从本周开始会每周推送1~2次高质量R可视化内容，本系列内容来自github上面超级火爆的R语言可视化项目：tidyTuesday。...tidyTuesday每周更新数据，大佬们会使用这些数据集自由创作出各种高质量的R语言可视化作品，是学习R语言数据分析和可视化极好的素材。...热情的小伙伴把这些内容整理到CSDN中，方便大家学习，每个例子会展示多个可视化方案，均配有完整源代码和数据（为了便于理解，部分重要步骤均添加了注解）。...设置工作路径 wkdir <- '/home/user/R_workdir/TidyTuesday/2018/2018-04-02_US_Tuition_Costs/src-a' setwd(wkdir...保存图片到 PDF 和 PNG gg albert = '20180402-A-01' ggsave(filename = paste0(albert, ".pdf"), width = 8.6,
Python 和 r语言这对黄金搭档，在数据获取，分析和可视化展示方面，各具特色，相互配合，当之无愧成为数据分析领域的两把利剑。...该项目分为两个模块： 1，数据准备阶段 采用python网络爬虫，实现所需数据的抓取； 2，数据处理和数据可视化，采用r语言作为分析工具并作可视化展示。...以下进行详细分析： 首先需要载入的库： 进行模拟登录并保存cookie 需要有登录界面和论坛首页的url和保存cookie和错误日志文件 post_url = 'http://ourob.cn/bbs...第二，数据处理和数据可视化 主要采用r语言读取数据，进行频数统计和图表展示 简单贴几段代码： 读取剪切板数据 并采用table()函数求频数 data3<-read.table("clipboard...r语言版 ?
从数据到图表 有什么样的数据做什么样的图 作者提供了一张树状图，帮助并引导我们找到合适自己数据的的可视化方式 What kind of data do you have?...Yan Holtz 和 Conor Healys 两个人关系很好，一起在业余时间开发了这个网站。...基于 R 和 Python 做的源代码，这里我们不仅可以得到大量优秀的源代码，同时我们可以得到一张决策树，用于知道如何使用代码。这两个人相当厉害了，不仅仅给大家了工具，还叫大家如何使用。...可视化架构 基于网站我们来做一个示例 大部分情况，我们的数据都是二维数据框：下面就二维数据框的数据，变量指定为有顺序的变量，我们进行出图： 基于有顺序的二维数据框的出图 这是基于时间序列的一份二维数据。...这里做了折线图和点线图。
Yan Holtz 和Conor Healys两个人关系很好，一起在业余时间开发了这个网站。...基于R和Python做的源代码，这里我们不仅可以得到大量优秀的源代码，同时我们可以得到一张决策树，用于知道如何使用代码。这两个人相当厉害了，不仅仅给大家了工具，还叫大家如何使用。...可视化架构 ?...这里使用最后的60个数据进行可视化 这里做了折线图和点线图。我们ggplot出图就是这么随意，图形相加就是拼图。...R语言学习 - 散点图绘制 分组时间序列可视化 library(babynames) # Load dataset data % filter(name %in
这里我就直接给出Python-matplotlib绘制方法和R-ggplot2的绘制方法，主要的知识点如下： Matplotlib-Axes.twinx()方法添加副轴 ggplot2-sec.axis...()绘制双轴 Matplotlib-Axes.twinx()方法添加副轴 这里我们直接就给出数据预览和可视化设计的代码，图中部分代码我们再做详细解释，数据预览如下： ?...总结：Python-matplotlib 绘制双Y轴的关键就是使用Axes.twinx()方法再次添加一个绘图对象，再把要绘制的对象在此绘图对象上绘制即可,其他和正常的matplotlib语法一样。...ggplot2-sec.axis()绘制双轴 在介绍完Python-matplotlib 绘制双Y轴后，我们再次介绍R-ggplot2如何绘制双Y轴，由于绘制上面的可视化结果较为繁琐，这里我们直接生成样例数据进行双...总结 本期推文我们简单介绍了Python-matplotlib和R-ggplot2 绘制双Y轴的绘制方法，希望可以帮助到有需要的小伙伴。
Python之绘图和可视化 1. 启用matplotlib 最常用的Pylab模式的IPython（IPython --pylab） 2. matplotlib的图像都位于Figure对象中。...利用Figure的subplots_adjust方法可以修改间距，wspace和hspace用于控制宽度和高度的百分比，可以用作subplot之间的间距。 3....颜色、标记和线型 ax.plot(x,y,'g--') 4. 刻度标签和实例 图表装饰项，实现方法：使用过程型 pyplot接口以及更为面向对象的原生matplotlib API。 5....注解以及在Subplot上绘图 注解可以通过text、arrow和annotate等函数进行添加。 7. 将图表保存到文件 得到一张带有最小白边且分辨率为400DPI的PNG图片。...plt.savefig('figpath.png',dpi=400,bbox_inches='tight') 其中，dpi每英寸点数和bbox_inches可以剪出当前图表周围的空白部分。
导语 GUIDE ╲ ClonEvol是一个用于克隆排序和克隆进化可视化的R包。 背景介绍 进化树在生物学中，用来表示物种之间的进化关系。...R包简介 R包ClonEvol利用其他方法预先聚类的变异来推断和可视化克隆进化树。它还可以可视化由其他方法识别的树。...ClonEvol可以产生多种可视化效果，包括： ①Bell绘图来呈现随时间推移的克隆动态（基于Fishplot建立） ②使用细胞球来表示样本的克隆亚群 ③对以节点为基础和分枝为基础的树进行注释，以表示样本间的克隆关系和种子模式...其他工具输出的聚类结果可能不利于ClonEvol分析和可视化。...ClonEvol利用其他方法预先聚类的变异来推断和可视化克隆进化树。
