R数据可视化手册学习——条形图

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R数据可视化手册学习——条形图

1. 绘制简单条形图 # 使用ggplot2和gcookbook library(ggplot2); library(gcookbook) g <- ggplot(data = pg_mean, aes(x = group, y = weight)) + geom_bar(stat = "identity", fill = "green", color = "black") # fill表示填充颜色,color表示边线框颜色 g 2. 绘制…

R数据可视化手册学习简单的绘制常见的图形

1.绘制散点图 # 使用ggplot2 library(ggplot2) ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point() 2.绘制折线图 # 使用ggplot library(ggplot2) # 绘制第一条折线附有数据点 g <- ggplot(data = pressure, aes(x = temperature, y = pressure)) + geom_line(color = "blue") +…

R 数据可视化: PCA 主成分分析图

简介主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种无监督的数据降维方法,通过主成分分析可以尽可能保留下具备区分性的低维数据特征.主成分分析图能帮助我们直观地感受样本在降维后空间中的分簇和聚合情况,这在一定程度上亦能体现样本在原始空间中的分布情况,这对于只能感知三维空间的人类来说,不失为一种不错的选择. 再举个形象的栗子,假如你是一本养花工具宣传册的摄影师,你正在拍摄一个水壶.水壶是三维的,但是照片是二维的,为了更全面的把水壶展示给客户,你需要从不同角度拍几…

JavaScript数据可视化编程学习（一）Flotr2，包含简单的，柱状图，折线图，饼图，散点图

一.基础柱状图二.基础的折线图三.基础的饼图四.基础的散点图一.基础柱状图如果你还没有想好你的数据用什么类型的图表来展示你的数据,你应该首先考虑是否可以做成柱状图.柱状图可以表示数据的变化过程或者表示多个数据之间的差异. 1.引入javascrippt 使用flotr2这个JavaScript库来创建图表.使用flotr2之前,不需要引入其他的JavaScript库(比如jquery),但是flotr2必须依赖HTML5的canvas元素的支持.canvas支持的主流浏览器有:chro…

JavaScript数据可视化编程学习（二）Flotr2，雷达图

一.雷达图使用雷达图显示多维数据. 如果你有多维的数据要展示,那么雷达图就是一种非常有效的可视化方法. 由于雷达图不常用,比较陌生,所以向用户解释的时候有一些难度.注意使用雷达图会增加用户认知负担. 当你的数据具备以下特征的时候,雷达图就是一种比较有效的表现形式: (1)没有过多的数据点要显示.6个数据点是雷达图能容纳的最大限度了. (2)数据点有多个维度.如果你的数据只有2. 3个维度,那么使用更传统的图表类型会更合适.雷达图更适合展现4个或更多的维度. (3)每个数据维度都是一个至少可以排…

第三篇：数据可视化 - ggplot2

前言 R语言的强大之处在于统计和作图.其中统计部分的内容很多很强大,因此会在以后的实例中逐步介绍:而作图部分的套路相对来说是比较固定的,现在可以先对它做一个总体的认识. 在上一篇文章中,介绍了使用graphics库进行绘图的方法,而本文将引入一个更为强大的库 --- ggplot2,它能做出各式各样,非常酷炫的统计图(甚至地图,热图等). 本文将结合一个实际项目中的例子讲解如何使用ggplot2绘图. ggplot绘图总体步骤 1. 调用ggplot函数设置图形基本信息 --- 如:使用的数据集…