ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍，具体绘图方法(如折线图，柱状图，箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解...
前言自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据
今天在面试的时候面试官问到了有没有Echarts的开发经验，后来了解到面试官所在的部门主要就是负责数据可视化平台的搭建，以Echart和HighCharts为基础。
虽然Echarts诞生的时间已经挺久了，但是随着最近数据分析等岗位越来越热门，很多公司将数据可视化平台的搭建提上日程。
今天我们就随着Echart的文档先跑个Demo，顺便避一下坑。
引入Echarts
首先Echarts的官方文
原创
2021-07-14 21:44:45
335阅读
文章目录第1章 R语言入门1.1 创建R数据1.1.1 向量 c()1.1.2 矩阵 matrix()1.1.3 数组 array()1.1.4 数据框 data.frame()1.1.5 因子 factor()1.1.6 列表 list()1.2 数据的其他操作1.2.1 数据读取和保存1.2.2 生成随机数1.2.3 数据抽样 sample()1.3 生成频数分布表1.3.1 一维、二维列联
以R可视化为桥梁经常有对比R，Python和Julia之间的讨论，似乎R语言在这三者之中是最为逊色的，实则不可一概而论。R语言在常规数据分析的场景下，如数据读入，预处理，整理，以及单机可视化方面表现出的优势，无论从用户体验，还是代码流畅度，令另两种语言略逊一筹。本文将从统计学中最基本的密度曲线的绘制，来串讲一下题目中所涉及的R语言可视化中三个强大的可视化包的用法，以及之间的联系。以此
上周在中国R语言大会北京会场上，给大家分享了如何利用R语言交互数据可视化。现场同学对这块内容颇有兴趣，故今天把一些常用的交互可视化的R包搬出来与大家分享。rCharts包说起R语言的交互包，第一个想到的应该就是rCharts包。该包直接在R中生成基于D3的Web界面。rCharts包的安装 require(devtools)
install_github('rCharts', 'ramnathv
今天在面试的时候面试官问到了有没有Echarts的开发经验，后来了解到面试官所在的部门主要就是负责数据可视化平台的搭建，以Echart和HighCharts为基础。虽然Echarts诞生的时间已经挺久了，但是随着最近数据分析等岗位越来越热门，很多公司将数据可视化平台的搭建提上日程。
原创
2021-07-19 14:09:40
4350阅读
最近需要对国内疫情分布情况绘制可视化地图，查找资料R中地图绘制思路，显示在R中绘制地图主要有三种方式：第一种是利用某些特定R包中自带的地图数据进行绘图；第二种从其他途径获取地理信息数据，调用相应的软件包对数据进行读取，进而绘图；第三种是基于某些供应商的tiles与Google、NASA、高德等网络在线地图相关联，调用其地图数据为自己绘图所用。下面进行举例说明：1.【绘图前准备】爬取丁香园每日疫情数
文章目录1 R的基本命令1.1 描述性统计分析1.2 R包的安装与加载1.3 数据的创建1.4 数据框1.4.1 数据框合并1.5 数据的读取与保存1.5.1 读取外部数据1.6 随机数的生成1.7 数据抽样2 R的基本绘图函数2.1 plot()函数2.2 图形的参数与控制2.2.1 参数绘图2.2.2 图形控制2.2.3 图形的颜色2.2.4 par函数布局页面3 类别数据可视化3.1 一维
文章目录一、用R的基础绘图系统作图1.函数plot()2.直方图和密度曲线图3.条形图4.饼图5.箱线图和小提琴图6.克里夫兰点图二、用ggplot2包作图1.初识ggplot2包2.分布的特征3.比例的构成4.ggsave()保存图形三、其他图形1.金字塔图2.横向堆栈条形图3.热图4.三维散点图5.词云图总结 一、用R的基础绘图系统作图基础绘图系统有两类函数：一类是高水平作图函数（直接产生图
1. 可重复研究 和 可再生研究（Replication vs. Reproducible Research） 1.1 Replication（可重复） - 独立的研究者 / 数据 / 分析方法 / 工具得到一致的证据 · 小保方晴子 · 具身认知（embodied cognition） - 缺点： · 有些研究不可能被重复：没钱 / 没时间 / 没机会
