Rstudio画图之后保存的 图片格式如下 上面的几种格式可以直接插入word文档中,但是图片质量很低,锯齿感很明显.若生成PDF,为矢量图(不懂),但是不可以插入word文档中. 最简便的方法就是对PDF截图,质量相对比较可以,但是仍不满意. 较好的方法,将图片保存成EPS(最下面)格式,用Adobe Illustrator 打开,再保存. 百度云链接:https://pan.baidu.com/s/192Nm4oHStgP0zxUCgr70Jw 提取码:2yq0 我自己的账号,下载之后按照一

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

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

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

##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)

转载:(中文翻译者)[http://blog.csdn.net/chen790646223/article/details/49766659] (原文链接)[http://datascienceplus.com/adding-text-to-r-plot/ ] 下面介绍了n中为图片添加文字的方法. # 利用layout函数分割屏幕 layout(matrix(c(1,1,2,2), 2, 2, byrow = T), heights = c(4,1)) # 随意画一张图 plot(rnorm(1

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

pdf 函数中,有一个参数onefile ,  默认值为TRUE, 表示每张图片占用pdf 中的一页 当遇到pdf的前几页为空白时,是因为画图的代码产生了几张空白的图片 如果要消除前面的空白,只需要设置onefile = FALSE 就可以了,此时后面的图片会覆盖前面空白的图片,就实现了消除空白页的效果 代码示例: 默认情况下,一张图占用pdf的一页 pdf("test.pdf") plot(1:5, type = "n", xlab = "",

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,

1:先安装 adobe 并激活 https://blog.csdn.net/xintingandzhouyang/article/details/82558235 2:打开word,点击   文件>选项>加载项.  出现acrobat 3: 设置保存图片 http://baijiahao.baidu.com/s?id=1601754715478020091&wfr=spider&for=pc 点击   首选项>高级设置> 将对图图像的压缩关掉 4:重新保存word为

R中预定义的字符组 代码 含义说明 [:digit:]或\\d 数字; [0-9] [^[:digit:]]或\\D 非数字; 等价于[^0-9] [:lower:] 小写字母; [a-z] [:upper:] 大写字母; [A-Z] [:alpha:] 字母; [a-z]及[A-Z] [:alnum:] 所有字母及数字; [A-z0-9] \\w 字符串; [A-z0-9_] (在ASCII编码下,\w比[:alnum:]多了一个下划线) [:xdigit:]或\\x 十六进制数字; [0-9

stringr包中的重要函数 函数 功能说明 R Base中对应函数 使用正则表达式的函数 str_extract() 提取首个匹配模式的字符 regmatches() str_extract_all() 提取所有匹配模式的字符 regmatches() str_locate() 返回首个匹配模式的字符的位置 regexpr() str_locate_all() 返回所有匹配模式的字符的位置 gregexpr() str_replace() 替换首个匹配模式 sub() str_replace_

元字符有自己的特殊含义 [ ]内的任意字符将被匹配 grep(pattern = "[wW]", x = states, value = T) grep(pattern = "w", ignore.case = T, x = states, value = T) \对元字符进行转义 strsplit("strsplit.also.uses", split = ".") strsplit("strsplit.also.

melt函数可以将宽数据转化为长数据 dcast函数可以将长数据转化为宽数据 > DT = fread("melt_default.csv") > DT family_id age_mother dob_child1 dob_child2 dob_child3 1: 1 30 1998-11-26 2000-01-29 NA 2: 2 27 1996-06-22 NA NA 3: 3 26 2002-07-11 2004-04-05 2007-09-02 4: 4 32 2

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