R语言画条形图barplot条形图通过垂直的或水平的条形展示了类别型变量的分布（频数）。函数 barplot() 函数的格式为：barplot(height, width = 1, space = NULL, names.arg = NULL, legend.text = NULL, beside = FALSE, horiz = FALSE, density = NULL, angle = 45
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2023-06-21 20:29:58
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1.数据2.程序代码library(statnet)library(circlize)data<-read.csv("Bacteria otu.csv",header = T,row=1)my.data<-as.matrix(data)row.names(my.data)<-c("A1","B1","C1","D1")colnames<-c("Pro...
原创
2021-06-09 17:30:38
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目录1. 基本分组条形图2. 使柱子并排放置3. 改变条形图配色4. 使纵坐标呈现百分比5. 删掉图例名称 1. 基本分组条形图假设我们有如下数据，其大致结构如图。dat = data.frame(专业=rep(c('统计','计算机'),each = 2),
语言 = rep(c('R','Python'),2),
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2023-08-25 23:17:55
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前言呜呜呜，我都做好肝的准备了，但是互联网真的太强大了，我找了一个很好的博主，写的很棒，对每一种图的画法都做了介绍，每一个图都使用了基础绘图函数和ggplot，我就不写了，直接把人家的地址总结在这里了嗷。 这个真的是我见过最好的示例了，而且很全，R又不考试，干嘛非要去记每一个函数？ 博客专题：点击这里 经验总结：我们要学会使用互联网，从来都不缺少资源，缺少的是检索方式和发现资源的眼睛R语言参考卡片
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2023-12-19 10:54:04
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leaflet包LeafletR主要是用R语言的语法封装了JS版的Leaflet，可以在R语言的plot窗口，利用html5技术显示各种地图，还可以绘制自己的要素图形。它有如下功能： 交互地图浏览（缩放、平移） 使用多种底图进行任意组合 加载地图瓦片（WMTS） 点要素定位标记 多边形要素标记 线要素标记 弹出窗口 解析加载GeoJson 从R或者RSutido创建地图窗口 可以把地图嵌入 kni
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2023-06-20 15:47:50
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标题：R语言聚类肘状图实现流程及代码解析
## 1. 引言
在数据分析中，聚类是一种常用的技术，用于将相似的数据点归类到同一类别中。R语言提供了许多聚类算法的实现，如K-means、层次聚类等。肘状图是一种可视化方法，用于帮助我们选择合适的聚类数目。本文将介绍在R语言中如何实现聚类肘状图。
## 2. 聚类肘状图实现流程
下面是R语言聚类肘状图实现的流程，我们可以用表格来展示每个步骤：
原创
2024-01-24 11:06:19
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# R语言精致饼状图代码实现指南
## 引言
欢迎来到R语言的世界！R语言是一种广泛应用于数据分析和可视化的编程语言。在本篇文章中，我将教会你如何使用R语言创建精致的饼状图。
## 整体流程
下面是实现“R语言精致饼状图代码”的整体流程。我们将按照以下步骤逐步实现饼状图的创建过程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 准备数据 |
| 步骤 2 | 创建饼状
原创
2023-11-24 10:06:50
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# 如何在R语言中实现多层级饼状图
## 引言
多层级饼状图是一种用于展示分层数据的有效方式。在R语言中，我们可以利用`ggplot2`和`ggalluvial`等包来实现这一功能。本文将为刚入行的小白提供一个详细的步骤指南，包括实现多层级饼状图的流程、每一步所需代码及其注释。
## 实现流程
下表展示了制作多层级饼状图的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
原创
2024-08-29 07:06:17
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图表的数据要素以及图例展示 主要图表类型包括：线图：包括类别轴和值轴，类别轴上最少1个维度；值轴上最少1个度量 柱状图：包括类别轴和值轴，类别轴上最少1个维度；值轴上最少1个度量 饼图：包括扇区标签和扇区角度，扇区标签上有且仅有1个维度，并且维度值小于等于12；扇区角度上有且仅有1个度量 气泡地图：包括地理区域
## R语言地图上添加饼状图
### 流程概述
为了在R语言中地图上添加饼状图，我们需要经历以下步骤：
1. 导入所需的包和数据
2. 准备地图数据
3. 准备饼状图数据
4. 绘制地图和饼状图
5. 添加图例和注释
6. 输出结果
下面将逐步介绍每个步骤的具体操作，并提供相应的R代码。
### 1. 导入所需的包和数据
在开始之前，我们需要导入一些必要的包，包括`ggplot2`、`
原创
2023-08-30 09:04:46
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条形图简单的垂直条形图和水平条形图函数barplot()> library(vcd)
