帮助文档 https://github.com/davidsjoberg/ggbump
请此图是完全交互式的：当鼠标移到系列上时，将显示各个值。还可以选择要放大的图形区域（双击缩小）。
今天遇到一个分组求均值的问题，愣是看不出问题出在哪了，大家帮我看看文末的代码是哪里出问题了，或者留言说一下自己分组求均值在R语言里是如何实现的。
R 作为入门级编程语言，被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。 本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。 R绘图的原理 使用R绘图，我们需要在脑海中明确几个必要元素。首先，需要有一张空白的画布， 如下图所示。其次，我们需要根据数据确定X轴、Y轴，以及X轴Y轴的取值范围，因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。接下来，我们就可以选择适当的图表类型（折线图、柱状图、点状图等），并根据数据坐标在坐标系中描绘数据。最后，我们还可以在画布上添加额外信息，例如图表名称，图例等，当然
在上一次的推文中，我们已经介绍了很多应用广泛的图形。它们主要用于展示单类别型或连续型变量的分布情况。这一次，我们来讨论一下怎么利用图形展示双变量间关系(二元关系)和多变量间关系(多元关系)。展示变量关系的图形有很多，我们今天就主要介绍几种。
多个水平的箱线图，可以展示不同水平的分布、平均值、方差等信息，也可以把显著性甚至多重比较加上去，R语言包这方面越来越友好了，代码都封装好了，十分流畅！
GraphPad Prism是一款功能强大的医学绘图软件。它的基础生物统计学、曲线拟合和科学制图软件的功能，为管理和组织在不同实验中收集的科学数据提供了一个强大的解决方案。
在R语言中可以使用基本绘图函数lines(x, y, type=)来绘制线条，这里参数x和y分别是数值型向量，代表着横坐标和纵坐标的数据，参数type=主要是用来控制线条的类型。
输入后会在Rstudio右上角框框Environment中显示，在控制台中输入x，回车后就会显示1+4的值，即5。
话说“一图胜千言”，在各类数据分析报告中经常会看见各种各样的图形，例如折线图、条形图、箱线图、点图等。
与RSHINY 图表相关的主要原因是它的内置交互性。我希望用户只是将鼠标悬停在积分上，然后看到一段描述上一年转变的文字。结果很简单，只是有点难看paste。一个奇怪的事情是alpha功能，它被控制toRGB("colour", "alpha")，但称为不透明度plotly。在应用程序中，默认情况是在1990年显示参议院共和党人（即与1989年的差异）：
由上图可以看出，威少本赛季较上个赛季的进攻方式的变化：略微增加了三分球，减少了长两分，其他没有明显变化
今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。 不要觉得专门为线条写一章推送有点小题大做，其实线条对于图表而言，功不可没，即便是不起眼的网格、轴线、或者线条的粗线、线型、磅数等都将决定着你的图表品质。 R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多，最常见的场景就是我们做geom_line()（折线图）、geom_path（）(路径图),以及图表的绘图区（panel）、图表区、网格系统（grid）中所涉及到的线条。 今天以一个折线图为例，简要说明ggplot函数中关于线条的主要参数及其效
值此中秋佳节到来之际，“科研猫”祝大家节日快乐，还精心给大家备了一份送来圆圆的月饼。
看我今天给大家带来了什么？ 美貌与智慧并存的折线图 这个图看起来很简单哈， 但是画起来稍微有点繁琐， 小仙马上又要开始唠叨模式， 希望对大家能有所帮助。 Step 01 绘图数据的准备 首
iris是R语言自带的数据框。iris$Sepal.Length表示iris数据框的Sepal.Length这一列数据
在为手头数据无法给出事情真相和发愁吗？作为一名数据工作者，总会有这种问题浮在心头。手头的数据，大部分时候是原始数据集，准确地说，应该是基于目的驱动所采集过来的原始数据集，面对这些原始数据集，如何揭示事情的真相，这就是我们需要思考和行动的事情。 统计能化繁为简，帮助您让一堆堆令人困惑的数据发挥作用。换而言之，掌握统计知识和思维，可以帮助我们理解好数据，从而发觉数据的价值，看到数据所要表现的真相。 当你发现数据的真相之后，接下来就需要借助可视化的方法来表现，使之公之于众。对于数据的真相，如何进行可视化，选择可视
在为手头数据无法给出事情真相和发愁吗？作为一名数据工作者，总会有这种问题浮在心头。手头的数据，大部分时候是原始数据集，准确地说，应该是基于目的驱动所采集过来的原始数据集，面对这些原始数据集，如何揭示事情的真相，这就是我们需要思考和行动的事情。 统计能化繁为简，帮助您让一堆堆令人困惑的数据发挥作用。换而言之，掌握统计知识和思维，可以帮助我们理解好数据，从而发觉数据的价值，看到数据所要表现的真相。 当你发现数据的真相之后，接下来就需要借助可视化的方法来表现，使之公之于众。对于数据的真相，如何进行可视
ECharts是一个基于JavaScript实现的开源可视化库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器。recharts是开发者根据ECharts2开发的一个R语言接口，它使我们可以用R语言实现ECharts作图。
最近小仙同学在Nature Cell Biology上看到了这样一张图，很常见的折线图画成这个样子——原来很常见的图标类型也可以“焕发新春”！
编译|黄念 校对|丁一 引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候，现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇（Da Vinci）和毕加索（Picasso）等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品，试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画，试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是，一旦接触到任何可视化的内容、数据时，人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。在本文中，我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 怎样才能