R编程允许开发者通过一组内置的函数和库来构建可视化以描绘数据。 在分享可视化的技术实现之前，首先着眼如何选择合适的图表类型。选择合适的图表类型基本呈现类型有四种： ComparisonCompositionDistributionRelationship为了确定哪一种与数据匹配，不妨先从以下几个方面考虑： 在一个图表中显示多少变量？每个变量显示多少数据点？基于时间显示值，还是在项目或组之间显示值？
基于R语言的聊天记录可视化聊天记录数据的导出与读取登录QQ，TIM好像不行点击群的对话框，点击聊天记录的标识在想要导出消息的聊天群里点击导出消息记录，然后存为txt格式。打开RStudio，运行下面代码#读取群消息
root = "D:/coding/chatting_visualization/data/" #聊天记录存储路径
file = paste(root, "ISIP NOW.txt",
大数据时代人才紧缺 大数据时代的崛起，使得运用大数据进行商业分析，就必须使用到数据挖掘和分析的理论，从大数据到商业价值的跨越，数据挖掘是关键性桥梁。在国内，大数据作为一个新型的热门行业，市场上掌握大数据知识技术的人才非常少，企业对大数据开发人才非常紧缺也形成了招聘竞争，不惜开出高额薪水吸引大数据人才。 数据可视化揭示真相 大数据像是‘黑盒子’一样的新世界，现在我们用数据挖掘来探索这个世界的规则和信
写在前面本系列为《R数据科学》(R for Data Science)的学习笔记。相较于其他R语言教程来说，本书一个很大的优势就是直接从实用的R包出发，来熟悉R及数据科学。更新过程中，读者朋友如发现错误，欢迎指正。如果有疑问，也可以在评论区留言或后台私信。希望各位读者朋友能学有所得！BOOK1.1简介本章将教你如何使用 ggplot2 进行数据可视化。R 有好几种绘图工具，但 ggplot2 是其
完整的数据分析流程定义研究问题,定义理想数据集,确定能够获取什么数据,获取数据,清理数据探索性分析,统计分析/建模(机器学习)等解释/交流结果(数据可视化),挑战结果,书写报告(Reproducible原则) 假设驱动 数据驱动 了解数据特征数据基础观测,变量,数据矩阵行叫做一次观测,列叫做一个变量值变量的类型 数值(连续, 离散)分类(无序, 有序)变量间的关系(对应不同的可视化方法和统计分析
前言： 学习R将近大半年了，从小白步入了门槛。一直对可视化很感兴趣，很早就看到rCharts这个数据包了，总想下一个玩玩，但苦于在Rstudio的install.package的安装数据包中没找到，又由于忙着学一些建模知识后来也就没在意。最近在自己买的一本书里发现了该包的运用，遂写下该篇文章进行分享。 一、安装及相关安装准备:安装rCharts
KNN是有监督的学习算法，其特点有：1、精度高，对异常值不敏感2、只能处理数值型属性3、计算复杂度高（如已知分类的样本数为n，那么对每个未知分类点要计算n个距离） KNN算法步骤：需对所有样本点（已知分类+未知分类）进行归一化处理。然后，对未知分类的数据集中的每个样本点依次执行以下操作：1、计算已知类别数据集中的点与当前点（未知分类）的距离。2、按照距离递增排序3、选取与当前距离最小的k
# R语言可视化钻石数据实现流程
## 1. 引言
在这篇文章中，我将教会你如何使用R语言实现钻石数据的可视化。首先，我们将了解整个流程，并用表格展示每个步骤。然后，我将逐步引导你完成每个步骤，告诉你需要使用的代码，并给出代码的注释解释其意义。
## 2. 实现流程
以下是实现“R语言可视化钻石数据”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 准备数据 | 载入钻
R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，为了保证性能， 其核心计算模块是用C、C++和Fortran编写的。同时为了便于使用，它提供了一种脚本语言，即R语言。R语言和贝尔实验室开发的S语言类似。R支持 一系列分析技术，包括统计检验、预测建模、数据可视化等等。在CRAN(http://cran.r-project.org) 上可以找到众多开源的扩展包。1、到官网（http://www.r-project.org）下载R安装包（windows上为R-3.0.1-win.exe）。2、安装完成后，弹出命令行界面。 3、运行help()命令将弹出帮助页面。想要查看任何函数的使用方法和实例，直接 Read More
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2013-05-28 23:01:00
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