在使用堆积条形图时候,新增一个百分比堆积条形图,可以加深读者印象. 封装一个function函数后只需要在调用的数据上改一下pos=‘fill’的代码即可.比较方便. 案例: # 封装函数 fun1<-function(data,xlab,fillc,pos,xname,yname){ ggplot(data,aes(x=xlab,fill=fillc))+ geom_bar(position = pos)+ labs(x=xname,y=yname)+ coord_flip()+ theme_

准备 第一步就是安装R语言环境以及RStudio 图绘制准备 首先安装库文件,敲入指令,回车 install.packages('corrplot') 然后安装excel导入的插件,点击右上角import Dataset,选中From excel即可. 这些操作都很简单~~ 数据预处理 然后到了数据输入了,这么多数据,我们总不能一行输入吧?那得有多蠢 于是我们利用上了数据导入功能,当当当~~ 然而理想很丰满,现实却很蛋疼,导入的excel数据格式不是我们希望的矩阵格式ORZ! 哎,休息下喝杯茶,

一幅图解决R语言绘制图例的各种问题 用R语言画图的小伙伴们有木有这样的感受,"命令写的很完整,运行没有报错,可图例藏哪去了?""图画的很美,怎么总是图例不协调?""啊~~啊,抓狂,图例盖住关键的点了.""怎么才能让图例指哪站哪?" "图例太长怎么办"-- 吐槽吐到累,不如多掌握几个图例(Legend)的软肋,更好地利用R语言绘图. legend(x, y = NULL, legend, fill = NUL

先上图 R语言的REmap包拥有非常强大的空间热力图以及空间迁移图功能,里面内置了国内外诸多城市坐标数据,使用起来方便快捷. 开始 首先安装相关包 install_packages("devtools") install_packages("REmap") library(devtools) library(REmap) 我们来试试其强大的城市坐标获取功能 city<- c("beijing","上海") get_geo

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

##使用leaflet绘制地铁线路图,要求 ##(1)图中绘制地铁线路 library(dplyr) library(leaflet) library(data.table) stations<-read.csv("C:\\Users\\BIGDATA\\Desktop\\文件\\BigData\\R语言\\相关作业文档\\3\\第五次实训课数据\\systation.csv"); stations <- arrange(stations,line,line_id) lin

无论是直方图还是经验分布图,要从比较上鉴别样本是否处近似于某种类型的分布是困难的 QQ图可以帮我们鉴别样本的分布是否近似于某种类型的分布 R语言,代码如下: > qqnorm(w);qqline(w)> 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)> qqnorm(w);qqline(w)

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

正态分布 判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验.   方法一概率密度曲线比较法 看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度,R代码如下: #画样本概率密度图s-rnorm(100)#产生样本d-density(s)plot(d,col=green,ylim=c(0,0.5))#添加正太分布概率密度图s2-seq(from=-4,to=4,length.out=100)lines(s2,norm_expression(s2),col=red) 画图结果如下:   方法二 正太

#========================================================#wolf moose graph version 20170616.R###Data are from Messier,F.1994.Ungulate popuparion models#with predation:a case study with the North American moose.###=====================================

好久没发点新的作品了.......也许...... Que sera, seraWhatever will be, will be

与直方图相比,茎叶图更能细致的看出数据分布情况! 代码: > x<-c(25, 45, 50, 54, 55, 61, 64, 68, 72, 75, 75,+ 78, 79, 81, 83, 84, 84, 84, 85, 86, 86, 86,+ 87, 89, 89, 89, 90, 91, 91, 92, 100)> stem(x) The decimal point is 1 digit(s) to the right of the | 2 | 5 3 | 4 | 5 5 |

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 将代码封装在函数PlotKS_N里,Pred_Var是预测结果,可以是评分或概率形式:labels_Var是好坏标签,取值为1或0,1代表坏客户,0代表好客户:descending用于控制数据按违约概率降序排列,如果Pred_Var是评分,则descending=0,如果Pred_Var是概率形式,则descending=1:N表示在将数据按风险降序排列后,等分N份后计算KS值. PlotKS_N函数返回的结果为一列表,

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

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",

前言 ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据到图

上图是R语言绘制的按地域分布的数据图.更科学,更严谨,也更有质感的样子. 今天瞎写点东西,我在想数据分析的意义是什么,也许就是研究事物存在的形式.而事物存在的形式是什么样子呢,从最初的三维空间,爱因斯坦伯伯把时间也拉了进来,于是时间作为一种变化的空间而存在着,成为第四维.现在好像还发现了第五空间,可能是人的心理空间或者意识空间,还有人说是曲率,不一而足.个人认为i,所有的事物应该都是彼此联系的,没有单纯的独立的与其他东西绝缘的存在.而人的内心,人的思维目前确实是独立于其他四维的空间.所以他应该是

折线图简介 折线图通常用来对两个连续变量的依存关系进行可视化,其中横轴很多时候是时间轴. 但横轴也不一定是连续型变量,可以是有序的离散型变量. 绘制基本折线图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_line()便可绘制出基本折线图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(BOD, aes(x = Time, y = demand)) + # 折线图函数 geom_line()     运行结果:

条形图简介 数据可视化中,最常用的图非条形图莫属,它主要用来展示不同分类(横轴)下某个数值型变量(纵轴)的取值.其中有两点要重点注意: 1. 条形图横轴上的数据是离散而非连续的.比如想展示两商品的价格随时间变化的走势,则不能用条形图,因为时间变量是连续的: 2. 有时条形图的值表示数值本身,但也有时是表示数据集中的频数,不要引起混淆: 绘制基本条形图 本例选用测试数据集如下: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_bar(stat

R语言基础绘图系统 基础图形--条形图.误差图 3.条形图 barplot接收的数据是矩阵而非数据框. data <- sample(c(50:80),5) barplot(data,col=heat.colors(5)) my_matrix <- matrix(data=sample(10:40,9), nrow = 3, dimnames = list(c('A',"B",'C'), paste('dose',1:3))) barplot(t(my_matrix), b