本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 以下文章来源于DataCharm,作者 宁海涛 转载地址 https://www.zhihu.com/people/qi-shi-huan-hao-la-14/posts Python-joypy 制作 Python 制作峰峦图有直接的第三方库joypy进行绘制,该库可以直接通过pip安装.可视化代码如下: import matplotlib.pyplot as plt plt

R语言中有很多现成的R包,可以绘制venn图,但是最多支持5组,当组别数大于5时,venn图即使能够画出来,看上去也非常复杂,不够直观: 在实际的数据分析中,组别大于5的情况还是经常遇到的,这是就可以考虑用花瓣图来进行数据的可视化 比如下面这个例子: 来源于该链接  https://www.researchgate.net/figure/235681265_fig3_The-pan-genome-of-Sinorhizobium-The-flower-plots-and-Venn-diagram

最近用R语言画图,plot 函数是用的最多的函数,而他的参数非常繁多,由此总结一下,以供后续方便查阅. plot(x, y = NULL, type = "p", xlim = NULL, ylim = NULL, log = "", main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, ann = par("ann"), axes = TRUE, frame.plot = axes, panel.

标题 plot(c(1:2,2:4),main = "这是主标题",sub = "这是副标题",xlab = "这是x轴", ylab = "这是y轴") 坐标轴筛选 plot(c(1:20,10:30,15:40)) plot(c(1:20,10:30,15:40),xlim = c(10,80),ylim = c(20,40)) 颜色 单一颜色 命令行输入colors(),可以查看所有可用的颜色(当前有657种颜色可供使用

什么是分位数回归 分位数回归(Quantile Regression)是计量经济学的研究前沿方向之一,它利用解释变量的多个分位数(例如四分位.十分位.百分位等)来得到被解释变量的条件分布的相应的分位数方程. 与传统的OLS只得到均值方程相比,分位数回归可以更详细地描述变量的统计分布.它是给定回归变量X,估计响应变量Y条件分位数的一个基本方法:它不仅可以度量回归变量在分布中心的影响,而且还可以度量在分布上尾和下尾的影响,因此较之经典的最小二乘回归具有独特的优势.众所周知,经典的最小二乘回归是针对因

R 语言是一门主要用于统计计算和绘图的高级编程语言.这份 R 语言编码风格指南旨在让我们的 R代码更容易阅读.分享和检查.以下规则系与 Google 的 R 用户群体协同设计而成. 概要: R编码风格约定 文件命名: 以 .R (大写) 结尾 标识符命名: variable.name, FunctionName, kConstantName 单行长度: 不超过 80 个字符 缩进: 两个空格, 不使用制表符 空白 花括号: 前括号不折行写, 后括号独占一行 赋值符号: 使用 <-, 而非 = 分

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是

本文对应<R语言实战>第6章:基本图形:第7章:基本统计分析 ================================================================================================================================================== 本章讨论的图形,主要用于分析数据前,对数据的初步掌握.想要对数据有一个初步的印象,最好的方式就是观察它,也就是将数据可视化.在这个过程中,我们

本文对应<R语言实战>前3章,因为里面大部分内容已经比较熟悉,所以在这里只是起一个索引的作用. 第1章       R语言介绍 获取帮助函数 help(), ? 查看函数帮助 example() 使用函数示例 vignette() 列出vignette文档 vignette("svmdoc") 打开对应文档 管理工作空间 getwd() 显示当前工作目录 setwd("mydirectory") 修改当前工作目录为mydirectory rm(objec

教材就是传说中的机器学习和R语言--中文版,大家可以去图书馆借来看看~~~,例子都是来自书上的 首先介绍一下KNN算法,KNN还好吧,说白了就是一个算距离的公式然后以统计的方式呈现出来,以二维平面为例,平面内已知n个区域,每个区域里面有m(n)个点,现在求一个不在n区域内的点与哪一个区域最近,额,为了"恰当",考虑较远的点的影响会覆盖较近点的影响和没有意义的重复计算,只取k(k<n)个较近点参与计算,这就是这个方法的原理了,简单粗暴~~问题还有就是在数据很大的时候怎么选取K值,书