其实不论是PCoA还是PCA图均是用散点图来展示结果PCoA和PCA的结果，PCoA和PCA准确来讲是数据降维分析方法。...什么是PCA和PCoA 主成分分析（Principal components analysis，PCA）是一种统计分析、简化数据集的方法。...PCoA示意图 如何进行PCA和PCoA分析 R中有很多包都提供了PCA和PCoA,比如常用的ade4包。...本文将基于该包进行PCA和PCoA的分析，数据是自带的deug，该数据提供了104个学生9门课程的成绩（见截图）和综合评定。综合评定有以下几个等级：A+,A,B,B-,C-,D。...整体看起来还不错，就是B-和C-的学生似乎难以区分。
这里给出Python-matplotlib绘制方法和R-ggplot2的绘制方法 Python语言 这里我们直接就给出数据预览和可视化设计的代码，图中部分代码我们再做详细解释，数据预览如下： 自定义的颜色字典...： 总结：Python-matplotlib 绘制双Y轴的关键就是使用Axes.twinx()方法再次添加一个绘图对象，再把要绘制的对象在此绘图对象上绘制即可,其他和正常的matplotlib语法一样。...R语言 在介绍完Python-matplotlib 绘制双Y轴后，我们再次介绍R-ggplot2如何绘制双Y轴，由于绘制上面的可视化结果较为繁琐，这里我们直接生成样例数据进行双Y轴的讲解。...*coeff, name="Price ($)") ) + 最终可视化代码如下： 总结 本期推文我们简单介绍了Python-matplotlib和R-ggplot2 绘制双Y轴的绘制方法，希望可以帮助到有需要的小伙伴...我们基础系列的图表绘制教程还在继续中哦，感谢大家持续支持和关注。
widths 和 heights 参数提供了各个矩形作图区域的长和宽的比例。 respect 参数控制着各图形内的横纵轴刻度长度的比例尺是否一样。 n 参数为欲显示的区域的序号。...生成2行2列的版面，并设置宽度和高度。...参考资料 [1] 《R语言教程》——李东风 [2] R Graphical Representation – Multiple Plots in One Graph [3] http://lightonphiri.org.../blog/r-graphical-representation-multiple-plots-in-one-graph
"bluish", "grayscale", "hardedge" 参数四：title为地图主标题 参数五：subtitle为地图副标题 参数六：markLineData为绘制线条需要的数据，包括起点和终点两列...markPointControl( )函数设置 参数十：geoData为点、线绘制的地理位置数据存储，可以只是输入经纬度数据，也可通过get_geo_position(‘地点’)获取 其中以上参数中，markLineTheme和markLineTheme...lineType = ‘dotted’, #线条类别 color =‘Random’) #线条颜色 参数说明： 参数一：symbol为标记样式，具体指线条两端的标记的形状，两个值分别为起点和终点...droplet、pin、arrow、star 参数二：symbolSize为点大小 参数三：effect为逻辑参数，是否显示动态效果 参数四：effectType为动态效果样式，可选scale（放大）和bounce...如果想要存储该HTML对象，需要设定临时目录： setwd("D:/R/Rscript") #保存图片的位置，不做修改默认为R的工作路径 options(remap.js.web=T)
介绍一个R包UpSetR，专门用来集合可视化，当多集合的韦恩图不容易看的时候，就是它大展身手的时候了。...一、R包及数据 #安装及加载R包 #install.packages("UpSetR") library(UpSetR) #载入数据集 data <- read.csv("upSet.csv",header...先大致浏览一下该数据集,数据集太长，就只看前几列 head(data[,1:6],6) #View(data) #弹出窗口，可查看数据 二、upset()函数 使用UpsetR包里面的upset()函数绘制集合可视化图形...keep.order = TRUE, #keep.order按照sets参数的顺序排序 number.angles = 30, #调整柱形图上数字角度 point.size = 2, line.size = 1, #点和线的大小...3）attribute.plots参数 添加属性图，内置有柱形图、散点图、热图等 3.1 添加柱形图和散点图 upset(data, main.bar.color = "black", queries
本系列内容来自github上面超级火爆的R语言可视化项目：tidyTuesday。是学习R语言数据分析和可视化极好的素材。...Tidy Tuesday: A weekly data project aimed at the R ecosystem. https://github.com/rfordatascience/tidytuesday...设置工作路径 wkdir <- '/home/user/R_workdir/TidyTuesday/2018/2018-04-02_US_Tuition_Costs/src-e' setwd(wkdir...) 一些关于字体的设置可以参考这篇文章 R/ggplot2保存图片中文字体至PDF——showtext包一文清除所有障碍 。...加载 R 包 library(ggtext) library(tidyverse) library(gganimate) library(transformr) library(fiftystater)
