这几天处理数据，经常需要把原始数据进行变形以方便运算，比如长长的数据变成宽宽的数据，宽宽的数据变成长长的数据，总而言之，就是要对数据做一个变形整合。如果一个人要变形，那他应该去韩国，如果一个数据要变形，那它应该来reshape2包。虽然R自身带有reshape函数，但自从有了reshape包，reshape函数倒不引人关注了，再后来，reshape2包替代了reshape包，所以我们现在用的都是r
三维旋转矩阵描述的是在三维空间中物体的旋转关系，我们难以直观地从旋转矩阵上看出旋转的具体情况。但是，它可以由欧拉角变换而来，也就是可以视为绕着xyz三个轴分别进行旋转后结果的叠加，是一系列三角函数相乘的结果。比如，通常我们所使用的rpy角： 关于不同旋转表达方式之间的转换这里不做赘述，感兴趣的可以参考：四种三维空间旋转表示方法“轴角、旋转矩阵、欧拉角、四元数”之间的相互转换总结。下面直接进
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2023-09-17 14:55:20
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一、前言火山图是做差异分析中最常用到的图形，在前面的推文中，我们也推出了好几期火山图的绘制教程，以及很多火山图的教程也可以参考。R语言绘制精美图形 | 火山图 | 学习笔记、各类差异基因火山图汇总 | 学习笔记等等。大家根据自己的需求绘制相关的火山图即可。今天，我们学习使用volcano3D绘制3D火山图，我们会给出详细的绘图过程。注意： 小杜的生信笔记分享的教程是结合自己的需求进行分享，难免会有
1.R语言编程特征1.1 R语言数据结构R语言数据结构其实以数据类型的方式出现，有数据框，数组、向量和矩阵，因子和列表。数据框dataframe是统计专业常用数据集，而因子factor是分类所用的方法，表明了R语言鲜明的经济统计色彩。向量vector类似一维数组，但是没有行名和列名，只有标签names。数组array包括一维数组，二维数组和三维数组和多维数组，三维数组有行、列和层，有行名rowna
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2023-09-13 11:49:34
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多数据柱形图用于比较一个类别或多个类别，在不同数值状态下的表现。需要根据数据类型的不同做一些数据处理工作包括数据合并数据排序。知识点：sort()、melt()数据展示本次所使用的数据如下:mydata<-read.csv("MultiColumn_Data.csv",check.names=FALSE)数据处理现在我们按照数据的年份，将数据变为新的三列，分别为类别列：Catergory、年
本系列主要介绍R语言中当下最好的3D地理可视化，且完全可以商用或科研用。涉及到的包有echarts4r，mapdeck，rayshader。首先展示一下三种包做出的可视化效果，（1）echarts4r 图1 中国航线图 完整视频见本人B站链接， 中国航线可视化www.bilibili.com （2）mapdeck 图2 航线图 引用自mapd
矩阵（matrix）是一种特殊的向量，包含两个附加的属性：行数和列数。所以矩阵也是和向量一样，有模式（数据类型）的概念。（但反过来，向量却不能看作是只有一列或一行的矩阵。数组（array）是R里更一般的对象，矩阵是数组的一个特殊情形。数组可以是多维的。例如：一个三维数组可以包含行、列和层（layer），而一个矩阵只有行和列两个维度 1、创建矩阵矩阵的行和列的下标都是从1开始，如：矩阵a左
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2023-06-19 20:52:28
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要想弄清楚三维数组的切片问题，首先要明白三维数组的维度，定义一个三维数组，将其维度打印输出：import numpy as np
b = np.array([
[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]],
[[13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24]],
[[25,
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2023-09-19 12:09:31
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R语言入门系列课程（3）不积跬步无以至千里，不积小流无以成江河，每天进步一点点，就会遇见更优秀的自己 。
标量相当于点，向量相当于线，由标量构成了向量，由向量构成了矩阵，矩阵相当于二维平面，而数组则是三维空间里的立方体，或多维空间图形。数据框各列相对矩阵数组更为灵活，可以使hi不同模式的数据，而列表则是较为复杂的数据结构，它的元素可以是向量、数组、数据框、列表，甚至函数。今天的内容空分四个
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2023-09-14 14:36:07
