基于ggplot2包以及corrplot包的相关矩阵可视化包ggcorrplot，ggcorrplot包提供对相关矩阵重排序以及在相关图中展示显著性水平的方法，同时也能计算相关性p-value# 国内清华镜像快速安装包
site="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN"
install.packages("ggcorrplot", repo=site)
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2023-06-25 14:40:07
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当我开讲R语言课程时，开场白通常是：纽约时报的视觉部门或Facebook，现在正在使用这款软件来挖掘数据，给出壮美的可视化效果。不过，说完这些之后，我需要努力给出实际的案例，以展示R语言输出的结果如何变为令人震惊的、信息量巨大的图片。现在，这终于不再那么困难了。去年，我与一位妙人设计师Oliver Uberti，一起写了一本书，其中有100多幅关于伦敦的地图和信息图。我们为这本《伦敦：信息之都》制
目录一、介绍二、代码展示 三、结果展示四、总结五、文本可视化的意义一、介绍 文本是语言和沟通的载体，文本的含义以及读者对文本的理解需求均纷繁复 杂。例如，对于同一个文本，不同的人的解读也是不一样的，有
基于R语言的聊天记录可视化聊天记录数据的导出与读取登录QQ，TIM好像不行点击群的对话框，点击聊天记录的标识在想要导出消息的聊天群里点击导出消息记录，然后存为txt格式。打开RStudio，运行下面代码#读取群消息
root = "D:/coding/chatting_visualization/data/" #聊天记录存储路径
file = paste(root, "ISIP NOW.txt",
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2023-08-17 16:34:05
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R编程允许开发者通过一组内置的函数和库来构建可视化以描绘数据。 在分享可视化的技术实现之前，首先着眼如何选择合适的图表类型。选择合适的图表类型基本呈现类型有四种： ComparisonCompositionDistributionRelationship为了确定哪一种与数据匹配，不妨先从以下几个方面考虑： 在一个图表中显示多少变量？每个变量显示多少数据点？基于时间显示值，还是在项目或组之间显示值？
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2023-06-21 18:47:07
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1. 可重复研究 和 可再生研究（Replication vs. Reproducible Research） 1.1 Replication（可重复） - 独立的研究者 / 数据 / 分析方法 / 工具得到一致的证据 · 小保方晴子 · 具身认知（embodied cognition） - 缺点： · 有些研究不可能被重复：没钱 / 没时间 / 没机会
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2023-05-24 21:46:07
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文本可视化文本可视化系统：1、产生可视化所需数据的问笨分析过程；2、可视化呈现（低纬信息图）；3、用户与信息图的交互；文本分析：主要是对文本信息词汇今次那个提取，利用词汇特征处理数据，分类数据。（文本分析技术：词袋模型、命名实体识别、关键词的抽取、主题分析、情感分析）可视化呈现：视觉编码来呈现文本信息的特征。（呈现方式：网络图、维恩图、树状图、坐标轴）交互：交互方式（高亮、缩放、动态转换、关联更新
文本可视化（词云图）（一）文本可视化种类（1）基于文本内容的可视化基于文本内容的可视化研究包括基于词频的可视化和基于词汇分布的可视化，常用的有词云、分布图和 Document Cards 等。（2）基于文本关系的可视化基于文本关系的可视化研究文本内外关系，帮助人们理解文本内容和发现规律。常用的可视化形式有树状图、节点连接的网络图、力导向图、叠式图和 Word Tree 等。（3）基于多层面信息的可
Echarts数据可视化 文章目录Echarts数据可视化第10章 文本挖掘可视化实践10.1 文本挖掘技术与分析目标10.2 文本挖掘具体流程10.3 文本挖掘可视化与结论 第10章 文本挖掘可视化实践10.1 文本挖掘技术与分析目标文本挖掘(Text Mining) 是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术，属于数据挖掘的一个分支。文本挖掘主要包括：文本分类文本聚类信息抽取文本摘
前言： 学习R将近大半年了，从小白步入了门槛。一直对可视化很感兴趣，很早就看到rCharts这个数据包了，总想下一个玩玩，但苦于在Rstudio的install.package的安装数据包中没找到，又由于忙着学一些建模知识后来也就没在意。最近在自己买的一本书里发现了该包的运用，遂写下该篇文章进行分享。 一、安装及相关安装准备:安装rCharts
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2023-09-05 10:27:38
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KNN是有监督的学习算法，其特点有：1、精度高，对异常值不敏感2、只能处理数值型属性3、计算复杂度高（如已知分类的样本数为n，那么对每个未知分类点要计算n个距离） KNN算法步骤：需对所有样本点（已知分类+未知分类）进行归一化处理。然后，对未知分类的数据集中的每个样本点依次执行以下操作：1、计算已知类别数据集中的点与当前点（未知分类）的距离。2、按照距离递增排序3、选取与当前距离最小的k
