用R作如下的各国Gini系数的Polar barChart: 作上图的R代码为: library(ggplot2) GiniData<- read.csv('IncomeInequality.csv',head=T) Gini<- ggplot(GiniData, aes(x=paste(GiniIndex,Country),y=GiniIndex,fill=GiniIndex%/%10)) Gini<- Gini +geom_bar(stat="identity",…

解决方案有好几种: 网页版,无脑绘图,就是麻烦,没有写代码方便 极简版,gplots::venn 文艺版,venneuler,不好安装rJava,参见Y叔 酷炫版,VennDiagram 特别注意: 目前主流的韦恩图都只支持5个类别,多了不能使用韦恩图. UpSet某种程度上可以显示多于5个类别,但是结果不是很直观,不推荐. library(ComplexHeatmap) m = make_comb_mat(venn.list) UpSet(m) 1. 网页版的就不说了,非常简单,直接输入数据就…

Q-Q图主要可以用来回答这些问题: 两组数据是否来自同一分布 PS:当然也可以用KS检验,利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断. 两组数据的尺度范围是否一致 两组数据是否有类似的分布形状 前面两个问题可以用样本数据集在Q-Q图上的点与参考线的距离判断:而后者则是用点的拟合线的斜率判断. 用Q-Q图来分析分布的好处都有啥?(谁说对了就给他) 两组数据集的大小可以不同 可以回答上面的后两个问题,这是更深入的数据分布层面的…

>install.packages("gplots") > library("gplots")> p <- data.frame(read.table("test.txt",header = T, sep="\t"))> row.names(p) <- p$gene> p <- p[,2:21]> p_matrix<- data.matrix(p) > heat…

1.时间序列图 plot()函数 > air<-read.csv("openair.csv") > plot(air$nox~as.Date(air$date,"%d/%m/%Y %H:%M"), #把年月日时分秒转换成日期格式 + type="l", + xlab="Time", ylab="Concentration (ppb)", + main="Time trend of…

  1.线图示例 plot()为高水平作图命令,axis().lines().legend()都为低水平作图命令 > rain<-read.csv("cityrain.csv") > plot(rain$Tokyo,type="b",lwd=2, #type ="b"表示即画散点也画直线,lwd设置线宽 + xaxt="n",ylim=c(0,300),col="black", #xaxt…

#导入R包 library(grid)library(futile.logger)library(VennDiagram) #建立测试数据集 A = 1:150B = c(121:170,300:320)C = c(20:40,141:200)Length_A<-length(A)Length_B<-length(B)Length_C<-length(C)Length_AB<-length(intersect(A,B))Length_BC<-length(intersect(…

id percent  k1_B04_WL-1.fs_1   0.021 k31_B04_WL-1.fs_1   0.624 k21_B04_WL-1.fs_1   0.355 k1 K=3  数据输入如上面所示: library(ggplot2) ggplot(b,aes(id,percent,fill=k))+geom_bar(stat="identity",width=1)+xlab("")+ theme_bw()+ theme(panel.grid =ele…

在作热度图的时候我们经常需要将热度图调整透明度后叠加在原图上达到更好的展示效果.比如检测人气密度的热度图: (来自sensetime) 一般作图的时候会第一时间想到matplotlib,因为可以很方便作几乎任何图图,但是最近发现用opencv也很容易执行这个操作. 1. 获取人群密度 输入一张图片我们首先需要获取里面有多少人以及每个人所在的位置信息.这个工作比较复杂,这里不展开讲了,不过提一下集中模式:一种是人群密度不高的场景,可以利用行人检测识别图片中的人及其所在位置,这个方法有很多了,像MT…

数据作为信息的载体,要分析数据中包含的主要信息,即要分析数据的主要特征(即数据的数字特征), 对于数据的数字特征, 包含数据的集中位置.分散程度和数据分布,常用统计项目如下: 集中趋势统计量:  均值(Mean).中位数(Median).众数(Mode).百分位数 离散趋势统计量:标准差(sd).方差(var).极差(range).变异系数(CV).标准误.样本校正平方和(CSS).样本未校正平方和(USS) 分布情况统计量:偏度.峰度 示例函数 集中趋势 均值(mean):描述数据取值的平均位…