按不同的学历绘制年龄与工资的线性回归线。将工资变量分解为不同的类别，有时可以明显观察到不同类别具有不同的关系。

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    跟我一起ggplot2（1）

    qplot 加载qplot library(ggplot2) # 测试数据集，ggplot2内置的钻石数据 qplot(carat, price, data = diamonds) dsmall 绘制不同类型的图表：geom参数 qplot(x,y,data=data,geom="")中的geom=""用来控制输出的图形类型      I....# 按不同颜色绘制的density图 qplot(carat, data = diamonds, geom = "density",colour=color) ?...#加权,对每个求sum(carat)，类似于excel里的数据透视图，按不同的color计算carat的总和 qplot(color, data = diamonds, geom = "bar", weight...你可以将它想象成是一个三维的数组：分面构成了二维平面，然后图层给予其在新的维度上的扩展。在这个例子中，不同图层上的数据是一样的，但是从理论上来讲，不同的图层中可以有不同的数据。

    2.2K80

    “备份集中的数据库备份与现有的数据库不同”解决方法

    最主要就是要在“选项”中选择“覆盖现有数据库”，否则就会出现“备份集中的数据库备份与现有的数据库”的问题。 ?...以前一直使用SQL Server2000，现在跟潮流都这么紧，而且制定要求使用SQL Server2005，就在现在的项目中使用它了。...对于SQL Server 2005，有几个地方是要注意的，比方在还原数据库时，不像2000里边将数据库和文件区分的很细，统一均为文件，这就使还原的数据库文件制定为. bak。...那么想还原2000的数据库（备份数据库文件，无后缀名的），就需要自己手工选择。 ?...选择下拉框中的“所有文件”，这时就会显示“备份数据库文件”了，选择-确定 最主要就是要在“选项”中选择“覆盖现有数据库”，否则就会出现“备份集中的数据库备份与现有的数据库”的问题。

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    ggplot2:让图表更顺滑

    知道绘图的原理，找到关键路径-绘图就会变的很简单，加上日积月累的练习，就会绘制出亮眼的图形。 1，图是什么？...图形就是从数据到几何对象（geometric object 包括：点、线、条形等）的图形属性（aesthetic attributes 包括：颜色、形状、大小等）用标度（scale）映射的影像。...此外，图形中还可能包含数据的统计变换（statistical transformation），最后绘制在某一个特定的坐标系（coordinate system）中，而分面则可以用来生成不同维度数据子集的图形...2，入门小试：了解图形属性 library(ggplot2) data() #查看R自带的数据集 diamonds #选择数据集-Prices of over 50,000 round cut diamonds...本文我们学会了，用ggplot2运用简单的数据和几何对象构造出具有大小、形成、颜色属性的图形； 苦练上述基本作图操作，关注我一起研究更多ggplot2的高级用法。

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    数据可视化

    , data=X, log ="x", color = year, shape = continent) 从图中我们可以发现，寿命预期较低的国家的点普遍是圆形，侧面说明了非洲人民真的是生活在水深火热之中啊...qplot(gdpPercap, lifeExp, data=X, log ="x", alpha=I(0.5), color=year, geom=c("point","path")) 其中将同一国家不同年份的数据进行了连线...此外，如果我们还可以将箱线图中的数据散点化并绘制出如下的结果。...或许有的同学觉得上图还是比较凌乱，为了增强对比，我们可以选择将各个大洲的统计图单独绘制，就像这个样子： qplot(lifeExp,data=X,geom="histogram", facets=continent...非酋感觉又中了一箭… 不过有同学就说，你这个图啊，naïve，不同年份的数据混到一起，没什么代表性啊，我要看各个年份的对比图行不行?

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    R数据可视化之ggplot2 (一)

    学完R语言的基本操作后,我们还可以继续学习R的几大著名而且使用强大的包,今天讲其中的一个,就是ggplot2,至于这个包的评价和地位,我就不多说了,感兴趣可以百度,它绝对是数据可视化的利器,好了,我们先来开始简单介绍一下这个包...先说说我们人手工作图的方式,1,先画一个坐标轴,2,然后根据数据在图上画图形3,在基础的图形上加一些注释,或加一些对比.基本上这就是我们作图的方式,那么ggplot2就跟这差不多了,1.先设定坐标轴和数据...首先需要加载ggplot2包 library(ggplot2) library(gcookbook) #主要用于获取数据集,若你用自己的数据集便可以不加载 1.画点线图....) #绘制直方图 hist(mtcars$mpg, breaks=10) #修改组数 qplot: qplot(mpg, data=mtcars, binwidth=4) #绘制直方图...ToothGrowth$len, geom="boxplot") #二个分类型,箱线图,图中有离群点这里是两个,有木有发现这就是基本绘图与ggplot绘图的画箱线图的原理不同

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    还原对于服务器失败 备份集中的数据库备份与现有数据库不同

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 还原对于服务器失败 备份集中的数据库备份与现有数据库不同 今天在SQL Server 2008 R2中还原一个数据库备份，遇到错误。...还原对于服务器失败 备份集中的数据库备份与现有数据库不同。 解决方案有以下几种，一般能够成功： 在恢复新建数据库时，没有选中“覆盖原数据库”。...解决方法：选中用于还原的备份集，在选项中，勾选“覆盖现有数据库”(WITH REPLACE)。 新数据库文件与还原数据库文件名不同。...解决方法：删除新建的数据库，直接在“数据库”按钮上点击右键——还原数据库。...出来对话框中先找到备份文件*.bak，此时目标数据库下拉框中自动出现跟备份文件中数据库名一样的数据库名称，选择它，还原，操作成功。 数据库的备份不是完整备份。