载入需要的程辑包：grid
> counts <- table(Arthritis$Improved)
> counts
None Some Marked
42 14 28
> barplot(counts,main = "Simple Bar
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2023-09-08 23:47:00
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#x：表示一个非负的数值向量，表示每个扇形的占比。#labels：设置饼图各部分的标签。#main：设置标题。#col：设置每个扇形的颜色#clockwise：一个逻辑值,TRUE顺时针做出分割，FALSE逆时针做出分割(默认)#density：底纹的密度。默认值为NULL。#angle：设置底纹的斜率#lty：设置边线类型 很少设置#border:设置边线颜色#edges：设置以多边
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2023-06-02 07:38:42
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# 双面横状条形图在R语言中的应用
在数据可视化的领域，条形图是一种非常常用和直观的图表类型。特别是“双面横状条形图”，它能够有效地比较两组数据的分布情况。本文将介绍如何在R语言中创建双面横状条形图，并提供一些有用的代码示例。
## 什么是双面横状条形图？
双面横状条形图是一种将两组数据以条形的形式同时呈现的图表。它通常用于比较相同类别下的两组数据，在同一张图中并排展示，便于视图的比较与分析
原创
2024-08-11 03:40:58
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# R语言中geom_point画饼状图的实现
## 介绍
在R语言中，ggplot2是一个强大的数据可视化包，它提供了丰富的绘图函数和美观的图形效果。其中，geom_point函数可以用于绘制散点图、气泡图等。本文将教会你如何使用geom_point函数在R语言中画出饼状图。
## 实现步骤
下面是整个实现饼状图的流程，包括所需的步骤和代码示例：
| 步骤 | 代码示例 | 说明 |
|
原创
2023-08-18 13:01:17
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本节书摘来异步社区《R数据可视化手册》一书中的第3章，第3.2节，作者：【美】Winston Chang3.2 绘制簇状条形图问题如何绘制基于某个分类变量的簇状条形图？方法将分类变量映射到fill参数，并运行命令geom_bar(position="dodge")。下面以cabbage_exp数据集为例演示一下绘图过程，cabbage_exp数据集包含两个分类变量Cultivar和Date及一个连
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2023-06-25 13:13:08
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最近在看论文 Phased diploid genome assemblies and pan-genomes provide insights...
原创
2022-03-18 11:06:07
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在数据可视化领域，R语言提供了强大的绘图功能，而 `geom_jitter` 是 ggplot2 中一个极为常用的函数，用于处理数据点重叠的问题。它通过在水平或垂直方向上引入随机抖动来，帮助我们更清晰地观察数据在聚集区域的分布。然而，使用 `geom_jitter` 时，常常会遇到“簇状”问题，导致数据点相互重叠，影响数据的可读性。接下来，我们将详细介绍如何解决R语言中 `geom_jitter`
1.什么是雷达图？ 雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。轴的相对位置和角度通常是无信息的。 雷达图也称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，不规则多边形，极坐标图或Kiviat图。它相当于平行坐标图，轴径向排列。 雷达图和折线图是是很相似的，只不过坐标轴由直线坐标轴，变成了极坐标轴。2.绘图前的数据准备 demo数据可以在https://www.
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2023-09-18 16:05:57
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SPSS只能完成主成分分析的一部分环节，主成分得分等计算尚需结合其他工具(如Excel)来完成，这对SPSS用户来说，是极不方便的。小兵建议大家直接采用R语言实现主成分分析，今天先送上一枚案例。使用R语言自带USJudgeRatings法官综合素质评分数据，每位法官均有12项维度打分，我们觉得用12个指标评价一位法官过于复杂了，现在请对12个维度打分变量进行降维处理，造几个主成分来用于综合评价。数
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2023-08-08 14:05:41
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R语言数据的可视化-星图和脸谱图星图和脸谱图函数使用说明以下内容全部来自《统计学——基于R》书本的学习星图可以针对一个二维矩阵的两组变量分别建立表格。用P个变量圆P等分，将p个半径连接，形成一个p边型。n个样本形成n个p边形，称为星图。注意需要将表格的数据转换成矩阵形式，并保存 例：现有数据表：这是RData格式的文件，除了第一行的为指标，其他的都是数据将数据框转换为矩阵形式matrix2_3&l
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2023-09-29 20:36:28
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