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

画箱图的函数: boxplot()##help(boxplot)查询具体用法   图例的解释: 如下图,是两个简单的箱图. 中间的箱子的上下边,分别是第三,一个四分位数. 中间的黑线是第二四分位数(中位数). 设r是变量的四分位距,箱图上方的小横线是小于或等于第三个四分位数+1.5*r的最大观测值.同时下方的小横线是,大于等于第一个四分位数减去1.5*r的最大的观测值. 图中的小白圈,代表很大可能性上是离群点(outlier).(在其他图中也适用)       总结: 箱图给出了大量的信息,不仅

[学习总结]GirlsInAI ML-diary 总 原博github链接-day21 初识 Numpy, Matplotlib, Seanborn [柱状图.折线图.箱图] 一.Titanic练习赛介绍 二.特征分析与选择 (PassengerId,Pclass,Name,Sex,Age,SibSp,Parch,Ticket,Fare,Cabin和Embarked等..) 一.Titanic练习赛介绍 Titanic练习赛主要就是预测乘客是否存活,训练集中有乘客的若干特征与存活情况,乘客特征是

在R中多图画到一起的时候,各图间距通常默认的较远. 如下图: 1 par(mfcol=c(2,1)) 2 plot(1:100) 3 plot(1:100) 调整图片间距这时我们要用到par()函数中的两个调节边距的参数,mar()和oma(). 四个数字分别表示,下.左.上.右四个方向的内外边距,数值愈大距离越远:内外边距配合,缩减图间距. 1 par(mfcol=c(2,1),mar=c(1,4,1,1),oma=c(2,2,2,2)) 2 plot(1:100) 3 plot(1:100)

1.设置图形要素的颜色 Plot函数中,使用col=参数来决定要素的颜色 如果不指定plot type,颜色加在散点上,如果指定了plot type,例如line,则颜色加在线上 其它函数,例如barplot()和histogram()也使用col=参数影响颜色 2.颜色的表示 ①颜色名 > colors() #查看所有颜色名 > plot(rnorm(1000),col="yellow") ②数值 > palette() #查看当前调色板 (缺省调色板下,1表示黑色

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",

#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*- from matplotlib.pyplot import * x=[1,2,3,4]y=[5,4,3,2] # 创建新图标figure() # 对角线图 第1个参数:2行 第2个参数:3列的网格 第3个参数:图形在网格的位置subplot(231)plot(x,y) # 垂直柱状图subplot(232)bar(x,y) # 水平柱状图subplot(233)barh(x,y) # 堆叠柱状图-颜色间隔su

在画之前首先介绍一下Matlab boxplot,下面这段说明内容来自http://www.plob.org/2012/06/10/2153.html   由于matlab具有强大的计算功能,用其统计数据功能优点显而易见,这里分享使用matlab中的boxplot的一些技巧,供大家参考. Matlab boxplot命令 格式如下 boxplot(X):产生矩阵X的每一列的盒图和“须”图,“须”是从盒的尾部延伸出来,并表示盒外数据长度的线,如果“须”的外面没有数据,则在“须”的底部有一个点. w

一.散点图stripplot( ) 与swarmplot() 1.分类散点图stripplot( ) 用法stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None,jitter=True, dodge=False, orient=None,   color=None, palette=None,size=5, edgecolor="gray", linewidth=0, ax=None, **kw

如何将存储在磁盘上的邻接矩阵输入到 R 程序中,是进行社交网络分析的起点.在前面的章节中已经介绍了基本的数据结构以及代码结构,本章将会面对一个实质性问题,学习如何导入一个图以及计算图的一些属性. 图的文件表示 导入一个图 生成人工网络 图的基本分析 图的文件表示 在计算机中,最常见的两种表示图的基本结构是邻接矩阵和邻接表.以最简单的无权无向图为例,邻接矩阵中第 \(i\) 行第 \(j\) 列的元素 \(a_{ij}\) 如果等于 1,则表示顶点 \(i\) 和顶点 \(j\) 之间有边,即邻接

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

.6 统计作图 4.6.1 正整数的频率表 命令 正整数的频率表 函数 tabulate 格式 table = tabulate(X) %X为正整数构成的向量,返回3列:第1列中包含X的值第2列为这些值的个数,第3列为这些值的频率. 例4-49 >> A=[1 2 2 5 6 3 8] A = 1 2 2 5 6 3 8 >> tabulate(A) Value Count Percent 1 1 14.29% 2 2 28.57% 3 1 14.29% 4 0 0.00% 5 1

此书网上有英文电子版:Machine Learning with R - Second Edition [eBook].pdf(附带源码) 评价本书:入门级的好书,介绍了多种机器学习方法,全部用R相关的包实现,案例十分详实,理论与实例结合. 目录 第一章 机器学习简介 第二章 数据的管理和理解 第三章 懒惰学习--使用近邻分类 第四章 概率学习--朴素贝叶斯分类 第五章 分而治之--应用决策树和规则进行分类 第六章 预测数值型数据--回归方法 第七章 黑箱方法--神经网络和支持向量机 第八章 探

本文参考数据挖掘与R第二章节 读入数据 方法1,下载Data mining with r的配套包 install.packages('DMwR') 方法2,下载txt数据,并且读入数据.方法见上文.     Summary()#的到数据的摘要,概括.(包括最大,小值,中值,均值,4分为,NA的数量) summary(algae)     season       size       speed         mxPH            mnO2       autumn:40   lar

在真实的世界中,缺失数据是经常出现的,并可能对分析的结果造成影响.在R中,经常使用VIM(Visualization and Imputation of Missing values)包来对缺失值进行可视化和插补.在使用VIM绘图时,有些绘图函数会对缺失值会自动进行插补. 缺失数据的分类: MCAR(完全随机缺失):若变量的缺失数据与其他任何观测或未观测的变量都不相关,则数据为MCAR.. MAR(随机缺失):若变量的缺失数据与其他观测变量相关,与未观测变量无关,则数据缺失是随机缺失. NMAR

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(

本文转载自微信公众号 “生信补给站”,https://mp.weixin.qq.com/s/41iKTulTwGcY-dHtqqSnLA 多个图形进行组图展示,可以既展示一个“事情”的多个角度,也可以进行异同的比较,同时也是发表论文所必须的. 可以利用PS或者AI进行处理,但是图形的大小,位置,布局,字体等的调整也不是一个小工程.本文利用R包 - ggpubr 函数从0开始介绍组图的合并方式,也许…… 比AI或者PS更简单易学呢. 基础函数进行组图合并可参考[R |绘图边距及布局 一 载入数据,

原博: 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