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折线图中涉及到gcookbook的包。需要下载安装，在Rstudio中用install(“gcookbook”)即可安装，安装后运行程序即可显示相应的折线图。 引言 折线图一般用于描述一维变量随着某一连续变量变化的情况，连续变量通常为时间。换句话说，折线图最适合描述时间序列数据的变化情况。当然随着离散变量变化也是可以的，不过这个离散变量必须是有序的。画一条折线图一条基本的折线图还是比较简单的，只要
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2023-06-21 20:48:45
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## 如何使用R语言绘制三维散点图
在数据分析与可视化中，三维散点图是一种非常有效的工具，用于展示多变量之间的关系。接下来，我们将详细介绍如何使用R语言实现三维散点图。以下是整个流程的概述：
### 流程概述
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安装必要的R包]
B --> C[加载数据]
C --> D[绘制三维散点图]
R语言进阶之4：数据整形（reshape） 从不同途径得到的数据的组织方式是多种多样的，很多数据都要经过整理才能进行有效的分析，数据整形不仅仅是为了改善数据的外观，也是进行一些统计分析和作图前必要的步骤。数据整形和数据凝练/汇总往往密不可分，这是门学问，是R语言数据处理的内容之一。AD：51CTO技术沙龙 | 赋予APP不同凡响的交互和体验>> 来源： http:/
作者：丁点helper 上篇文章中，我们用世界银行的例子给大家介绍了散点图怎么画，那折线图呢？绘制折线图如果将散点图上的点从左往右连接起来，就会得到一个折线图。今天我们以R中自带的Orange 数据集为例，来学习折线图的画法，该数据集中包含五种橘树的树龄和年轮数据。要考察橘树的年轮如何随着树龄变化，先画个散点图看看： # 先看第一种橘树，提取第一种树的数据，保存在t1中
t1 &l
经过前面一、二维数组的练习后不难发现，想要提高数组的维数，只要在声明数组的时候将索引与中括号再加一组即可，所以三维数组的声明为int A[][][]，而四维数组为int A[][][][] ……，以此类推。使用多维数组时，输入、输出的方式和一、二维相同，但是每多一维，嵌套循环的层数就必须多一层，所以维数越高的数组其复杂度也就越高。以三维数组为例，在声明数组时即赋初值，
大部分情况下，我们使用二维的图像就足以展示我们的数据，但是也无法排出在一些特定的情况下，需要将数据在三维空间进行展示。今天给大家介绍两个用来绘制三维散点图的R包。rgl包首先介绍的是rgl包的plot3d()函数。还是先来看一下这个函数的参数。plot3d(x, y, z,
xlab, ylab, zlab, type = "p", col,
size, lwd, radius,
作者：李誉辉 前言继R_ggplot2基础连载结束，今天开启R_3D图系列的连载。准备工作：安装ggforce包devtools::install_github('thomasp85/ggforce')
install.packages("plot3D")1.基础图形1.1persp()persp()函数在平面上绘制一个三维透视图，需要指定观察方向等信息。 pers
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2023-06-25 15:05:35
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R是一门著名的可用于数据和统计分析的程序语言，本文翻译自R软件官方文档教程《An Introduction to R》，仅供学习和参考。5 数组和矩阵5.1 数组数组array可以看成是多维向量。R支持使用比较简单的方式来创建和操作数组。特别地，矩阵matrix就是二维数组。维数向量dimension vector是一个由正整数组成的向量。它的长度称为它对应的数组的维数。比如,c(4,3,2)对应
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2023-08-21 14:06:44
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文章目录前言一、Matlab插值1.Meshgrid函数2.Griddata函数二、绘制1.使用函数（1）linspace函数（2）peaks函数（3）polt3函数（4）mesh函数（5）surf函数（6）contour函数2.步骤（1）常见数学函数绘图（2）离散数据绘图前言最近需要用到Matlab来绘制三维的地形图等，即通过已知的山地海拔数据，利用Matlab软件使用插值法绘制三维曲面图、等
## R语言创建三维数据
在数据分析和可视化中，有时候我们需要处理三维数据，即数据具有三个维度。在R语言中，我们可以使用一些库和函数来创建和处理三维数据。本文将介绍如何在R语言中创建三维数据，并演示一些基本操作和可视化方法。
### 创建三维数据
在R语言中，我们可以使用`array`函数来创建三维数据。下面是一个简单的示例，创建一个3x3x3的三维数组：
```markdown
```R
# 如何在R语言中创建矩阵三维
## 1. 确定矩阵三维的维度和数值
在R语言中，可以使用`array()`函数来创建多维数组，其中包括矩阵三维。首先，确定矩阵三维的维度和数值。假设我们要创建一个3x3x3的矩阵三维，数值为1到27。
## 2. 使用array()函数创建矩阵三维
```markdown
```R
# 创建3x3x3的矩阵三维
matrix_3d 2.使用array()