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2023-06-26 22:35:31
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数据可视化学习<必运行> install.packages(“ggplot”)#主要画图包 install.packages(“gcookbook”)#数据包 library(ggplot2) library(gcookbook)#第一章：基础
read.csv("datafile.csv",sep="\t")#加载分隔符式文件，sep设置分隔符
#数据集中字符串自动转为因子，
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2023-09-01 18:41:43
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R 作为入门级编程语言，被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。R绘图的原理使用R绘图，我们需要在脑海中明确几个必要元素。首先，需要有一张空白的画布， 如下图所示。其次，我们需要根据数据确定X轴、Y轴，以及X轴Y轴的取值范围，因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。接下来，我们就可以选择适当的图表类型（折线图、柱状图、点状
# Python《红楼梦》文本可视化实现指南
## 1. 简介
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现《红楼梦》文本的可视化。本教程适用于刚入行的小白开发者，我将一步步指导你完成整个过程。
## 2. 实现流程
下面是整个实现过程的流程图表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. | 读取《红楼梦》文本文件 |
| 2. | 清洗和预处理文本
原创
2023-08-10 06:01:25
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最近需要对国内疫情分布情况绘制可视化地图，查找资料R中地图绘制思路，显示在R中绘制地图主要有三种方式：第一种是利用某些特定R包中自带的地图数据进行绘图；第二种从其他途径获取地理信息数据，调用相应的软件包对数据进行读取，进而绘图；第三种是基于某些供应商的tiles与Google、NASA、高德等网络在线地图相关联，调用其地图数据为自己绘图所用。下面进行举例说明：1.【绘图前准备】爬取丁香园每日疫情数
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2023-06-12 23:21:48
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文字是传递信息最常用的载体，随着海量文本的涌现，信息超载和数据过剩等问题日益凸显，当大段大段的文字摆在面前，已经很少有人耐心、认真把它读完，人们急需一种更高效的信息接收方式，从视觉的角度出发，文本可视化正是解药良方。所谓一图胜千言，其实就是文本可视化的一种表现。因此，文本可视化技术将文本中复杂的或者难以通过文字表达的内容和规律以视觉符号的形式表达出来，使人们能够利用与生俱来的视觉感知的并行化处理能
大数据分析数据分析可视化分析大数据可视化技术科学可视化信息可视化（主流可视化技术）文本可视化（文本中蕴含的语义特征(例如词频与重要度、逻辑结构、主题聚类、动态演化规律等)直观地展示出来. ）代表技术：标签云、语义结构可视化、动态文本时序信息可视化。时空可视化（对时间与空间维度以及与之相关的信息对象属性建立可视化表征,对与时间和空间密切相关的模式及规律进行展示）代表技术：（二维：流式地图、结合了边捆
文章目录一、用R的基础绘图系统作图1.函数plot()2.直方图和密度曲线图3.条形图4.饼图5.箱线图和小提琴图6.克里夫兰点图二、用ggplot2包作图1.初识ggplot2包2.分布的特征3.比例的构成4.ggsave()保存图形三、其他图形1.金字塔图2.横向堆栈条形图3.热图4.三维散点图5.词云图总结 一、用R的基础绘图系统作图基础绘图系统有两类函数：一类是高水平作图函数（直接产生图
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2023-07-24 09:56:58
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ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的可视化理念。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...
前言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
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2023-06-20 15:12:20
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gganimate简介 gganimate是一款基于ggplot2的动态可视化扩展包，简单就是将ggplot2绘图对象转为gif动图的形式，这对于一些统计分析原理和可视化展示尤为重要，可以让抽象的数理理论更加形象化，也便于理解和方便课堂教学。 gganimate包的安装本身没有什么麻烦，但是这个包脾气倔，需要本地提前安装好ImageMagick这个软件，Im
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2023-08-21 16:47:34
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