最近我们被客户要求撰写关于马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)的研究报告，包括一些图形和统计输出。
还是先总结一下今天吧，早上一起来发现自己流感中招了，但是还是硬着头皮去了6周没去过的手术室，去做了台jj增粗延长加包皮环切术，因为我是个不合格的一助，硬是做了5个小时才下台，把我老板坑惨了，真是怀疑啥事我去做都会变得不幸。。不过还是学到了很多东西，算是唯一值得开心的事。回来睡了一觉然后就去开会，去吃了个饭回来19：17正式开始今天的学习～7天已经过半！继续加油哇！
在R语言中，plot()是一个函数，用于创建图形或绘制数据的可视化。它可以用于绘制各种类型的图形，包括散点图、折线图、直方图等。plot()函数接受不同的参数，以便指定要绘制的数据、图形类型、颜色、标签等。
地图本身就是可视化的产品,并在发展过程中形成了一系列的理论与方法。这些都自然地会成为地理空间数据可视化技术的基础。地图学也因可视化方法的提出而获得新的动力。GIS也因可视化的支持而为研究者提供了促使逻辑思维与形象思维相结合的认知工具。
ggplot2里画折线图的函数是geom_line()，这个函数是按照y值的大小从左往右，如果要实现上图所示折线的方向可以向左拐，可以使用geom_path()函数，比如
折线图添加误差线是非常常用的一种可视化方法，今天的推文介绍一下使用R语言的ggplot2作图的代码。模仿的是论文 Phased diploid genome assemblies and pan-ge
汽车共享”最早出现于上个世纪四十年代的瑞士,他们发明了“自驾车合作社”，后来日本、英国等国争相效仿，但都未形成规模。而今,共享经济通过互联网达到了一个新的高度，共享汽车项目则乘势如雨后春笋般涌现在全国多个城市，一些人看好，而一些人看衰
前两篇分别介绍了使用Mfuzz包、TCseq包在具有时间序列特点的转录组、蛋白质组数据中分析基因或蛋白表达的时间趋势，并将具有相似表达模式的基因或蛋白划分聚类。这两种方法都是R语言程序包。但如果您不习惯用R，但仍期望实现类似的功能（时间趋势分析、聚类以及可视化作图等），本篇再继续介绍一个图形界面程序，短时间序列表达挖掘器（Short Time-series Expression Miner，STEM），它在很多文献中也常见到。
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权 编译|崔浩 校对|高航，姚佳灵 让我们快速浏览一下这张图表： 这张可视化数据图（最初用Tableau软件创建 ）是如何利用数据可视化来帮助决策者的一个很好的例子。想象一下，如果这些信息通过表格来告诉投资者，你认为你会花多长时间来向他解释？ 如今的世界里，随着数据量的不断增长，很难不用可视化的形式来呈现你数据里的全部信息。虽然有专门的工具，如Tableau, QlikView 和 d3.js，但没有任何东西能代替有很好可视化能力
R语言在可视化的展示上具有很强大的功能，并且可以跟很多语言进行结合使用构建交互的可视化图像。今天给大家介绍下在R语言中如何生成基于Javascript的可视化界面。首先需要用的R包是rCharts，大家看下包的安装：
今天给大家介绍一个非常好用的Python语言可视化工具包-plotnine,让你轻松绘制R语言中的统计图形~~
让我们快速浏览一下这张图表： 这张可视化数据图（最初用Tableau软件创建 ）是如何利用数据可视化来帮助决策者的一个很好的例子。想象一下，如果这些信息通过表格来告诉投资者，你认为你会花多长时间来向他
百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1YVf9lvI5jiK_7pPcdAQtvA
这里仅仅是针对一个数据集，就是r包airway并且通过assay函数拿到其表达矩阵。
对一些因变量进行dummy variable转换。对大数值变量如引擎容量，已行驶的公里数进行log transformation。
自己在课程开始之前就已经完成了R和Rstudio的安装，就直接从R语言基本操作部分开始看了。
我们经常使用的一个关系性指标是相关性。通过可以利用数据框架和绘图来帮助探索相关关系。
cf-plot 是一套 Python 绘图案例，用于绘制气候研究人员常用的等值线图、矢量图和折线图。制作等值线图的数据可通过cf-python传递给 cf-plot，如下例所示：
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。
原文链接是 https://benjaminlmoore.wordpress.com/2014/04/06/author-inflation-in-academic-literature/
为了找出影响价格波动的主要因素，我们使用逐步回归法来剔除一些对于应变量即价格影响很小的自变量剔除出我们的模型，我们分别把WTI Price Field 等自变量的名称改为x1，x2……，最后的突发事件需要用到哑变量，哑变量只需要2个即可，我们将其作为X49，X50，X51,三个参数并将它们的值”正影响”、”无影响”、”负影响”分别改为-1,0,1。
从理论指导角度，数据分析可以划分为基于统计学的和基于数据挖掘的数据分析方法，很显然基于统计学的相对容易理解一些，而数据挖掘对高等数学要求会高一些，相信毕业十几年的同学很可能连A*X**2+B*X+C=0都快忘记了，甚至我不确定等小孩上了初中能不能教的了他数学。
基本常用到的就是左下角的控制台以及右上角的environment,操作的话，感觉比Linux更简洁明了一点，难点是又要重新记命令了 笑哭
R 语言强大的可视化功能在科学研究中非常受欢迎，丰富的类库使得 R 语言可以绘制各种各样的图表。当然这些与本章内容毫无关系😅，因为笔者对绘制图表了解有限，仅限于能用的程度。接下来的内容无需额外安装任何包，仅使用 R 语言自带的绘图工具完成柱状图与折线图的绘制。如果对绘制的图表定制性要求较高，请搜索 ggplot2 包的相关教程。 柱状图 折线图 保存绘制的图表 柱状图 R 语言中使用 barplot() 函数来创建柱状图，下面绘制一个最简单的柱状图： > data1 <- c(0.7795875, 0.86
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