目 录1 认识常见的图形函数hist和plot1.1 认识hist1.2 认识plot2 图形参数2.1符号和线条2.2颜色2.3文本属性2.4图形尺寸和边界尺寸3 文本标注、自定义坐标轴和图例3.1 标题3.2 点标注3.3 参考线3.4 图例4 图形布局与组合往期回顾 正 文1 认识常见的图形函数hist和plot1.1 认识histhist(柱形图)是呈现一维数据的一种常用图形。#
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2023-09-22 10:55:49
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R语言直方图hist的绘制查询hist的用法> ?hist他的参数有下面这么多,我们介绍大多数常用的参数hist(x, breaks = "Sturges",
freq = NULL, probability = !freq,
include.lowest = TRUE, right = TRUE,
density = NULL, angle = 45, col
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2023-05-22 11:44:36
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hist(x, breaks = "Sturges",
freq = NULL, probability = !freq,
include.lowest = TRUE, right = TRUE, fuzz = 1e-7,
density = NULL, angle = 45, col = "lightgray", border = NULL,
main =
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2024-06-18 13:02:09
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由于公司某项业务的需要,需要使用rub on rails框架进行开发,从来都没有接触ruby语言,之前也是简单的了解这是一种脚本语言,现在需要从开始进行学习了,今天主要是学习一下什么ruby,有什么特性等。Ruby是一种纯粹的面向对象编程语言。它由日本的松本行弘(まつもとゆきひろ/Yukihiro Matsumoto)创建于1993年。您可以在 w
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2023-07-04 18:16:38
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Mac安装使用R教程(从零开始)
第一章 Mac安装R1.1 前言1.2 过程记录1.3 参考第二章 R的基本使用(持续更新中)2.1 直方图2.2 线图2.3 整理数据2.4 导入数据2.5导出文件2.6 参考
第二章 R的使用
2.1 直方图
绘制直方图 hist(data, breaks)data:表示要绘制的数据;breaks:告诉R如何
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2023-11-16 18:29:48
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采用聚类分析的办法对系统的性能进行可以为数据分析人员和系统管理员节省大量的时间,做一个简单的聚类分析和作图的实例,采用R语言进行编码(源码和数据源见下文)聚类分析的结果如图所示,很明显的可以通过颜色进行一眼看出那些部分可能系统负载过高。也许你会说我一眼通过图形的高低也能判定,但是如果数据的上限不是百分比怎么办,而是单纯的数据呢,很难通过肉眼就行明
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2024-08-08 16:21:58
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# R语言中的直方图(hist)使用指南
直方图是数据显示分布的一种有效方式,能直观地反映数据的分布特征。在R语言中,`hist`函数是绘制直方图的基础工具,掌握其使用方法非常重要。本篇文章将介绍如何使用R语言的`hist`函数,包括基本用法、参数说明以及一些示例。
## 直方图的基本概念
直方图是将连续数据分为若干个区间(即"箱"),并显示每个区间中数据的频率或频数。通过直方图,可以快速了
原创
2024-09-21 03:44:25
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一、预备知识1.使用图形 #绑定数据框mtcarsattach(mtcars)#打开一个图形窗口并生成散点图plot(wt,mpg)#添加一条最优拟合曲线abline(lm(mpg~wt))#图形名称title("aaa")#数据框解除绑定detach(mtcars)2.图形的保存 pdf() 、 win.metafile()、png()、jpeg()、bmp()、tiff()、xfig()等其他
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2023-08-10 11:15:26
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Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。 Seaborn的安装>>>pip install seaborn安装完Seaborn包后,我们就开始进入接下来的学习
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2023-08-23 13:23:21
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# 使用 R 语言绘制直方图的频率步骤指南
## 引言
在数据分析中,直方图是一种非常有效的可视化工具,用于显示数据分布。本文将详细介绍如何在 R 语言中实现直方图的频率(hist R语言 频率)。即使你是一名刚入行的小白,也可以通过这篇文章学习到如何使用 R 语言创建直方图。
## 实现流程
为了帮助你更好地理解整个过程,下面的表格展示了创建直方图的步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-19 06:46:38
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# Python hist函数用法
## 概述
在Python中,hist函数是用来绘制直方图的功能,可以展示数据的分布情况。本文将介绍如何使用Python中的hist函数,并通过步骤展示给刚入行的小白开发者。
