ggplot2包中绘制点图的函数有两个:geom_point和 geom_dotplot,当使用geom_dotplot绘图时,point的形状是dot,不能改变点的形状,因此,geom_dotplot 叫做散点图(Scatter Plot),通过绘制点来呈现数据的分布,对点分箱的方法有两种:点密度(dot-density )和直方点(histodot).当使用点密度分箱(bin)方式时,分箱的位置是由数据和binwidth决定的,会根据数据进行变化,但不会大于binwidth指定的宽度:当使用…

箱线图通过绘制观测数据的五数总括,即最小值.下四分位数.中位数.上四分位数以及最大值,描述了变量值的分布情况.箱线图能够显示出离群点(outlier),离群点也叫做异常值,通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值. 箱线图提供了识别异常值的一个标准: 异常值通常被定义为小于 QL - l.5 IQR 或者 大于 Qu + 1.5 IQR的值,QL称为下四分位数, Qu称为上四分位数,IQR称为四分位数间距,是Qu上四分位数和QL下四分位数之差,其间包括了全部观察值的一半. 箱线图的各个组成部分的…

ggplot2包实现了基于语法的.连贯一致的创建图形的系统,由于ggplot2是基于语法创建图形的,这意味着,它由多个小组件构成,通过底层组件可以构造前所未有的图形.ggplot2可以把绘图拆分成多个面板,且能够按照顺序创建多重图形,基本上,无所不能,是R开发人员必学必会的包. ggplot2图形系统的核心理念是: 把绘图与数据分离,把数据相关的绘图与数据无关的绘图分离: 按图层作图,有利于结构化思维: 具有命令式作图的调整函数,使绘图更具灵活性,绘制出来的图形美观,同时避免繁琐细节. 使用gg…

使用geom_bar()函数绘制条形图,条形图的高度通常表示两种情况之一:每组中的数据的个数,或数据框中列的值,高度表示的含义是由geom_bar()函数的参数stat决定的,stat在geom_bar()函数中有两个有效值:count和identity.默认情况下,stat="count",这意味着每个条的高度等于每组中的数据的个数,并且,它与映射到y的图形属性不相容,所以,当设置stat="count"时,不能设置映射函数aes()中的y参数.如果设置stat=…

geom_bar()函数不仅可以绘制条形图,还能绘制饼图,跟绘制条形图的区别是坐标系不同,绘制饼图使用的坐标系polar,并且设置theta="y": coord_polar(theta = , direction = , clip = "on") 条形图的高度通常表示两种情况之一:每组中的数据的个数,或数据框中列的值,高度表示的含义是由geom_bar()函数的参数stat决定的,stat在geom_bar()函数中有两个有效值:count和identity.默认…

线图是由折线构成的图形,线图是把散点从左向右用直线连接起来而构成的图形,在以时间序列为x轴的线图中,可以看到数据增长的趋势. geom_line(mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", position = "identity", na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE, ...) 线图中的常用参数: group:线的分组 alpha:线的透明度…

使用ggplot2包绘制时,为了更直观地向用户显示报表的内容和外观,需要使用geom_text()函数添加文本说明,使用annotate()添加注释,并通过theme()来调整非数据的外观. 一,文本图层 向图中增加文本内容,可以使用标度来实现,特殊的标度函数是:labs().xlab().ylab().ggtitle(),分别修改标签(title.x标签.y标签).x标签.y标签和标题,也可以使用geom_text() 和 geom_label() 来实现,前者仅仅是绘制文本,后者会在文本的后…

统计转换和位置调整是ggplot2包中的重要概念,统计转换通常使用stat参数来引用,位置调整通常使用position参数来引用. bin是分箱的意思,在统计学中,数据分箱是一种把多个连续值分割成多个区间的方法,每一个小区间叫做一个bin(bucket),这就意味着每个bin定义一个数值区间,连续值会落到相应的区间中. 一,统计转换图层 使用stat_函数可以减少图层的使用,从而引起对统计变换的注意,而不是视觉外观. 1,移除重复值 使用stat_unique()移除重复值: stat_uniq…

绘制散点图(scatterplots)使用geom_point()函数,气泡图(bubblechart)也是一个散点图,只不过点的大小由一个变量(size)来控制.散点图潜在的最大问题是过度绘图:当一个位置或相邻的位置上出现有多个点,就可能把点绘制在彼此之上, 这会严重扭曲散点图的视觉外观,你可以通过使点变得透明(geom_point(alpha = 0.05))或者设置点的形状(geom_point(shape = "."))来帮助解决该问题. geom_point(mapping…

