曲线拟合:(线性回归方法:lm) 1.x排序 2.求线性回归方程并赋予一个新变量     z=lm(y~x+I(x^2)+...) 3.plot(x,y)    #做y对x的散点图 4.lines(x,fitted(z))    #添加拟合值对x的散点图并连线   曲线拟合:(nls) lm是将曲线直线化再做回归,nls是直接拟合曲线. 需要三个条件:曲线方程.数据位置.系数的估计值. 如果曲线方程比较复杂,可以先命名一个自定义函数. 例:     f=function(x1, x2, a, b

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])

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

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(

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

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

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&

直方图: 核密度函数: 练习题目1: 绘制出15位同学体重的直方图和核密度估计图,并与正态分布的概率密度函数作对比 代码如下: > w <- c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5,+ 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0)> hist(w, freq = FALSE)> lines(density(w), col = "blue")> x <- 4

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

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) #

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

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",

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

                                                        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

R语言基础绘图系统 基础图形--直方图.金字塔图 3.直方图 参数设置及比较. op <- par(mfrow=c(2,3)) data <- rnorm(100,10,5) hist(data,col = 'light green') #默认分组 hist(data,col = 'sky blue',breaks = 15) #分成15组 hist(data,col = 'orange',breaks = seq(-5,25,1)) #自定义组距 hist(data,col = 'pink'

1.直方图 直方图和柱形图的区别:直方图表示频数,柱形图表示数量. 一般直方图的X轴表示取值范围,Y轴表示频数 hist() 函数 > hist(rnorm(1000)) #1000个正态随机数的直方图> hist(islands) #岛屿数据集直方图                                      2.概率密度直方图 > air<-read.csv("airpollution.csv") > hist(air$Nitrogen.

使用ggplot2包绘制直方图 ######*****绘制直方图代码*****####### data1 <- data0[(data0[, 2] <= 500) & (data0[, 4] <= 150000), ] #提取面积500以下且单价十五万以下的观测 ggplot(data1, aes(x = price)) + #选取单价作为横轴 geom_histogram(bins = 30, fill = "grey60") + #画直方图 labs(x

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

孩子上初中时拿到过全年级一次考试所有科目的考试成绩表,正好可以用于R语言的统计分析学习.为了不泄漏孩子的姓名,就用学号代替了,感兴趣可以下载测试数据进行练习. num class chn math eng phy chem politics bio history geo pe0158 3 99 120 114 70 49.5 50 49 48.5 49.5 600442 7 107 120 118.5 68.6 43 49 48.5 48.5 49 560249 4 98 120 116 70