主要步骤 ggplot2 数据处理成矩阵形式,给行名列名 hclust聚类,改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据,处理成ggplot2能够直接处理的数据结构,并加上列名 ggplot_tile进行画图 gplots 数据处理成矩阵形式,给行名列名 调制颜色并用heatmap.2画热图(heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类) R语言代码 library(ggplot2) library(data.table) CN_DT <- fread("/home/ywlia

R 可视化学习笔记 记参数挺费劲的,还是用的时候查官方文档吧,现在记个大概就行吧~ 1.ggplot2分层次绘图 1.1 核心理念 把绘图与数据分离,把数据相关的绘图与数据无关的绘图分离,按图层作图.ggplot2可以把绘图拆分成多个图层,且能够按照顺序创建多重图形 使用ggplot2包创建图形时,每个图形都是由函数ggplot()创建的,提供绘图的数据和映射 数据(data):数据框对象 映射(mapping):由aes()函数来设置映射 1.2 ggplot2绘图组件 列几种常见的部件 几何

通路富集结果可视化 12345678 pathway<-read.table("PTC+_transcript_pep_supp_KEGG.txt",header=T,sep="t",stringsAsFactors=FALSE)pp <- ggplot(pathway,aes(richFactor,Pathway))pp + geom_point()pp + geom_point(aes(size=R0vsR3))pbubble = pp + geom

本文版权归http://www.cnblogs.com/weibaar 本文旨在介绍R语言中ggplot2包的一些精细化操作,主要适用于对R画图有一定了解,需要更精细化作图的人,尤其是那些刚从excel转ggplot2的各位,有比较频繁的作图需求的人.不讨论那些样式非常酷炫的图表,以实用的商业化图表为主.包括以下结构: 1.画图前的准备:自定义ggplot2格式刷 2.画图前的准备:数据塑形利器dplyr / tidyr介绍 3.常用的商业用图: 1)简单柱形图+文本(单一变量) 2)分面柱形图

R语言颜色综合运用与色彩方案共享 小魔方 EasyCharts 2016-11-21 今天这篇主要讲解R语言颜色综合运用,主要跟大家介绍如何提取那些专业色彩包中的颜色搭配用于在基础绘图系统和高级绘图系统中共享. 其实无论是R语言的预设配色系统.自定义颜色表还是哪些专属配色包,我们所使用(或者R语言识别的)的仅仅就是一组字符向量所代表的色值而已,并不神秘. 通过scales中的色彩获取函数,我们可以将专属配色主题(RColorBrewer.ggthemes)中的配色主题提取出来,以函数的形式传递给

1.简介 通常在R中从来进行分析和展现的数据都是以基本的格式保存的,如.csv或者.Rdata,然后使用.Rmd文件来进行分析的呈现.通过这个方式,分析师不仅可以呈现他们的统计分析的结果,还可以直接生成pdf和html文件,节省了大量的时间.但是,当你想要给其他人参阅你的文档的时候,你就需要编译.Rmd文件,并且必须要有以下两个文件: the data the knitted .Rmd 如果可以嵌入分析到数据中并且只需发送一个文件,则会让人感到非常更加简单.而linpe包(作者:Andrea S

一.学习目标. (1)了解Matlab与数学建模竞赛的关系. (2)掌握Matlab数学建模的第一个小实例—评估股票价值与风险. (3)掌握Matlab数学建模的回归算法. 二.实例演练. 1.谈谈你对Matlab与数学建模竞赛的了解. Matlab在数学建模中使用广泛:MATLAB 是公认的最优秀的数学模型求解工具,在数学建模竞赛中超过 95% 的参赛队使用 MATLAB 作为求解工具,在国家奖队伍中,MATLAB 的使用率几乎 100%.虽然比较知名的数模软件不只 MATLAB. 人们喜欢使

hr员工数据分析项目实战 (数据已脱敏) 背景说明 某公司最近公司发生多起重要员工意外离职.部分员工工作缺乏积极性等问题,受hr部门委托,开展数据分析工作. 经与hr部门沟通,确定以下需求: 制定数据仪表盘实时监控人员变动情况(比如能预知员工离职节点),制作员工画像. 原始数据说明: 共两个sql数据,“hr数据”.“员工满意度及绩效考核数据”.其中hr数据中,转过岗的员工有转岗前和转岗后的两条数据:“员工满意度及绩效考核数据”中有测试数据ID为负,职务序列为管理的员工没有满意度数据. 项目实施

龙书相关知识点总结 //*************************引论***********************************// 1. 编译器(compiler):从一中语言(源程序)等级的翻译成另外一种语言(目标语言)编写的程序过程.如果目标语言是可执行的机器语言,那么它就可以被用户调用,处理输入并产生输出. 2. 解释器(interpreter):一般可以认为是编译器过程的前半部分,其不生成目标语言. 3. 常见的语言处理系统流程图: 上面是宏观的解释编译器,微观来说