点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 说到数据分析和可视化，大家想到的更多的是用什么来做呢？ Excel？Tableau？Power BI？Python？...…… 作为专业的数据分析和可视化老牌工具，R有丰富的生态，可视化能力也非常强，从最近新出版的《R实战：系统发育树的数据集成操作及可视化》的销售火爆程度来看，大家对R在数据分析可视化方面的表现是真心认可！...用R做数据分析可视化真的很香吗？它和其他数据分析工具相比有什么优势？如何高效地学会使用R及相关的各种包？...R，和其他数据分析可视化相比各有什么优缺点？ 2. R的发展前景如何？ 3. R的学习路径和学习建议 4. 如何结合ChatGPT来使用R？ 5. 如何高效使用好R的各种软件包？ 6....、tidytree、ggtree等R软件包进行系统发育树的数据集成分析及可视化 本书系统地介绍使用treeio、tidytree、ggtree 和ggtreeExtra 等R 软件包操作系统发育树的全套流程
geomnet是一个基于ggplot2可视化图形和网络的R包，它使用sna包计算网络布局，并且包含了使用ggplot2绘制圆的geom_circle函数。...install.packages('geomnet') library(dplyr) library(geomnet) data(theme_elements) #theme_elements 分为两组子集，分别edges和vertices...，edges中包含child和parent这两列 #数据整理： TEnet <- fortify(as.edgedf(theme_elements$edges[,c("parent", "child"...#边有方向 labelon = TRUE, size = 1, labelcolour = 'black', #labelon给节点添加标签，调整大小和颜色...＃如果这是不正确的，则重写dat，以使前两列分别为from和to节点。 ＃分别通过from_id和name连接边缘和节点信息。 ＃仅绘制给定书中具有任何连接的字符。
R语言可视化—饼图 今天开始进行R语言可视化的练习，主要参照的是文献《Preoperative immune landscape predisposes adverse outcome in hepatocellular...carcinoma patients with liver transplantation》中的配图，尽量复现，顺便以此夯实R语言基础操作。
可视化是数据分析的重要一环，也是python比较擅长的工作，本笔记系列尽可能采用统一的数据源和基于matplotlib原生版本进行可视化。...数据源是从国家统计局网站上下载的2000年-2017年的全国各省、直辖市、自治区的GDP数据和人口统计数据，2018年的数据尚未公布，不过网上已公布，可作为后续机器学习预测的比对目标；数据源采用csv格式...本笔记是基于pandas进行数据读取的，因此也简单的总结了一下pandas的一些常规操作，比如文件读取、数据显示、数据分布、数据列名的展示，数据的分组和统计，数据的排序，行列数据的汇总，以及行列的转换。...其次本文简单演示了一下如何展示行数据和列数据，以及如何展示多列数据。 本系列的最终目标是通过GDP和人口统计数据集来演示matplotlib的各种主要图表。...import matplotlib #--------------------------获取相关数据------------------------ #从国家统计局下载2000年-2017年GDP数据和人口数据
R base graphs R带有简单的函数来创建许多类型的图形。 例如： ? 在大多数情况下，您可以使用以下参数来自定义绘图： pch：改变点形状。 允许值包括1到25之间的数字。...分别指定主标题和x / y轴标签 las：对于垂直x轴文本，使用las = 2。 在下面的R代码中，我们将使用iris数据集来创建： 首先我们绘制一个以iris ?...Lattice graphics 提供了一个绘图系统，旨在改进R基本图形。 安装软件包后，使用R命令install.packages（“lattice”）。格子包中的主要功能： ?...它还可以用来控制点的颜色，大小和形状等...... geometry：对应于图形类型（直方图，箱形图，线图，......）...ggplot2包中的主要功能是ggplot（），它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。
PCA结果可视化 4.1 ggbiplot包 碎石图 biplot 4.2 ggfortify包 4.3 factoextra包可视化 4.3.1 特征值可视化 4.3.2 变量信息可视化...变量坐标(coord)与相关性(cor)可视化 cos2可视化 contrib可视化 变量分组 4.3.3 样本可视化scores 样本坐标可视化 样本的cos2与contrib图 4.3.4...如果我们的变量中有噪音的话，我们就在无形中把噪音和信息的权重变得相同，但PCA本身无法区分信号和噪音。在这样的情形下，我们就不必做定标。...特征向量是单位向量，其平方和为1。特征向量主要起转换作用，其数值不能说明什么问题，解释力更强的是载荷loadings，但很多R输出中经常混用，egien vector与loadings。...PCA结果解释 下文引用chentong的内容 prcomp函数会返回主成分的标准差、特征向量和主成分构成的新矩阵。 不同主成分对数据差异的贡献和主成分与原始变量的关系。 1.
REmapC函数允许我们同时在一张地图上制作填充图和点图、线图。 library(REmap) library(baidumap) ?
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