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    SQL Server 2005“备份集中的数据库备份与现有的数据库不同”解决方法

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 以前一直使用SQL Server2000，现在跟潮流都这么紧，而且制定要求使用SQL Server2005，就在现在的项目中使用它了。...对于SQL Server 2005，有几个地方是要注意的，比方在还原数据库时，不像2000里边将数据库和文件区分的很细，统一均为文件，这就使还原的数据库文件制定为. bak。...那么想还原2000的数据库（备份数据库文件，无后缀名的），就需要自己手工选择。...选择下拉框中的“所有文件”，这时就会显示“备份数据库文件”了，选择-确定 最主要就是要在“选项”中选择“覆盖现有数据库”，否则就会出现“备份集中的数据库备份与现有的数据库”的问题。

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    【数据分析 R语言实战】学习笔记 第四章 数据的图形描述 （下）

    4.6 ggplot2程序包 ggplot2是R中用于绘图的高级程序包，它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射，例如将不同的数值映射为不同的颜色或其他图形属性。...p中 (2)几何对象 基本图层确定了数据源和映射后，通过加号(+)就可以不断地添加新图层.第二图层添加几何对象类的函数，在图中绘制图形元素其他类型的图形，如直方图、箱线图等。...如点、线、多边形等，还可以用来绘制. ? 上面函数内部的基本参数都是一样的。...(5)分面 当我们想要观察某一分类变量对数据的影响情况时，仅通过shape, color区分是不够的，需要根据变量的不同取值进行分组、分别绘图。...R绘制好的图可以保存成多种格式，对应的生成函数名即它的扩展名。

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    猫头虎 分享：从数据集中查找完整的Emoji小表情的完整过程

    猫头虎 分享：从数据集中查找完整的Emoji小表情的完整过程 一、前言 今天有个很有趣的说法，有人最近问猫头虎：**如何在数据集中快速查找所有的Emoji小表情？...**于是我出了这一篇与大家分享的博客，来让你们学会从数据集中查找完整的Emoji小表情的完整过程！...这些信息可能会被包含在数据集中。 配置文件和日志：有些项目中，配置文件或日志中可能包含Emoji，特别是为了标记不同的状态或日志级别，使得日志更易于理解和跟踪。...尽管在代码数据集中可能会出现Emoji，但这并不是最佳实践，主要原因如下： 可移植性问题：Emoji字符在不同的操作系统、编辑器和终端中可能无法正确显示，这会导致代码或文档在某些环境下的可读性变差。...六、结论 从数据集中快速查找Emoji小表情是一个非常有意思的过程，我们不仅可以学习到如何使用Python的正则表达式，还可以从社交组件中抓取用户的情感输出。

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    圈图 | 不同品种的基因型数据绘制PCA图和聚类分析图

    绘制后的图如下： 2-D PCA图： ? 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。 3-D PCA图： ?...图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。 基因型数据： 共有3个品种A，B，C，共有412个个体。...，将其转化为0,1,2的形式 2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制 绘制代码如下： 首先，使用plink命令

    2.1K20

    TODS：从时间序列数据中检测不同类型的异常值

    通过这些模块提供的功能包括：通用数据预处理、时间序列数据平滑/转换、从时域/频域中提取特征、各种检测算法，以及涉及人类专业知识来校准系统。...当许多系统之一处于异常状态时，系统异常值会不断发生，其中系统被定义为多元时间序列数据。检测系统异常值的目标是从许多类似的系统中找出处于异常状态的系统。例如，从具有多条生产线的工厂检测异常生产线。...生成的管道将存储为 .json 或 .yml 文件等类型的描述文件，这些文件可以轻松地使用不同的数据集进行复制/执行以及共享给同事。...下面的示例利用 TODS API 以 .json 格式建立自动编码器管道，并使用 TODS 后端引擎运行管道以检测雅虎网络入侵数据集中的点异常值 [1]。...我希望你喜欢阅读这篇文章，在接下来的文章中，我将详细介绍在时间序列数据中检测不同类型异常值的常见策略，并介绍 TODS 中具有合成标准的数据合成器。

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    R语言----绘图学习笔记之Scatter plots

    前言 最近某项目要搞数据挖掘,需要对数据进行可视化显示,原本我是打算直接用excel 算了,打算,用了一段时间,发现有些数据图用excel麻烦得要命,然后,上网找了一下,原来,有在这方面也有一门专门的语言...----R语言,我发现,用它绘制数据图十分强大,就打算花几天,就学习如何用R语言绘制数据图 散布图(scatter plots) 需要掌握的命令: plot() xyplot() qplot() text...格栅 qplot() qplot(Sepal.Length,Sepal.Width,data=iris,col=as.factor(Species),size=as.factor(Species),shape...在坐标轴上显示数据密度 x <- rnorm(1000) plot(density(x)) rug(x) ?...大数据的平滑分散图显示 n <- 1000000 x <- matrix(rnorm(n), ncol=2) y <- matrix(rnorm(n,mean=3,sd=1.5), ncol=2) smoothScatter

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    PCA分析 | 不同品种的基因型数据绘制2D和3D的PCA图

    绘制后的图如下： 2-D PCA图： image.png 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。...3-D PCA图： image.png 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。 基因型数据： 共有3个品种A，B，C，共有412个个体。...，将其转化为0,1,2的形式 2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制 绘制代码如下： 首先，使用plink命令

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