### 步骤
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(导入matplotlib库)
B --> C(调用hist函数)
C
原创
2024-04-25 06:23:16
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# 使用R语言中的hist函数实现直方图数量的增加
在数据分析和统计学中,直方图是一种常见且强大的数据可视化工具。R语言提供了一个内置的函数`hist()`来绘制直方图。如果你是R语言的新手,可能会对如何调整直方图的数量感到困惑。本文将分步教你如何使用R语言中的`hist()`函数来增加直方图的数量,形成更实用的可视化效果。
## 实现流程
为了完成这个任务,首先需要了解整个流程。以下是一个
原创
2024-08-24 05:21:44
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来自R语言实战(第二版),P79页R与其他统计编程语言有着类似的数据类型转换方式。举例来说,向一个数值型向量中添加一个字符串会将此向量中的所有元素转换为字符型。你可以使用下表1 中列出的函数来判断数据的类型或者将其转换为指定类型。表1 类型转换函数名为is.datatype()这样的函数返回TRUE或FALSE,而as.datatype()这样的函数则将其参数转换
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2023-05-22 14:26:08
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在R语言的帮助文档里,apply函数的功能是:Retruns a vector or array or list of values obtained by applying a function to margins of an array or matrix.就是说apply把一个function作用到array或者matrix的margins(可以理解为数组的每一行或者每一列)中,返回值时v
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2024-07-19 16:25:22
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dplyr 包提供了一系列好用的函数,用来进行数据处理和转换,掌握之后可以高效解决数据处理中的绝大多数问题,我们先来看一下 dplyr 包最核心的 5 个函数。select: 筛选字段filter: 按条件过滤arrange: 按字段排序mutate: 创建新字段summarize: 数据汇总这一章需要使用 gapminder 数据集,该数据集记录了 140 多个国家的人口、寿命、国内生产总值(g
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2023-08-09 20:34:30
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Matlab的hist函数hist有直方图的意思,直方图也被称为频数直方图,它用来显示数据集的分布情况。在MATLAB中绘制直方图的函数是hist,用法是hist(y,x),表示以向量x的各个元素为统计范围,绘制y的分布情况。1.N = hist(Y)将向量Y的元素平均分到十个等间隔的容器中,并且返回每个容器的元素个数。如果Y是一个矩阵,hist指令逐列元素操作。Y为向量的情形见例1和2,为矩阵的
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2023-12-09 15:16:38
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如何使用R语言绘制直方图的坐标间隔
作为一名经验丰富的开发者,我将为你介绍如何使用R语言实现直方图的坐标间隔。在这篇文章中,我将通过表格展示整个过程,并提供每一步所需的代码和注释。
## 步骤概览
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 | 准备数据 |
| 步骤3 | 绘制直方图 |
| 步骤4 | 调整坐标间隔 |
现在,让我
原创
2023-12-17 05:19:22
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R中拥有众多的概率函数,既有概率密度函数,也有概率分布函数,可以调用函数,也可以产生随机数,其使用规则如下所示:其中前面字母为函数类型,含义如下:[dpqr]distribution_abbreviation()d=密度函数(density)p=分布函数(distributionfunction)q=分位数函数(quantilefunction)r=生成随机数(随机偏差)distrib
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2023-07-27 16:59:04
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简介Stringr中包含3个主要的函数族字符操作空格处理模式匹配常用函数在平常的数据分析工作中,经常要用到如下的函数函数操作str_length()获取字符串长度str_sub()截取字符串str_dup()复制字符串str_pad()空格填充str_trunc()截取字符串str_trim()去除空格str_split(str, "[:,]")拆分str_c() str_c()拼接str_det
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2024-04-10 10:56:14
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Tidyverse完成函数化编程
使用Tidyverse完成函数化编程(参考了家翔学长的笔记)
1.magrittr包的使用
里面有很多的管道函数,,可以减少代码开发时间,提高代码可读性和维护性
1.1 四种pipeline
1.1.1 常用的:%>% 最通俗的嵌套,向右嵌套
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例子:要求取10000个随机数符合正态分布求10000个的数的绝对值
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2023-07-09 17:23:15
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