目录引言1、心型图初探1.1 带偏移的两个函数1.2 简单心型图2、改进的心型图3、动态画心型图（gif）4、ggplot2版本的心型图4.1数据4.2心型图初步4.3原件打包4.4画图5、总结 引言再开始学习R语言基础画图得时候画过心型图，但是一直是静态得就把代码仍在角落里积灰了，今天拿出来用新的技术重写了一份。本文包含但不限于下面的函数包和技术：plot函数function方法的S3类、an
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2023-06-20 15:37:12
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@[R语言中的plot（）函数的用法]plot（）pch 点符号类型
cex 点符号大小
lty 线条类型 lty=1代表实线，2至6都是虚线，虚的程度不一样
lwd 线条宽度
col 颜色
xlim ylim
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2023-05-22 10:21:18
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R语言七天入门教程六：文件相关操作一、文件的读写R 语言作为统计学编程语言，常常需要处理大量数据，而这些数据通常会从文件中进行读取，因此文件读写在R语言中是非常重要的操作。在R语言中，用到最多的文件格式是csv文件。1、文本文件文本文件也就是txt文件，按行读取用readLines函数，函数声明如下：readLines(con = stdin(), n = -1L, ok = TRUE, warn
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2023-05-22 14:21:28
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临床上，因变量和临床的结局有时候不是线性关系，而回归模型有一个重要的假设就是自变量和因变量呈线性关联，因此非线性关系模型用回归分析来拟合受到限制。因此，一个更好的解决方法是拟合自变量与因变量之间的非线性关系，限制性立方样条(Restricted cubic spline，RCS)就是分析非线性关系的最常见的方法之一。 最近有粉丝问有序多分类变量可以应用在限制立方条图吗？是可以的。我们可以通过分组可
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2023-06-21 20:07:36
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最近用R语言画图，plot 函数是用的最多的函数，而他的参数非常繁多，由此总结一下，以供后续方便查阅。plot(x, y = NULL, type = "p", xlim = NULL, ylim = NULL,
log = "", main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL,
ann = par("ann"), axes = TRUE,
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2023-07-03 20:37:20
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# 学习 R 语言中 lines 参数的完整指南
在 R 语言中，`lines` 函数是用于在现有绘图上添加线条的一个非常实用的功能。通过使用 `lines` 参数，您可以轻松地将新数据绘制到图形上，而不需要重新绘制整个图形。本文将为初学者提供一个清晰的流程，帮助您理解如何使用 `lines` 参数并在步骤中实现这一目标。
## 流程图
我们首先展示整个学习过程的流程图，帮助理解每一步的关系
变差分解分析(Variance Partitioning Analysis)可用于确定指定环境因子对微生物(原生生物/植物/动物等等)群落结构变化的解释比例。要计算指定环境因子与群落结构的相关性，就需要约束非指定环境因子的同时，对指定环境因子做排序分析。其实就是相当于做partial排序分析。文章《R统计-PCA/PCoA/db-RDA/NMDS/CA/CCA/DCA等排序分析教程》写过如何使用v
研究WSN空间覆盖能力的论文或多或少会假设随机部署的节点位置是服从柏松点过程（Possion Point Process，PPP）的，刚接触到这个概念也是挺懵了，之前学过随机过程、排队论都是讲的一维上的Possion Process，而二维平面上的PPP如何实现呢？在许多论坛上搜索后，
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2023-06-17 10:52:47
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R语言自学小计，从零到画函数图像
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2023-05-31 07:26:52
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什么是shiny？Shiny是一个R包，可让您轻松地直接从 R 构建交互式 Web 应用程序（应用程序）。本系列是个长教程，带你由浅入深学习shiny。 我们先使用系统自带的一个例子来介绍一下shiny，我们先导入shiny包library(shiny)我们来运行一个R包自带的模板看看什么是交互应用程序runExample("01_hello") 弹出一个类似软件的界面，图形显示的是一个直方图，当