转载请说明. R语言官网:http://www.r-project.org/ R语言软件下载:http://ftp.ctex.org/mirrors/CRAN/         注:下载时点击 install R for the first time 下面进行一个简单的入门程序学习. 先新建一个txt,叫做 Rice_insect.txt 点我下载,内容为:(用制表符Tab) Year Adult Day Precipitation 1973 27285 15 387.3 1974 239 14

大家熟知的画图ggplot2包 library(ggplot2) #查看系统自带的qplot的函数演示 example(qplot) #R语言的基本对象 向量.矩阵.数组.数据框.列表 R语言的变量都是对象(包括函数),都有mode和lenght方法可以调用 #善用向量化的ifelse()函数 #R语言的下标从1开始,与C等语言不同 #R语言的矩阵元素默认按列存储 #善用apply, sapply, lapply(list apply)等函数,其中sapply(代表simplified appl

来自 Google 的 R 语言编码风格指南R 语言是一门主要用于统计计算和绘图的高级编程语言. 这份 R 语言编码风格指南旨在让我们的 R 代码更容易阅读.分享和检查. 以下规则系与 Google 的 R 用户群体协同设计而成. 概要: R编码风格约定 文件命名: 以 .R (大写) 结尾 标识符命名: variable.name, FunctionName, kConstantName 单行长度: 不超过 80 个字符 缩进: 两个空格, 不使用制表符 空白 花括号: 前括号不折行写, 后括

recommend li_volleyball 2016年3月20日 library(recommenderlab) library(ggplot2) # data(MovieLense) dim(MovieLense) ## [1] 943 1664 MovieLense ## 943 x 1664 rating matrix of class 'realRatingMatrix' with 99392 ratings. image(sample(MovieLense,500),main="R

本文目录 公共参数列表 par 颜色相关 字体相关 字体大小相关 线条相关 符号相关 线条和符号大小相关 结束 本文首发:program-dog.blogspot.com 注1:本文也曾在csdn发布,不过无法忍受csdn超长时间的审核,迁移到博客圆了. 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可. 这一篇介绍par参数比较基础的几个参数用法,涉及颜色,字体,线条和符号,坐标轴,添加图例,组合做图留到下一篇文章. 上一篇文章已经详细的介绍了R语言可视化技术的

本文目录 Java的可视化技术 R的可视化技术 二维做图利器plot的参数配置 *权限机制 *plot独有的参数 *plot的type介绍 *title介绍 *公共参数集合--par *par的权限机制 总结 本文首发 https://program-dog.blogspot.com 注1:本文也曾在csdn发布,不过无法忍受csdn超长时间的审核,迁移到博客圆了. 注2 : 本文含有大量原创图,但本文首发在google的blogspot上,国内图片可能不可见,有时间我会换图床的. 本作品采用知

Twritters的异常检测算法(Anomaly Detection)做的比较好,Seasonal Hybrid ESD算法是先用STL把序列分解,考察残差项.假定这一项符合正态分布,然后就可以用Generalized ESD提取离群点. 目标是检测出时间序列数据集的异常点,如图所示,蓝色线是时间序列数据集,红色是圈是异常点. R语言实现如下,一些依赖包需要install.packages("")或者手动在cran社区下载(注意依赖包的下载).本人github下载源码. 1 主函数是,

Rmarkdown用法与R语言动态报告数据分析用R语言非常便捷,因为R语言的社区强大,并且在不断更新和完善,提供了各种分析利器.Knitr和Rmarkdown包则是数据分析中的动态报告利器. 下面是一份输出HTML文档的Rmd文件.备忘--- # 一级标题(#+空格+文字) ## 二级标题(##+空格+文字) ....... ....... ##### 五级标题 ### 无序列表 运动: - 篮球 - 足球 ### 有序列表排名: 1. 第一名 2. 第二名 3. 第三名 ## 嵌入代码 把r换

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