散点图用于描述两个连续性变量间的关系,三个变量之间的关系可以通过3D图形或气泡来展示,多个变量之间的两两关系可以通过散点图矩阵来展示. 一,添加了最佳拟合曲线的散点图 使用基础函数plot(x,y)来绘制散点图,其中x和y是数值型向量,代表着图形中的点(x,y) attach(mtcars) plot(wt,mpg, main='Basic Scatter plot of MPG vs Weight', xlab='Car Weight(1bs/1000)', ylab='Miles Per G…

使用ggplot2在地图上绘制散点图 ######*****绘制散点图代码*****####### options(baidumap.key = '**************') #设置密钥 beijing <- getBaiduMap('北京市', width = 600, height = 600, zoom = 11, scale = 2, messaging = F, color = "bw") #获取北京地图 ggmap(beijing) + geom_jitter(…

今天在研究Plotly绘制散点图的方法 使用Python3.6 + Plotly Plotly版本2.0.0 在开始之前先说说,还需要安装库Numpy,安装方法在我的另一篇博客中有写到:https://www.cnblogs.com/ws17345067708/p/10531531.html 因为Plotly没有自己独立的线性图形函数,所以把线性图形与散点图形全部用一个函数实现 这个函数是Scatter函数 下面举几个简单的例子 先画一个纯散点图,代码如下: import plotly impo…

用仿ActionScript的语法来编写html5——第五篇,Graphics绘图 canvas本身就是一个Graphics,可以直接进行绘图在actionscript里面,每个Sprite都有一个Graphics,Shape我先不考虑了,它更容易实现些,在Html5中,绘图都是绘在同一个canvas上面的,所以我们现在需要考虑两个问题,1,如何把每个Sprite里的Graphics在不同的时刻,画在同一个地方2,因为我们现在在不停的刷新页面,所以如果我们用Graphics绘图,那么它也需要不断…

1.高水平绘图函数 生成数据 #模拟100位同学学号及三科成绩 num = seq(12340001,12340100) # 形成学号 x1 = round(runif(100,min = 80,max = 100)) #随机产生max100和min80的100位同学科目1成绩 x2 = round(rnorm(100,mean = 80,sd = 5)) #随机产生mean80和sd5的100位同学科目1成绩 x3 = round(rnorm(100,mean = 85,sd = 17)) #…

当我们在绘制散点图的时候,可能会遇到点特别多的情况,这时点与点之间过度重合,影响我们对图的认知.为了更好地反映特征,我们可以加上点的密度信息,比如在原来散点所在的位置将密度用热图的形式呈现出来,再比如在主图的边缘加上直方图等来反映密度.具体实现如下: 先导入数据,除了ggplot2,还有一个ggExtra包 library(ggplot2) library(tidyverse) library(ggExtra) df=read.table("20191126P31_HTODemux_CiteFu…

前言: 在前面介绍了R的基础入门语法之后,现也将最近整理好的一些R的基础绘图实例提供给需要的朋友参考.(温馨提示:代码慎用!按照本博文实例进行练习的话最好能做到举一反三.代码多敲方为上策,切不可隔岸观火!) #基础R绘图 x <- : y <- + x* windows(,);plot(y) #默认情况绘制散点图type="p" windows(,);plot(y,type="l") #"l"即 line首字母 #正态分布随机数图 x…

目录 一. 任务说明 二. 重点提示 三. 示例代码 四.散点hover交互效果的实现 4.1 基本算法 4.2 参考代码 4.3 Demo中的小问题 示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 博客园地址:<大史住在大前端>原创博文目录 华为云社区地址:[你要的前端打怪升级指南] 一. 任务说明 使用原生canvasAPI绘制散点图.(截图以及数据来自于百度Echarts官方示例库[查看示例链接]). 二. 重点提示 学习过折线图的绘制后,…

R绘图命令分为三种类型: 高级绘图命令在图形设备上产生一个新的图区,它可能包括坐标轴,标签,标题等等. 低级画图命令会在一个已经存在的图上加上更多的图形元素,例如额外的点,线和标签. 交互式图形命令允许你交互式的用定点设备(如鼠标)在一个已经存在的图上添加图形信息或者提取图形信息. 基本图库graphics包: 高级绘图函数: plot函数: 这个函数主要用来画散点图. 因为plot() 函数默认启动一个新的页面,所以你需要禁止该操作,因此设定选项newpage = FALSE. plot(x,…

[摘要] 用原生canvasAPI实现百度Echarts图表 示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 一. 任务说明 使用原生canvasAPI绘制散点图.(截图以及数据来自于百度Echarts官方示例库[查看示例链接]). 二. 重点提示 学习过折线图的绘制后,如果数据点只有坐标数据,则通过基本的坐标转换在对应的点上绘制出散点并不难实现.而在气泡图中,当我们直接将百度Echarts示例中的数据拿来经过一定的线性缩小后作为半径直接绘制散点时…

