现在项目需要R语言做几个线性拟合,画一些点图,突然需要画误差线,网上找了下,可以用代码实现..效果如下 xx1<-c(xxxxxx,xxxx,xxxxx) yy1<-c(xxxxxx,xxxx,xxxxx) std1<-c(xxxxxx,xxxx,xxxxx) std2<-c(xxxxxx,xxxx,xxxxx) plot_stdy <- function(x, y, sd, len = 1, col = "black") { len <- len…

R语言:表格的线图转化 最先选取的是北京各区普通住宅成交十年(2016年及2006年)涨幅对比.这张图比较plain,主要拿来练习: 1.数据表格的基本整理及计算 2. 数据的初步分析 3.线图的基本绘图 图片来自网络 图片输入为excel,然后倒入到r程序中. install.packages("openxlsx") library(openxlsx) readFilePath<-"E:/citystock.xlsx" mydata<-read.xls…

R语言分高水平作图函数和低水平作图函数 高水平作图函数:可以独立绘图,例如plot() 低水平作图函数:必须先运行高水平作图函数绘图,然后再加画在已有的图上面 第一种方法:plot()函数 > sales<-read.csv("dailysales.csv", header=TRUE) #读取文件和列名 > plot(sales$units~as.Date(sales$date,"%d/%m/%y"), #修改日期格式 + type="l…

假设我们现在有CC,CG,GG三种基因型及三种基因型对应的表型,我们现在想要画出不同的基因型对应表型的棒状图及误差棒.整个命令最重要的就是最后一句了,用arrows函数画误差棒.用到的R语言如下: data<-read.csv("E:/model/data.csv",sep=" ",header=T)#导入数据data mean_CC<-mean(data[,1])#计算CC基因型对应的表型的平均值 mean_GG<-mean(data[,2])…

1.在linux中安装好R 2.准备好画曼哈顿图的R脚本即manhattan.r,manhattan.r内容如下: #!/usr/bin/Rscript #example : Rscript plot_manhatom.r XXX.assoc XXX.pdf argv <- commandArgs() #define the function to plot the manhatton and quantitle-quantitle plot plot_manhatton<-function(…

本文以1950年到2010年期间我国的火灾统计数据为例,数据如下所示: (0)加载数据 data<-read.csv("E:\\MyDocument\\p\\Data\\1950~2010火灾情况.csv") x=t(data[1]) y=t(data[2]) z=t(data[3]) w=t(data[4]) maxy=max(y) maxz=max(z)  maxw=max(w) (1)将火灾数.直接损失.死伤人数,分别按年份作图 plot(x,y,type="o&…

plot()函数 plot(cars$dist~cars$speed,           # y~x main="XXX",                                   # 画标题 xlab="XXX",                                    #X坐标轴标题 ylab="XXX",                                    #Y坐标轴标题 xlim=c(0,30…

barplot()函数 1.柱形图 > sales<-read.csv("citysales.csv",header=TRUE) #读取数据 > barplot(sales$ProductA,names.arg=sales$City, #设置Y轴,X轴 +col="black") #设置颜色 结果如下图: 2.水平柱形图 > sales<-read.csv("citysales.csv",header=TRUE) #…

使用ggplot2绘制箱线图 ######*****绘制箱线图代码*****####### data1$学区房 <- factor(data1$school, levels = 0:1, labels = c("否", "是")) #设置学区房数据为因子类型 data1$CATE <- factor(data1$CATE, levels = c('xicheng', 'dongcheng', 'haidian', 'chaoyang', 'fengtai…

1.用qplot(x,data=data,geom.=”bar”,weight=y)+scale_y_continuous("y")画出y关于x的条形. 图中提示binwidth这里是指矩形的宽度,指定之后如下 qplot(x,data=data,geom="bar",weight=y,binwidth=0.2)+scale_y_continuous("y") 2.用qplot(x,data=data,geom.=”bar”)画出来的是频率直方图…

install.packages('wordcloud') library(wordcloud) colors=c('red','blue','green','yellow','purple') data=read.csv("data.csv") wordcloud(data$words, data$freq, scale=c(10,0.5),min.freq=-Inf,max.words=Inf,colors=colors,random.order=F,random.color=F,…

正弦曲线一个周期是2π,我们要先生成x的取值范围. 可以用seq函数生成一个等差序列,步进为0.01 x=seq( 0,  2*pi,  0.01 )   pi表示π y=sin(x) plot(x,y,type='l')         type='l'表示图形显示为线段,line…

本文以1950年到2010年期间我国的火灾统计数据为例,数据如下所示: (0)加载数据 data<-read.csv("E:\\MyDocument\\p\\Data\\1950~2010火灾情况.csv") x=t(data[1]) y=t(data[2]) z=t(data[3]) w=t(data[4]) maxy=max(y) maxz=max(z) maxw=max(w) (1)将火灾数.直接损失.死伤人数,分别按年份作图 plot(x,y,type="o&q…