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2023-05-22 10:26:54
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0. 引言假设有一组气象数据，包括观测站点、观测日期、观测值和站点所属的省份，分别记为id.site、id.device、obs.date、obs.value、state，存储在数据框records中。问题：求每个省每天所有站点的观测平均值这个问题如果手写for循环来解决的话非常低效，需要结合R数据对象的向量特性，利用向量计算来解决。问题是要把数据分解为每个省，再分解为每天，然后求所有站点的观测平
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2023-08-06 13:39:52
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老师给出的作业要求是根据数据集绘图，这一题的难点依然在于对数据的处理。 老师给我们的原数据集如下图 接下来我们需要运用R语言对数据进行处理 首先解决第一个问题一、最频繁的100个标签及频率1.设置工作路径与读入数据一般比较常用的数据读取语句是data = read.csv("train_data.csv",header = TRUE)但是read.csv不适合对大数据进行处理，速度太慢。所以我们选
目录常用高级画图函数 plot()例1例2例3例4例5hist( )例6stem()boxplot()例7qqnorm( )例8常用低级画图函数points()例1例2abline()例3identify()例4数据作图是数据分析的重要方法之一，R提供了丰富的作图函数。R有两类作图函数，一类是高水平作图函数，另一类是低水平作图函数。高水平作图函数：所有的绘图函数均可产生图形，可以有坐标轴
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2023-07-06 20:46:58
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本文接下来要讲解一下Matlab中最基本的Plot的用法Plot的定义和用法此 MATLAB 函数 创建 Y 中数据对 X 中对应值的二维线图。 如果 X 和 Y 都是向量，则它们的长度必须相同。plot 函数绘制 Y 对 X 的图。
如果 X 和 Y 均为矩阵，则它们的大小必须相同。plot 函数绘制 Y 的列对 X 的列的图。 如果 X 或 Y
中的一个是向量而另一个是矩阵，则矩阵的各维中必
R语言画图功能大全一、plot()函数：散点图----#plot是用来画散点图的~左边是因变量；右边是自变量
plot(cars$dist~cars$speed) ，#y~x
main=”Relationship between car distance & speed” ,#表标题
xlab = "Speed(
过去一个月实验比较忙，好久没有写点东西了，今天要给amina画图，所以学习了一下R语言的基础画图。1.plot函数 plot(x,y,xlim=c(0,100),ylim=c(0.4,1), type="o",lwd=2,col=2,pch=24,cex=1.5, yaxs="i",xaxs="i", xlab="Sample
原创
2012-12-05 18:09:00
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1、plot()泛型函数，对于不同的数据可以绘制出不同的图形。参数：type: 表示所绘制散点图的类型。'p'表示绘制散点，'b'表示点连线，线不穿过点，'l'表示绘制线图，'s'表示绘制阶梯，'o'表示绘制点连线，此处线条穿过每一个点，‘n’表示不绘制任何图形元素。type = c('p','b','l','s','o','n')
par(mfrow=c(2,3)) # 切分画布
for(i i
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2023-09-07 16:41:32
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Python和R是一对数据科学两大语言，在互联互通的路上，我感觉R更加的积 在Python使用R语言语法还是有些不自然。在R中调用Python体验十分棒，一起跟我看看吧。reticulate包是可以让R语言非常流畅自然联通Python的关键。Rmarkdown预备知识Rmarkdown很像jupyter notbeook和markdown的结合。代码块markdon文本代码块在Rmarkdown中
"pythonic生物人"的第120篇分享。参考「现代统计图形」谢益辉介绍30个基础统计图「绘制原理」+「使用场景」+「code」1-22图基于R语言「graphics包」1、直方图(Histogram)
2、箱线图(Box Plot 或 Box-and-Whisker Plot)
3、条形图(Bar plot)
4、散点图(scatter plot)
5、关联图(Cohen-Friendly A
每每以为攀得众山小，可、每每又切实来到起点，大牛们，缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧，please~——————————————————————————— 社群划分跟聚类差不多，参照《R语言与网站分析》第九章，社群结构特点：社群内边密度要高于社群间边密度，社群内部连接相对紧密，各个社群之间连接相对稀疏。社群发现有五种模型：点连接、随机游走、自旋玻璃、中间中心度、标签发现。评价社群三个指标：模块化指标Q
