了解ggplot2Reference：ggplot2数据分析与图形艺术。一个简单示例：library(ggplot2)
data(package='ggplot2')
head(diamonds)
p <- ggplot(diamonds,aes(x=carat))
p+geom_histogram(binwidth = 0.1,aes(fill=cut),position = 'dodge
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2024-10-25 22:20:59
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一 ggplot2 背景介绍ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念，Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)。本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。数据（Data）和映射（Mapping）几何对象（Geometric）标尺（Sc
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2024-08-14 20:10:12
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ggplot做图 eg:ggplot(data = mpg,mapping = aes(x=cty,y = hwy)) + geom_point()
+ aes(colour = factor(mpg$year)) 1.其中data = mpg,mapping = aes(x=cty,y=hwy)表示数据层
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2024-05-19 13:47:18
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1.映射1）概念： 映射即为数据集中的数据关联到相应的图形属性过程中一种对应关系, 是将一个变量中离散或连续的数据与一个图形属性中以不同的参数来相互关联, 而设定能够将这个变量中所有的数据统一为一个图形属性。aes()函数是ggplot2中的映射函数例：最后一行语句为错误的映射关系, 在aes中, color = “blue”的实际意思是把”blue”当为一个变量, 用这个变量里的数据去
绘图基础所有的ggplot2的绘图都会先调用ggplot()的实例，用aes()来调用美化相关的函数。使用+来获得有关图层，标尺和坐标相关的。使用ggsave()来将图层保存。函数用法方法ggplotggplot(data=NULL,mapping=aes(),...,environment=创建一个新的ggplot对象aesaes(x,y,...)创建美化图层，是一个数据与美化图层的map+.g
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2024-03-28 23:39:03
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前几天有读者在知乎上咨询“散点饼图”的问题，用的是scatterpie工具包，这是ggplot2绘图系统的一个拓展包，一共就包含三个函数：geom_scatterpiegeom_scatterpie_legendrecenter下面是geom_scatterpie()函数的语法结构：geom_scatterpie(
mapping = NULL,
data,
cols,
pie_s
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2024-04-24 11:29:23
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1.数据集相加符号 %+%2.图形属性映射 aesc()函数aes(x=mpg,y=wt) 把mpg属性映射为x，wt属性映射为y图层图形属性可以添加、修改和删除映射。如 3.位置调整参数4.条件筛选函数big_cities<-subset(us.cities,pop>500000)筛选出数据集中，特征变量pop大于500000的数据集5.固定标度的定义域limi
ggplot2包学习笔记一、qplot函数使用 qplot（x=…,y=…,data=…,shape=…,colour=…,size=…,alpha=…,geom=…,facets=…,xlim=c(),ylim=c(),log=””,main=””,xlab=””,ylab=””）参数介绍：shape：为数据集data中的分类变量，即为因子colour：为数据集data中的分类变量，即
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2024-05-19 21:46:05
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R包ggplot2入门学习笔记，欢迎批评指正！
资源：ggplot2：数据分析与图形艺术 哈德利·威克姆 著 统计之都 译
6.1 简介标度控制着数据到图形属性的映射。标度将我们的数据转化为视觉上可以感知的东西：例如大小、颜色、位置和形状。标度也为我们提供了读图时所使用的工具：坐标轴和图例。执行标度的过程分为三步：变换、训练和映射。标度可以粗
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2023-12-24 09:56:20
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ggplot2 scale相关设置标度设置：主要用于在ggplot画图后的各个图层进行调整设置。1、相关属性scale设置包括scale_size()、scale_alpha()、scale_shape()由上面的名称可以看出，这三个设置主要对ggplot的图层属性进行相关设置，包括尺寸、透明度和形状。 以下列出该设置的主要参数：scale_xxx(name&n
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2024-07-25 14:03:04
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文章目录颜色代码大全R语言中的调色板RColorBrewer提供的调色盘R语言中配色介绍R语言中自带的调色板RColorBrewer包提供更多的调色板ggplot2中配色系统的介绍数值型配色类别型配色scale_colour/fill_brewer()用法scale_colour/fill_manual()ggsci为ggplot2提供期刊配色 颜色代码大全R语言中的调色板palette(val