什么是R语言编程? R语言是一种用于统计分析和为此目的创建图形的编程语言.不是数据类型,它具有用于计算的数据对象.它用于数据挖掘,回归分析,概率估计等领域,使用其中可用的许多软件包. R语言中的不同数据对象是什么?它们是R语言中的6个数据对象.它们是向量,列表,数组,矩阵,数据框和表. 什么使R语言中的有效变量名?有效的变量名称由字母,数字和点或下划线字符组成.变量名以字母或不以数字后跟的点开头. 数组和矩阵之间的主要区别是什么?矩阵总是二维的,因为它只有行和列.但是阵列可以具有任何数量的维度,…

摘要:R语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了R的全貌,何谈学好R语言呢.本文将展示介绍R语言的知识体系结构,并告诉读者如何才能高效地学习R语言. 最近遇到很多的程序员都想转行到数据分析,于是就开始学习R语言.总以为有了其他语言的编程背景,学习R语言就是一件很简单的事情,一味地追求速度,但不求甚解,有些同学说2周就能掌握R语言,但掌握的仅仅是R语言的语法,其实这只能算是入门. R语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了R的全貌,何谈学好R语言呢.本文将展示介绍R语言的知识体系结构,并告诉读…

条形图 在R语言中创建条形图的基本语法是 barplot(H, xlab, ylab, main, names.arg, col) H是包含在条形图中使用的数值的向量或矩阵 xlab是x轴的标签 ylab是y轴的标签 main是条形图的标题 names.arg是在每个条下出现的名称的向量 col用于向图中的条形提供颜色   组合条形图和堆积条形图 # Create the input vectors. colors <- c("green","orange",…

误差线用于显示数据的不确定程度,误差一般使用标准差(Standard Deviation)或标准误差(Standard Error). 标准差(SD):是方差的算术平方根.如果是总体标准差,那么用σ表示,如果是样本标准差,那么用s表示.标准差反映数据集的离散程度,标准差越小,就说明数据越集中在其平均值附近.公式:(总体),(样本)     标准误差(SE):是样本分布的标准差.如果是样本平均数分布的标准差,那么就称为SEM(standard error of the mean),就是说每次从总体…

                                                        先来看看成果图: OK,开始画图: 实验背景声明:在脑影像分析中,我们首先构建脑网络,然后使用双样本t对比两组人的连接差异,然后使用以上的图进行可视化,一般红色连接代表显著升高,绿色代表显著下降.(非必须,根据实际需求设计,如上图中红色代表相应的连接差异与HAMD抑郁量表评分显著相关,绿色表示不相关).这里呢,我们研究了一组病人以及年龄性别匹配的健康被试的fMRI的数据,首先进行fMR…

数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析. "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的.R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解. 绘制基本直方图 本例选用如下测试集: 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表…

R语言基础绘图系统 基础图形--条形图.误差图 3.条形图 barplot接收的数据是矩阵而非数据框. data <- sample(c(50:80),5) barplot(data,col=heat.colors(5)) my_matrix <- matrix(data=sample(10:40,9), nrow = 3, dimnames = list(c('A',"B",'C'), paste('dose',1:3))) barplot(t(my_matrix), b…

写在前面的话 按照正常的顺序,本文应该先讲一些线性回归的基本概念,比如什么叫线性回归,线性回规的常用解法等.但既然本文名为<从一个R语言案例学会线性回归>,那就更重视如何使用R语言去解决线性回归问题,因此本文会先讲案例. 线性回归简介 如下图所示,如果把自变量(也叫independent variable)和因变量(也叫dependent variable)画在二维坐标上,则每条记录对应一个点.线性回规最常见的应用场景则是用一条直线去拟和已知的点,并对给定的x值预测其y值.而我们要做的就是找出…

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵…

本文对应<R语言实战>第8章:回归 回归是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量或解释变量)来预测响应变量(也称因变量.效标变量或结果变量)的方法.通常,回归分析可以用来挑选与相应变量相关的解释变量,可以描述两者的关系,也可以生成一个等式,通过解释变量来预测响应变量. 回归分析的各种变体 回归类型 用途 简单线性 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量 多项式 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,模型的关系是n阶多项式 多元线性 用两个或多个量化的解释变量预测一个…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 社群划分跟聚类差不多,参照<R语言与网站分析>第九章,社群结构特点:社群内边密度要高于社群间边密度,社群内部连接相对紧密,各个社群之间连接相对稀疏. 社群发现有五种模型:点连接.随机游走.自旋玻璃.中间中心度.标签发现. 评价社群三个指标:模块化指标Q.网络聚类系数.网络密度. 画图有三种方法:直接plot.书中自编译函数.SVG. ----…

R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加…

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语…

R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就…

[R笔记]R语言函数总结   R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(…

时序分析会用到的函数 函数 程序包 用途 ts() stats 生成时序对象 plot() graphics 画出时间序列的折线图 start() stats 返回时间序列的开始时间 end() stats 返回时间序列的结束时间 frequency() stats 返回时间序列中时间点的个数 window() stats 对时序对象取子集 ma() forecast 拟合一个简单的移动平均模型 stl() stats 用LOESS光滑将时序分解为季节项.趋势项和随机项 monthplot()…

数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1…