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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一次完整的python分析+可视化展示，是什么样的?比如我想知道知乎用户的学历，是否都是985呢?我还想知道知乎最受关注的话题都是些什么?高端人士都喜欢看什么书呢?“人在XX，刚下飞机?”这句话出现的频率有多高呢?最快的方法是用python爬虫然后加BI可视化分析!python爬虫仅需几步就可以完成：找到网页URL，查看HTML代码在HTML代码中找到你要提取的数据写python进行网页请求和解析
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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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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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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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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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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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
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2023-10-10 10:11:50
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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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数据可视化知识点回顾基础知识点回顾： 条形图、饼图、直方图、核密度图、箱线图和点图。中级知识点回顾： 散点图、气泡图、折线图、相关图、马赛克图。title: “R实训第三次作业” output: html_notebook1.通过读取文件death rate.csv获取数据保存到df中；简单分析数据，获取共有数据多少条，是否有缺失值或是异常值；若存在这样的数据，将这些数据剔除;对于死亡率来说，它的
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2023-10-25 19:24:53
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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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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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文章目录第1章 R语言入门1.1 创建R数据1.1.1 向量 c()1.1.2 矩阵 matrix()1.1.3 数组 array()1.1.4 数据框 data.frame()1.1.5 因子 factor()1.1.6 列表 list()1.2 数据的其他操作1.2.1 数据读取和保存1.2.2 生成随机数1.2.3 数据抽样 sample()1.3 生成频数分布表1.3.1 一维、二维列联
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2023-06-21 10:51:48
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上周在中国R语言大会北京会场上，给大家分享了如何利用R语言交互数据可视化。现场同学对这块内容颇有兴趣，故今天把一些常用的交互可视化的R包搬出来与大家分享。rCharts包说起R语言的交互包，第一个想到的应该就是rCharts包。该包直接在R中生成基于D3的Web界面。rCharts包的安装 require(devtools)
install_github('rCharts', 'ramnathv
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2023-08-11 00:06:58
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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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ggplot2条形图可视化
原创
2021-06-09 17:09:44
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时间序列可视化
原创
2021-06-09 17:09:45
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ggplot2的坐标调整设计
原创
2021-06-09 17:10:18
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# R语言与KEGG可视化
在生物信息学的研究中，KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）数据库是一个非常重要的资源，它提供了丰富的代谢通路、疾病、药物及基因组信息。为了更好地理解这些生物学数据，使用R语言进行KEGG可视化是一个有效的方法。本文将介绍如何使用R语言进行KEGG路径的可视化，并提供相关的代码示例。
## KEGG和R语言
KE
文章目录1 CanvasXpress包简介1.1 canvasXpress安装及加载2 绘图实战2.1 三维散点图2.2 矩阵散点图2.3 箱线图2.4 交互图表导出和交互3 更多信息3.1 更多实例和教程3.2 Shiny小程序 作者简介 刘永鑫，博士。2008年和2011年毕业东北农业大学微生物学和