Java 使用 CommonsMath3 的线性和非线性拟合实例,带效果图 例子查看 GitHub Gitee 运行src/main/java/org/wfw/chart/Main.java 即可查看效果 src/main/java/org/wfw/math 包下是简单的使用 版本说明 JDK:1.8 commons-math:3.6.1 一些基础知识 线性:两个变量之间存在一次方函数关系,就称它们之间存在线性关系.也就是如下的函数: \[f(x)=kx+b \] 非线性:除了线性其他的都是非线

首先我把题目先列到这里,可以仔细看一下题. (1)设计一个名为Geometric的几何图形的抽象类,该类包括: ①两个名为color.filled属性分别表示图形颜色和是否填充. ②一个无参的构造方法. ③一个能创建指定颜色和填充值的构造方法. ④一个名为getArea()的抽象方法,返回图形的面积. ⑤一个名为getPerimeter()的抽象方法,返回图形的周长. ⑥一个名为toString()的方法,返回该几何图形的字符串描述. (2)设计一个名为Circle的圆类来实现Geometric

##################    Rancher v2.1.7  +    Kubernetes 1.13.4  ################ #######################    以下为声明  ##################### 此文档是在两台机上进行的实践,kubernetes处于不断开发阶段 不能保证每个步骤都能准确到同步开发进度,所以如果安装部署过程中有问题请尽量google 按照下面步骤能得到什么? 1.两台主机之一会作为Rancher的serve

txt_filename = './files/python_baidu.txt' # 打开文件 file_obj = open(txt_filename, 'r', encoding='utf-8') # 读取整个文件内容 all_content = file_obj.read() # 关闭文件 file_obj.close() print(all_content) 结果: Python (英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语

{#portal.html#} {## ————————46PerfectCRM实现登陆后页面才能访问————————#} {#{% extends 'king_admin/table_index.html' %}#} {#{% block right-container-content %}#} {#<div class="container col-lg-offset-3">#} {# <h2><a class="form-signin-he

时间模块 time datatime time.clock(2.7) time.process_time(3.3) 测量处理器运算时间,不包括sleep时间 time.altzone 返回与UTC时间的时间差,以秒计算 print(time.altzone)      输出: -32400 time.asctime() 将struct时间格式转为可读的时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016" print(time.asctime()) 输出: Mon Jan  2

ggplot2简介: 在2005年开始出现,吸取了基础绘图系统和lattice绘图系统的优点,并利用一个强大的模型来对其进行改进,这一模型基于之前所述的一系列准则, 能够创建任意类型的统计图形 1.导入包 library(maps) library(maptools) library(rgdal) library(plyr) library(MASS) library(dplyr) library(ggplot2) 案例1:钻石数据集 采用ggplot2自带的钻石数据集. 数据集变量简介 ##

我们说Excel有难度的图表,可以考虑ggplot2是否更方便,本帖的例子就是用ggplot做玫瑰图. Excel做玫瑰图有一定难度,可以使用雷达图或圆环图来构建,我的博客上曾有多个帖子讨论这个,见 1.已被sohu隐藏 2.已被sohu隐藏 3.圆环图做南丁格尔玫瑰图:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6bc5205e0101jk0r.html 但在ggplot2中做这个图表类型却是非常的简单方便. #读入你的数据.还是使用以前例子的数据,如下图: rose <-

上一篇说了qplot函数,现在说一下ggplot函数 本身不能实现,需要添加层才可以.ggplot2的核心函数 library(ggplot2) ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) + geom_point(col="steelblue",alpha=0.4,size=5) #做散点图,半透明蓝色大小为5.使用了两层. ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) + geom_point(aes(color=factor(Mont

1.pairs()函数 > pairs(iris[,1:4]) #取iris数据集的第一列到第四列两两作图 2.plot()函数 > plot(iris[,1:4], + main="Relationships between characteristics of iris flowers", #设置图标题 + pch=19, #散点为实心圆 + col="blue", #设置颜色 + cex=0.9) #符号的大小,表示pch的倍数 3.par()函数

图例太多时,会挤压正图,显得正图展示区域很小,这时有必要缩小图例. ################# # 减小ggplot图例 ################# library(ggplot2) p <- ggplot(mtcars, aes(drat, mpg, color = factor(gear), shape = factor(vs))) + geom_point(size = 2) + theme_classic() + theme(legend.position = c(0.1

ggplot2绘图系统--图形分面 ggplot2的分面faceting,主要有三个函数: facet_grid facet_wrap facet_null (不分面) 1. facet_grid函数 facet_grid函数及参数: facet_grid(facets, #x~y, x+y~z margins = F, #仅展示组合数据 scales = 'fixed', #是否通用坐标轴,free_x/free_y/free space = 'fixed', #是否保持相同面积 shrink