工作后经常要做一些比较贴合用户级别的可视化，R的ggplot2在做一些学术或者理论研究上的可视化时，效果是非常好，基本上能想到的图ggplot都能画出（不要纠结双坐标和3D） 在作静态图时，ggplot2+AI可以展现出印刷级别的效果，具体可以查看：http://theinformationcapital.com/ 这里要感谢数据人网一位朋友，是他介绍的
# R语言差值分布图
R语言是一种强大的统计分析工具，广泛应用于数据分析和可视化领域。在R语言中，差值分布图是一种常见的数据可视化方法，用于展示数据集中各个数值之间的差值分布情况。本文将介绍如何使用R语言绘制差值分布图，并通过代码示例演示具体操作步骤。
## 什么是差值分布图
差值分布图是一种用于展示数据集中各数值之间的差值情况的图表。通过绘制差值分布图，我们可以直观地了解数据集中不同数值之
原创
2024-06-20 06:44:13
106阅读
# R语言频次分布图实现教程
## 引言
欢迎来到本教程！本文将帮助你了解如何使用R语言绘制频次分布图。频次分布图是一种可视化工具，用于显示数据中不同取值的频率分布情况。在本教程中，我将逐步指导你完成绘制频次分布图的过程。
## 整体流程
下面是整个实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 准备数据 |
| 步骤2 | 计算频次分布 |
| 步
原创
2023-09-21 11:56:30
148阅读
不要害怕编程，它其实像泡方便面一样简单。先在百度搜索R，然后像安装一样，一直选择下一步，安装成功后，双击打开桌面R的快捷方式。复制粘贴下面代码，敲一个回车键，就能得到下面的世界地图。如果这个图上面，恰巧能表示你选取的200份小麦全球的分布情况，岂不是心里很美。代码install.packages("maps") ## 安装R包
install.packages("ggplot2")
libra
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2023-12-28 16:42:29
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在进行数据分析之前，我们往往要首先对数据有一个大致的了解。对于统计性的数据，最好首先看看数据是如何分布，并把分布图示化，可以帮助我们确定后续的分析策略。现在，以R中著名的iris数据为例来计算其中一组数据的分布情况。
> data(iris)
> names(iris)
"Petal.Length" "Petal.Width"
导读：本文将介绍一个全新的基于 Greenplum 的R语言开发函数库 Greenplum R。Greenplum R 提供了 gpapply 和 gptapply 两个函数，可以把R语言的程序发送至 Greenplum 端并行执行，从而避免数据的移动和提高R语言的执行效率。R语言是一个开源的专注于统计分析的程序设计语言，具有丰富的统计分析扩展，在大数据浪潮中，R语言也被数据分析师广泛的应用于大数
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2023-09-12 07:28:06
85阅读
目录一.数据介绍与读取二.直方图与核密度图1.直方图（1）普通直方图 （2）叠加直方图和堆叠直方图 2.核密度图（1）核密度图与核密度比较图 （2）分类核密度图 （3）核密度山峦图 三.箱线图和小提琴图1.箱线图 2.小提琴图 四.点图、带状图和太阳花图1.点图 2.带状图 3.太阳花图 五.海盗图
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2023-06-21 16:44:56
661阅读
R语言数据分析本系列主要介绍R语言在数据分析领域的应用包括： R语言编程基础、R语言可视化、R语言进行数据操作、R语言建模、R语言机器学习算法实现、R语言统计理论方法实现。 本系列会完成下去，请大家多多关注点赞支持，一起学习~参考资料: Data Analysis and Prediction Algorithms with R文章目录R语言数据分析R语言数据分析从入门到高级：（七）数据分布可视化
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2023-06-25 10:10:25
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## R语言样本分布图的实现流程
为了教会你如何实现R语言的样本分布图，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 安装R语言和RStudio |
| 步骤二 | 导入数据 |
| 步骤三 | 创建样本分布图 |
下面我们将详细介绍每一步需要做什么，包括需要使用的代码和对代码的解释。
### 步骤一：安装R语言和RStudio
在开始
原创
2023-11-16 06:08:05
135阅读
# R语言绘制圆形分布图的完整指南
在数据可视化的世界中，R语言是一个强大的工具。特别是在用来展示循环或周期性数据时，圆形分布图（如风玫瑰图、极坐标图）是一种非常直观且有效的表现形式。接下来，我们将引导你如何使用R语言绘制圆形分布图。
## 整体流程
在开始之前，我们先来了解一下整个绘制圆形分布图的流程。如下表所示：
| 步骤 | 描述
在数据分析中，生成“相对频率分布图”是一个常见的任务，尤其在使用 R 语言进行数据可视化的过程中。这个过程涉及到多个步骤：环境配置、编译、参数调优、定制开发、安全加固以及进阶指南。接下来，我们将依次深入探讨这些步骤。
首先，在环境配置阶段，我们需要确保 R 和相关包的安装。下面是一个简单的流程图，概述了环境配置的步骤。
