当数据以简单的可视化的形式呈现时，数据便更具有意义并且更容易理解，因为人眼很难从原始数据中得出重要的信息。因此，数据可视化成为了解读数据最重要的方式之一。条形图和箱线图是了解变量分布的最常用的图形工具，这两种图在数据比较方面（比较统计学）也可以发挥很大的作用，在数据分析中的使用频率很高。
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2023-05-30 13:27:37
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问题：barplot 18.5.16 怎么绘制 barplot，用两种方式：基础绘图 & ggplot2解决方案： 基础绘图barplot(height, width = 1, space = NULL,
names.arg = NULL, legend.text = NULL, beside = FALSE,
horiz = FALSE, density = NULL, angl
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2023-11-30 21:58:35
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一、准备工作（1）下载包：install.packages(tidyverse)--注意选择国内源（2）载入包：library（tidyverse）（3）了解一下本次实验所使用的几个数据包可以使用str（）函数查看data_frame的相关结构1、diamond钻石包caratnumeric类型：数值cutfactor类型（因子类型）：fair、good等5个colorfactor类型（因子类型）
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2023-07-27 16:13:48
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# R语言 gganimate 做动态条形图 barchart
## 1. 简介
在数据可视化领域，动态条形图是一种常见的展示数据变化和趋势的方式。R语言中的gganimate包可以帮助我们轻松制作动态条形图，展示数据随时间的变化。本文将介绍如何使用gganimate包制作动态条形图，并提供代码示例。
## 2. 准备工作
在使用gganimate包之前，需要先安装并加载相关的包。首先安装
原创
2024-04-13 05:24:57
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接前文：R语言基础(一)：注释、变量3.常用函数函数就是一些已经编写好的功能，我们拿过来直接使用就可以了。3.1 查看变量ls()也许你清空了控制台，看不到之前的变量。但是它一直存在于系统中。我们可以使用ls()函数查看已经定义过的变量(后续内容中：>开头的行是代码，[1]开头的行是运行结果，同学们在写代码的饿时候，不需要写每行开头的>)。> x<-10
> y<
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2023-05-22 14:25:10
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par函数概述在R绘图时，有时我们想在一个绘图区中同时绘制多幅图。在R语言中可以有多个函数来实现此要求。这里先介绍一下绘图参数par函数的使用。R中的par()函数可以将绘图区分割成规则的几个部分。多图环境用参数mfrow或参数mfcol来设定，如：par(mforw=c(3,2))则是在同一绘图区中绘制3行2列共6个图形，而且是先按行绘制，即绘制完第1行的2个图形后，再绘制第2行的2个图形，最
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2023-06-01 15:22:31
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R语言小白学习笔记7—高效的分组操作：dplyr笔记链接学习笔记7—高效的分组操作：dplyr7.1 管道和tbl数据类型7.2 select函数7.3 filter函数7.4 slice函数7.5 mutate函数7.6 summarize函数7.7 group_by函数7.8 arrange函数7.9 do函数7.10 dplyr使用数据库小结 学习笔记7—高效的分组操作：dplyrdply
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2023-08-04 21:10:24
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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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数据作为信息的载体，要分析数据中包含的主要信息,即要分析数据的主要特征（即数据的数字特征), 对于数据的数字特征, 包含数据的集中位置、分散程度和数据分布，常用统计项目如下：集中趋势统计量:离散趋势统计量：标准差（sd)、方差（var)、极差（range)、变异系数(CV)、标准误、样本校正平方和（CSS）、样本未校正平方和（USS）分布情况统计量：偏度、峰度示例函数 集中趋
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2024-01-25 15:42:32
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用R语言做逻辑回归回归的本质是建立一个模型用来预测，而逻辑回归的独特性在于，预测的结果是只能有两种，true or false在R里面做逻辑回归也很简单，只需要构造好数据集，然后用glm函数(广义线性模型（generalized linear model）)建模即可,预测用predict函数。我这里简单讲一个例子，来自于加州大学洛杉矶分校的课程首先加载需要用的包library(ggplot2)
#
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2023-06-21 19:28:29
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meltmelt(data, id.vars, measure.vars,
variable.name = "variable", ..., na.rm = FALSE, value.name = "value",
factorsAsStrings = TRUE)id.vars 表示固定不变的列 measure.vars 控制变量,需要处理的列，将这些列名作为某一列的数值 variab
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2023-08-31 09:53:34
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R语言使用rnorm函数生成正太分布数据、使用qqnorm函数绘制QQ图、如果向量为正态分布则数据点基本在一条直线上目录R语言使用rnorm函数生成正太分布数据、使用qqnorm函数绘制QQ图、如果向量为正态分布则数据点基本在一条直线上R 语言特点R语言使用rnorm函数生成正太分布数据、使用qqnorm函数绘制QQ图、如果向量为正态分布则数据点基本在一条直线上R 语言特点R 语言环境软件属于 G
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2023-08-08 14:52:34
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两模型比较：anova（）函数：可以比较两个嵌套模型的拟合优度。fit1<-lm(Murder~Population+Illiteracy+Income+Frost,data=states)
fit2<-lm(Murder~Population+Illiteracy,data=states)
anova(fit2,fit1) 结论：p=0.994，不显著，不需要将Income
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2023-05-23 09:26:04
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从零开始学R语言Day4|向量、矩阵和数组1.1向量1.1.1向量在Day2中我们提及过用和c()函数来构建向量，具体实例如下。 我们还可以采用vector(“类型”，长度)函数来创建一个指定类型和长度的矢量，这里的类型是指数据类型。但是个人觉得这个函数很鸡肋，因为不能控制具体的参量输入，只能做初始化用途，据说是R语言发展历史中的遗留函数，所以本函数就权当了解一下R的历史
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2023-08-27 22:55:18
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加载包# install.packages(lubridate)
library(lubridate)第一个函数ymd():解析日期为年月日格式x <- c("09-01-01", "09-01-02", "09-01-03")
ymd(x)[1] “2009-01-01” “2009-01-02” “2009-01-03”x <- c("2009-01-01", "2009-01-0
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2023-05-23 12:26:01
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R语言中diag函数用于获取矩阵的对角线元素001、dat <- matrix(1:9, nrow = 3) ## 生成矩阵（方阵，行列相等）
dat
diag(dat) ## 取对角线元素 002、非方阵情况dat <- matrix(1:15, nrow = 3) ## 生成3行5列矩阵
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2023-05-23 11:31:32
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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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在使用R语言作图时，有时需要在图上标注诸如求和、积分、上下标等数学符号，该操作可以通过expression函数完成。
expression(...)
括号中输入数学表达式，配合plot、text、title、axis等函数使用，可以将数学公式绘制在图表上。
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2023-05-30 10:21:07
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函数 kron 格式 C=kron (A,B) kron即为Kronecker积，所谓Kronecker积是一种矩阵运算，其定义可以简单描述成： X与Y的Kronecker积的结果是一个矩阵：X11*Y X12*Y … X1n*Y X21*Y X22*Y … X2n*Y …… Xm1*Y 
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2023-12-21 23:25:15
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使用平滑曲线，沿着X轴从左向右的顺序依次连接，可以使用spline样条函数线。
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2023-05-30 11:04:44
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