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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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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内容简介 · · · · · ·
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。《R数据可视化手册》重点讲解R的绘图系统，指导读者通过绘图系统实现数据可视化。 书中提供了快速绘制高质量图形的150多种技巧，每个技巧用来解决一个特定的绘图需求。读者可以通过目录快速定位到自己遇到的问题，查阅相应的解决方案。同时，作
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2023-10-09 00:00:43
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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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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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马云曾经说过，“互联网还没搞清楚的时候，移动互联来了；移动互联还没搞清楚的时候，大数据来了。” 大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界??当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视
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精选
2014-12-23 14:38:50
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ECharts-数据可视化之美本文介绍ECharts视图工具，想要做漂亮页面的朋友就一定要学学这个及其方便的工具啦！（简单了解html的朋友阅读轻松点）它的引入方式很简单，只需要像普通的JavaScript库一样用script标签引入。废话不多说我就上案例吧！前端页面即可，无需后台服务器。我在java中创建了一个普通的java项目，并新建一个html页面。好的，我们已经准备好了一个主体，接下来引入
原创
2021-01-07 23:54:12
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# R语言数据可视化
## 介绍
在数据分析和数据科学领域，数据可视化是一项非常重要的技能。通过图表和图形的方式展示数据，可以更直观地理解数据背后的模式和趋势，帮助我们做出更准确的决策。R语言作为一门强大的数据分析和统计建模工具，提供了丰富的数据可视化功能。本文将教你如何使用R语言进行数据可视化。
## 整体流程
下面是使用R语言进行数据可视化的整体流程：
```mermaid
flowch
原创
2023-09-25 16:13:22
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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
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2023-12-08 20:25:23
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《数据可视化之美》阅读（二）第2章 曾经的堆叠时间序列——讲述故事在信息可视化中的重要性问题+可视化场景+数据=故事创建好的信息可视化需要具备多种才能，虽然这已经被人们广为认可，但是仍然存在一项技能在更正式的场合下往往会被人们忽略——可能因为几乎每一个可视化创造者都潜意识中做到了这一点，也可能因为它是整个可视化过程如此自然而然的一个部分以至于看起来似乎不值一提。这种技能就是讲述故事的能力。讲故事的
编程技术R语言函数与模型之数据可视化解读与研究（图） 可视化不是数据分析的核心，但却是数据分析不可或缺的部分。数据可视化在商业领域的重要性不言自明，在科学研究中更好的呈现数据也是优秀研究报告和论文的评价标准之一，很难想象存在未经修饰图表的论文会发表在质量较好的期刊上。上个月与数据分析友人探讨数据可视化，一句话令我印象深刻，“字不如表，表不如图”，深以为然。R软件进行可视化有基础包，几乎覆盖了全部常
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2023-11-25 14:32:17
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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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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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商业世界通过数据分析收集了大量信息，因此我们必须有一种方法来绘制这些数据的图片，以便我们能够解释它们的含义。数据可视化使我们能够通过地图或图表的可视化信息清楚地理解信息的含义，这将使人们能够理解数据，并更容易识别大型数据集中的趋势、模式和异常值。 数据可视化的原则 1.平衡性 在可视化规范和领导爱好之间找到平衡点。IBCS关于报表的设立，ppt，仪表板，图表制作标准，这些视觉规范可以直接
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2023-11-14 05:53:35
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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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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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写在前面本系列为《R数据科学》(R for Data Science)的学习笔记。相较于其他R语言教程来说，本书一个很大的优势就是直接从实用的R包出发，来熟悉R及数据科学。更新过程中，读者朋友如发现错误，欢迎指正。如果有疑问，也可以在评论区留言或后台私信。希望各位读者朋友能学有所得！BOOK1.1简介本章将教你如何使用 ggplot2 进行数据可视化。R 有好几种绘图工具，但 ggplot2 是其
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2023-09-09 19:51:40
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大数据时代人才紧缺 大数据时代的崛起，使得运用大数据进行商业分析，就必须使用到数据挖掘和分析的理论，从大数据到商业价值的跨越，数据挖掘是关键性桥梁。在国内，大数据作为一个新型的热门行业，市场上掌握大数据知识技术的人才非常少，企业对大数据开发人才非常紧缺也形成了招聘竞争，不惜开出高额薪水吸引大数据人才。 数据可视化揭示真相 大数据像是‘黑盒子’一样的新世界，现在我们用数据挖掘来探索这个世界的规则和信
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2023-06-21 19:53:55
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