快速上手学python 作者:白宁超 2016年10月4日19:59:39 摘要:python语言俨然不算新技术,七八年前甚至更早已有很多人研习,只是没有现在流行罢了.之所以当下如此盛行,我想肯定是多因素造成了,当然市场需求的重要因素.吴军博士对大数据流行的解释与python流行或许有些默契.数据一直以来都存在,只是在历史条件下,由于计算性能和技术发展的原因,与之匹配的数据处理技术还不是很先进,以至于很多数据被我们舍弃了.同样,python语言简洁流畅等多种优点,也会让第一次接触的编程人员痴迷,…

生成测试数据 绘图首先需要数据.通过生成一堆的向量,转换为矩阵,得到想要的数据. data <- c(1:6, 6:1, 6:1, 1:6, (6:1)/10, (1:6)/10, (1:6)/10, (6:1)/10, 1:6, 6:1, 6:1, 1:6, 6:1, 1:6, 1:6, 6:1) [1] 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 6.0 5.0[15] 4.0 3.0 2.0 1.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0…

使用scatter()绘制散点图 之前写过一篇,使用magic function快速绘图的教程了:https://www.cnblogs.com/jiading/p/11750001.html.但这种方法比较适合用来绘制柱状图,散点图的话,使用下面的代码: import matplotlib.pyplot as plt X=[-1,0,1,2,3,4,-4,8,2,0,-2] y=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] count=len(X) for i in range(count…

数据结构看python 作者:白宁超 2016年10月9日14:04:47 摘要:继<快速上手学python>一文之后,笔者又将python官方文档认真学习下.官方给出的pythondoc入门资料包含了基本要点.本文是对文档常用核心要点进行梳理,简单冗余知识不再介绍,作者假使你用c/java/c#/c++任一种语言基础.本系列文章属于入门内容,老鸟可以略看也可以略过,新鸟可以从篇一<快速上手学python>先接触下python怎样安装与运行,以及pycharm编辑器的使用和配置:篇…

函数修行知python 作者:白宁超 2016年10月9日21:51:52 摘要:继<快速上手学python>一文之后,笔者又将python官方文档认真学习下.官方给出的pythondoc入门资料包含了基本要点.本文是对文档常用核心要点进行梳理,简单冗余知识不再介绍,作者假使你用c/java/c#/c++任一种语言基础.本系列文章属于入门内容,老鸟可以略看也可以略过,新鸟可以从篇一<快速上手学python>先接触下python怎样安装与运行,以及pycharm编辑器的使用和配置:篇…

模块异常谈python 作者:白宁超 2016年10月10日12:08:31 摘要:继<快速上手学python>一文之后,笔者又将python官方文档认真学习下.官方给出的pythondoc入门资料包含了基本要点.本文是对文档常用核心要点进行梳理,简单冗余知识不再介绍,作者假使你用c/java/c#/c++任一种语言基础.本系列文章属于入门内容,老鸟可以略看也可以略过,新鸟可以从篇一<快速上手学python>先接触下python怎样安装与运行,以及pycharm编辑器的使用和配置:…

类的继承案例解析,python相关知识延伸 作者:白宁超 2016年10月10日22:36:57 摘要:继<快速上手学python>一文之后,笔者又将python官方文档认真学习下.官方给出的pythondoc入门资料包含了基本要点.本文是对文档常用核心要点进行梳理,简单冗余知识不再介绍,作者假使你用c/java/c#/c++任一种语言基础.本系列文章属于入门内容,老鸟可以略看也可以略过,新鸟可以从篇一<快速上手学python>先接触下python怎样安装与运行,以及pycharm…

解剖SQLSERVER 第十五篇  SQLSERVER存储过程的源文本存放在哪里?(译) http://improve.dk/where-does-sql-server-store-the-source-for-stored-procedures/ 目前我正在扩展OrcaMDF Studio的功能 不单只支持系统表,DMVs 和用户表 而且也要支持存储过程.那很容易,我们只需要查询sys.procedures --或者查询sys.sysschobjs, 因为当SQLSERVER没有在运行的时候我…

Python之路[第十五篇]:Web框架   Web框架本质 众所周知,对于所有的Web应用,本质上其实就是一个socket服务端,用户的浏览器其实就是一个socket客户端. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8    import socket    def handle_request(client):     buf = client.rec…

Python开发[第五篇]:Python基础之杂货铺   字符串格式化 Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式.format方式 百分号的方式相对来说比较老,而format方式则是比较先进的方式,企图替换古老的方式,目前两者并存.[PEP-3101] This PEP proposes a new system for built-in string formatting operations, intended as a replacement for the existing '…

在matplotlib中使用函数 matplotlib.pyplot.scatter 绘制散点图,matplotlib.pyplot.scatter的函数签名如下: matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold…