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
最关于NBA球员出手数据的可视化案例，原文链接如下。个人感觉比较有趣，所以想着自己也来实现一波。总体上来说差不多，...
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2022-09-02 07:52:00
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最近看了公众号「Crossin的编程教室」的一篇文章。是有关于NBA球员出手数据的可视化案例，原文链接如下。虎扑热帖|Python数据分析|NBA的球星们喜欢在哪个位置出手个人感觉比较有趣，所以想着自己也来实现一波。总体上来说差不多，可能就是美观点吧.../ 01 / 篮球场从网上找的篮球场尺寸图，如下。其中单位为英尺，NBA的球场尺寸为94英尺长，50英尺宽。下图是我用CAD绘制半场尺寸图，本次
原创
2021-01-19 14:17:52
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最近看了公众号「Crossin的编程教室」的一篇文章。是有关于NBA球员出手数据的可视化案例，原文链接如下。虎扑热帖|Python数据分析|NBA的球星们喜欢在哪个位置出手个人感觉比较有趣，所以想着自己也来实现一波。总体上来说差不多，可能就是美观点吧.../ 01 / 篮球场从网上找的篮球场尺寸图，如下。其中单位为英尺，NBA的球场尺寸为94英尺长，50英尺宽。下图是我用CAD绘制半场尺寸图，本次
原创
2020-12-24 16:03:46
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NBA的乐趣在于突破、创造。对于旧的成绩勇于突破，对新的记录不断创造。现役球员詹姆斯就是这么一位屡次打破前人记录的球员。现在让我们一起看看他的个人情况。 詹姆斯无容置疑是一位伟大的球员，他加入NBA联盟20年，凭借出色的个人能力和篮球天赋，帮助球队夺得了4次总冠军。而最近，他在赛场上的历史总得分超过了前明星球员扎巴尔，打破了NBA尘封40年的历史记录，可怕的是，詹姆斯的身体素质强大
# R语言 NBA 多维数据可视化
## 介绍
NBA（National Basketball Association）是世界上最具影响力和最受欢迎的职业篮球联赛之一。在NBA的比赛中，我们可以获得大量的数据，这些数据可以帮助我们更好地了解球员和球队的表现。R语言是一种用于数据分析和可视化的强大工具。本文将介绍如何使用R语言进行NBA多维数据的可视化。
## 数据获取
首先，我们需要获取N
原创
2023-07-28 06:38:58
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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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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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# NBA球员数据可视化的大屏展示
NBA（National Basketball Association）是世界上最受欢迎的篮球联赛之一，吸引了来自世界各地的顶级球员。球员数据是分析球队和球员表现的重要依据。为了更直观地展示这些数据，并为球迷和分析师提供更全面的信息，我们可以通过可视化技术将NBA球员数据在大屏上进行展示。
## 数据获取和处理
首先，我们需要获取NBA球员的数据。可以从N
原创
2023-09-05 07:06:41
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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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# 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
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
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
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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机器学习之K-means聚类分析NBA球员案例本次案例利用k-means算法分析NBA球员球队实力，具体采用2种方式实现案例，一种为自己实现，一种为调用sklearn库，数据来源nba_2013.csv。k-means的计算理解过程: 1.从集合D中随机选取k个元素，作为k个簇的各自的中心; 2.分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度,将这些元素分别划归到相异度最低的簇; 3.根据聚类结果，重新计
与其在茫茫表格中搜索数字，不如将数据图形化，让复杂数据关系一目了然。本书是数据分析和可视化入门选，大的R语言为工具，教你创建各种实用的数据图形，掌握高亮数据中的重要关系和趋势、简化数据形式、突出重点数字等技能。本书适合所有需要数据分析的读者，也可作为统计课程的补充教材，无需数学、统计学或计算机编程背景。R语言基本知识创建单变量图，如饼图、箱线图、直方图等创建双变量图，如散点图、折线图、高密度图等创
# R语言可视化钻石数据实现流程
## 1. 引言
在这篇文章中，我将教会你如何使用R语言实现钻石数据的可视化。首先，我们将了解整个流程，并用表格展示每个步骤。然后，我将逐步引导你完成每个步骤，告诉你需要使用的代码，并给出代码的注释解释其意义。
## 2. 实现流程
以下是实现“R语言可视化钻石数据”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 准备数据 | 载入钻
原创
2023-09-05 19:04:46
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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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