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2023-09-14 20:58:40
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以iris资料集为例，我们做一个简单的探索性的数据分析。目的是是为了看到各个变量的分布，以便于我们后面对于一些不平衡的变量进行处理首先要对数据集包含的内容有一个大致的了解# 查看这个数据集包含的变数，以及每个变数的数据形态。也可以用str()来查看形态
head(iris)
# 查看类别变数中每个种类的数量
table(iris$Species) 然后我们透过不同的图来来进行更全面分析散点图#
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2024-03-21 10:04:05
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前言统计和作图。其中统计部分的内容很多很强大，因此会在以后的实例中逐步介绍；而作图部分的套路相对来说是比较固定的，现在可以先对它做一个总体的认识。 在上一篇文章中，介绍了使用graphics库进行绘图的方法，而本文将引入一个更为强大的库 --- ggplot2，它能做出各式各样，非常酷炫的统计图(甚至地图，热图等)。 &
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2024-08-16 19:01:11
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安装：install.packages("ggplot2")加载：library(ggplot2)Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)其中：data: 数据集，主要是data frame；Aesthetics: 美学映射，比如将变量映射给x,y坐标轴，或者映射给颜色、大小、形状等图形属性；Geometry: 几何对象，比如柱形图、
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2023-07-30 22:23:26
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分析数据要做的第一件事情，就是观察它。对于每个变量，哪些值是最常见的？值域是大是小？是否有异常观测？ggplot2图形之基本语法：ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离 ggplot2是按图层作图 ggplot2保有命令式作图的调整函数，使其更具灵活性 ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中。 ggplot的绘图有以下几个特点：第一，有明确的起始（以g
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2023-08-03 19:38:47
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Python是一种功能强大的编程语言，可以进行数据分析和可视化。ggplot是Python中用于绘制统计图表的一个包，它基于R语言中的ggplot2包开发而来。本文将介绍如何在Python中安装ggplot，并提供相应的代码示例。
## 1. 安装Python和pip
在安装ggplot之前，首先需要安装Python和pip。Python是一种解释性的、面向对象的编程语言，而pip是Pytho
原创
2023-09-18 11:06:08
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mpg 包含了由美国环境保护协会收集的38 种车型的观测数据。mpg 中包括如下变量。
• displ：引擎大小，单位为升。
• hwy：汽车在高速公路上行驶时的燃油效率，单位为英里/ 加仑（mpg）。与燃油效率高
的汽车相比，燃油效率低的汽车在行驶相同距离时要消耗更多燃油。要想了解更多关于mpg 的信息，可以使用?mpg 命令打开其帮助页面。
原创
2023-09-28 18:38:41
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1.加密工具类encryptionMD5加密import org.apache.commons.codec.digest.DigestUtils;
/**
* MD5加密组件
*
* @author wbw
* @version 1.0
* @since 1.0
*/
public abstract class MD5Util {
/**
* MD5加密
*
*
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2024-07-22 19:59:04
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前言写爬虫项目，做JS逆向或者APP逆向时，经常遇到网站的很多参数都经过AES加密解密，用python实现AES加解密是非常简单的，免去了扣JS代码，并且实现格式固定，所以本文提供实现好的AES加解密代码，方便使用，不用到处去找了 AES 简绍 AES是一种对称加密，即加密与解密使用的秘钥是一个 ，数据类型为bytes密钥必须是16个字节，加密的文本必须是16字节的倍数。被加密
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2023-07-27 16:34:52
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001、 基础绘图type <- c('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')
nums <- c(10,23,8,33,12,40,60)
df <- data.frame(type = type, nums = nums) ## 生成的测试数据框
df
ggplot(df, aes(type, weight = n
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2023-03-22 10:49:00
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