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

R 语言画图的基本参数 点 点的种类 点的种类参数为 pch,每一种符号对应一个数字编号 # 点有25种,为了展示25种点 x = 1:25 y = 1:25 x ## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 ## [24] 24 25 plot(x, x, pch = x) # 在图上随意添加点 lines(10, 15, type = "b", pch = 5) # type的含义 plot(x

R语言画图教程之盒形图 我们之前有分享过一系列的R语言画图代码(PCA图.Pathway图.火山图.RDA图.热图),今天再来补充一个盒形图(箱形图)的代码. 以下代码只是示例,不能直接搬来用哦,注意看注释. --------------代码开始了------------- setwd("E:/") #改变工作目录 data=read.table("data.txt",header=T) #读取数据,"header=T"第一行为表头 mycolo

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

绘制气泡图主要使用函数symbols(x,y,circle=r).当中x.y是坐标轴,r是每一个点的半径. x<-rnorm(10) y<-rnorm(10) r<-abs(rnorm(10)) symbols(x,y,circle = r, bg=rainbow(10)) 此外,我们还能够给每一个气泡加上文字. attach(mtcars) r<-sqrt(disp/pi) symbols(wt,mpg,circle=r, inches=0.3, bg="lightbl

笔者寄语:不论画啥,你先plot准没错. plot 二维坐标绘图 dotchart 点图 barplot 条形图 hist 直方图 pie 饼图 points 添加点 lines 添加线 text 添加文字 title 添加标题 boxplot 箱线图 1.plot函数 ##画图 plot(x~y,xlab="",ylab="",main="",xlim=c(0,45),ylim=c(0,45),pch=18,col=2,cex=5) #xlab

转http://www.cnblogs.com/jiangmiaomiao/p/6991632.html 0 引言 R支持4种图形类型: base graphics, grid graphics, lattice graphics,  ggplot2.其中,Base graphics是R的默认图形系统. 1  基本图形函数plot() plot()命令中的type参数用于明确图形如何绘制,具体type值使用如下: "p" for "points" "l&q

vegan 包是进行群落数据分析最常用的R包,其中的 specaccum 函数用来计算物种的累计曲线 首先看下官方示例: library(vegan) data(BCI) sp1 <- specaccum(BCI, method="random") plot(sp1, ci.type="poly", col="blue", lwd=2, ci.lty=0, ci.col="lightblue") boxplot(sp1,

dose <- c(, , , ,) drugA <- c(, , , , ) drugB <- c(, , , , ) # 数据准备 opar <- par(no.readonly=T) # 保存画图环境 par(lwd=, cex=) # 设置画图环境 plot(dose, drugA, type=, lty=, col=,), main="Drug A vs. Drug B", xlab="Drug Dosage", ylab=&quo

require(ggplot2) require(Cairo) require(grid) p = ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,colour = Species)) p+geom_point() a = p+geom_point() b = qplot(Sepal.Length,Petal.Length,data=iris,geom="point",colour = Species) c = qplot(Species,Se

Graphical Parameters You can customize many features of your graphs (fonts, colors, axes, titles) through graphic options. One way is to specify these options in through the par( ) function. If you set parameter values here, the changes will be in ef

col=ifelse(x<0, "blue", "red") #如果x值为负值,用蓝色表示,反之,用红色表示 abline(v=0,col="grey",lwd=2,lty=6) #用灰色画出垂直线x=0,如果将v=0用h=0代替,表示画水平线y=0 效果图如下:

这才是我要的滑板鞋~~~~~ #glm模型glm.model=train(y~.,data=data_train, method="glm", metric="ROC", trControl=control)#svm模型svm.model=train(y~.,data=data_train, method="svmRadial", metric="ROC", trControl=control) ##预测glm.pred=pr

R语言基础画图/绘图/作图 R语言基础画图 R语言免费且开源,其强大和自由的画图功能,深受广大学生和可视化工作人员喜爱,这篇文章对如何使用R语言作基本的图形,如直方图,点图,饼状图以及箱线图进行简单介绍. 0 结构 每种图形构成一个section,每个部分大致三部分构成,分别是R语言标准画图代码,R语言画图实例,和画图结果. R语言标准画图代码帮助你可以直接使用:help(funciton)查找,实例数据基本都来自内置包的数据,好了,直接切入主图,从最简单的点图开始吧. 1 点图 点图,简单的讲

Logistic逻辑回归 Logistic逻辑回归模型 线性回归模型简单,对于一些线性可分的场景还是简单易用的.Logistic逻辑回归也可以看成线性回归的变种,虽然名字带回归二字但实际上他主要用来二分类,区别于线性回归直接拟合目标值,Logistic逻辑回归拟合的是正类和负类的对数几率. 假设有一个二分类问题,输出为y∈{0,1} 定义sigmoid函数: 用sigmoid函数的输出是0,1之间,用来拟合y=1的概率,其函数R语言画图如下: x = seq(-5, 5, 0.1) y = 1

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.

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

笔者寄语:分类器算法最后都会有一个预测精度,而预测精度都会写一个混淆矩阵,所有的训练数据都会落入这个矩阵中,而对角线上的数字代表了预测正确的数目,即True Positive+True Nagetive. -------------------------- 相关内容: 1. R语言︱ROC曲线--分类器的性能表现评价 2.机器学习中的过拟合问题 3.R语言︱机器学习模型评估方案(以随机森林算法为例) -------------------------- 1.TPR与TNR 同时可以相应算出TP

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 社群划分跟聚类差不多,参照<R语言与网站分析>第九章,社群结构特点:社群内边密度要高于社群间边密度,社群内部连接相对紧密,各个社群之间连接相对稀疏. 社群发现有五种模型:点连接.随机游走.自旋玻璃.中间中心度.标签发现. 评价社群三个指标:模块化指标Q.网络聚类系数.网络密度. 画图有三种方法:直接plot.书中自编译函数.SVG. ----

R语言中提供了四类有关统计分布的函数(密度函数,累计分布函数,分位函数,随机数函数).分别在代表该分布的R函数前加上相应前缀获得(d,p,q,r).如: 1)正态分布的函数是norm,命令dnorm(0)就可以获得正态分布的密度函数在0处的值(0.3989)(默认为标准正态分布). 2)同理,pnorm(0)是0.5就是正态分布的累计密度函数在0处的值. 3)而qnorm(0.5)则得到的是0,即标准正态分布在0.5处的分位数是0(在来个比较常用的:qnorm(0.975)就是那个估计中经常用到

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