```mermaid
flowchart TD
A[安装 R] -
# R语言绘制正态分布图
## 1. 简介
在统计学和概率论中，正态分布是一种常见的连续概率分布。正态分布图可以帮助我们直观地了解数据的分布情况，以及是否符合正态分布的特性。在R语言中，我们可以使用一些函数和包来绘制正态分布图。
## 2. 实现步骤
下面是绘制正态分布图的具体步骤，请按照顺序进行操作：
```flow
st=>start: 开始
input=>inputoutput: 输入
原创
2023-08-13 04:12:24
2614阅读
R语言数据可视化_科学统计图表绘制2.1——密度分布图、面积图、密度图面积图介绍 提起面积图，就不得不说他与折线图各自适用情况。首先，如果只有一个要展示的元素，那么最好使用折线图，因为折线图可以清晰的查看元素的涨跌走势。如果需要展示多种元素，并且需要观看整体走势、展示不同元素的涨跌状况，最好使用面积图。面积图更适合描绘整体与局部的关系。 而折线图则在不考录整体走势的情况下使用。折线图更容易展示不同
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2023-06-20 15:02:07
153阅读
# 如何实现“R语言 样点分布图”
## 概述
在本文中，我将指导你如何使用R语言创建样点分布图。这是一个非常常见的数据可视化任务，可以帮助你更好地理解数据的分布情况。
## 流程
首先，让我们看一下整个实现样点分布图的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[创建样点分布图]
B --> C[调整样式]
```
## 具体步骤
#
原创
2024-06-09 06:20:49
72阅读
## R语言频率分布图颜色实现
作为一名经验丰富的开发者，我将会教会你如何用R语言实现频率分布图的颜色设置。在本篇文章中，我将会逐步引导你完成此任务。首先让我们来看看整个实现的流程，然后再逐步解释每一步所需的代码以及其含义。
### 实现流程
以下是实现"R语言频率分布图颜色"的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入所需的R包 |
| 步骤 2
原创
2023-08-23 04:19:29
149阅读
# R语言 频数分布图
## 1. 引言
在数据分析中，频数分布图是一种常用的可视化工具，用于展示数据集中各个取值的频率分布情况。通过频数分布图，我们可以直观地了解数据的分布情况，从而帮助我们更好地理解数据背后的规律和趋势。
本文将介绍如何在R语言中使用`ggplot2`包绘制频数分布图，并通过示例代码演示具体操作步骤。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-04-23 06:47:38
212阅读
# R语言温度区域分布图
## 引言
随着全球气候变化的加剧，人们对于地球各个地区的温度分布情况越来越感兴趣。而R语言作为一种强大的数据分析和可视化工具，在温度数据的处理和展示方面发挥着重要的作用。本文将介绍如何利用R语言绘制温度区域分布图，并给出相应的代码示例。
## 数据准备
在绘制温度区域分布图之前，我们首先需要准备温度数据。这里以全球气温数据为例，数据可以从各个气象网站或者数据共享
原创
2024-01-21 04:46:46
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原标题：R语言与地图(一)Hello,大家好！ 很高兴能借助这个平台每周5分钟与大家分享 一点儿数据分析 的那些事。数据分析的工具很多，而R语言因其免费开源、易于解释和统计分析很受高校和业界的青睐。今天介绍 R软件在绘制地图中的初级应用。主要以code 和 图示 的方式向大家展现。1. 世界地图：install.packages('maps') ### 安装包
library('maps') ##
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2023-06-25 08:40:07
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STA3050 Lec2笔记sampleplotrunifpnorm…apply…by……sample(c(-1,0,1),size=20, prob=c(0.25,0.5,0.25),replace=T) w<-as.ts(w) # transform w into a time series object plot(w,main=“random walk”) #制图 abline(h=1
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2023-06-25 17:11:11
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R语言卡方检验与结果可视化1，卡方分析简介与实例 2，R语言chisq.test() 3，基于ggstatsplot包的可视化分析卡方分析简介与实例：卡方检验是生物学中应用很广的一种假设检验，可以通过对构成比，率进行检验，进而判断分类资料间的偏差程度。若卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小。其中卡方分析的原假设是观察频数与期望频数无差别，所以说当p值显著时，则拒绝原假设，认为二者之间有
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2023-06-25 10:39:01
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