标签：Excel图表 好的动画图表，能够更生动地讲述数据背后的故事。 本文示例使用Excel图表以动画的方式显示数据随时间的变化。...但正如已经提到的，它还需要能够根据进球差和得球数来区分哪个球队在积分榜上名列前茅。 还想使用每个球队的俱乐部徽章来显示与该俱乐部相关的数据。 使用簇状条形图，可以完成所有这些。...系列1是俱乐部的实际得分。系列2是调整后的积分，考虑到进球差和进球得分，可以使用俱乐部的徽章作为本系列的标签。 为了创建所需的数据，创建了一个表，该表使用GETPIVOTDATA从数据透视表中获取值。...首先希望每个条形都使用球队的颜色。 团队队徽是与该工作簿存储在同一文件夹中的图像。 为了存储所有这些数据，使用了三个集合。...该图表绘制了排序表中的数据。 当然，排序表中团队的顺序与图表中显示的顺序相同。随着代码进度遍历每周，图表数据会发生变化，轴标签会正确反映排行榜。
R数据可视化工具 在R语言里，除了R自带的可视化工具plot(),还有很多精彩的工具包，比如ggplot2, 以及gganimate。 ggplot2 ggplot2 是R中被广泛应用的绘图包。...我们将使用R Studio中自带的数据集mpg来进行ggplot2可视化演示根据R绘图原理，我们需要在ggplot2中将一个图表拆分成若干个子元素并进行叠加绘制。...在ggplot2的基础上，gganimate允许用户定义一个变量作为每一帧变化的参照。...与ggplot2相似，我们首先需要生成静态图表 在生成静态图表的基础上，动图及为多张静态图按一定规则堆在了一起。这里的规则便是我们提到的，按照声明的变量，比如：时间或类别顺序。...定义坐标轴随数据变化（即为图表可以根据数据值范围拉大或缩小） shadow_*():定义数据出现的方式（存在旧数据的历史记忆以影子的形态相继出现） enter_*()/exit_*():定义新数据出现和旧数据褪去的方式
好的一方面是，Plotly能够产生出色的可视化效果，并与HTML集成。从不好的是，在单图和混合图之间切换时，语法可能会非常混乱。...fig.show() 如果您只需要一个简单的时间序列，例如下面所示的时间序列，那么也许就足够了。...例如，使用graph_objects，我可以生成混合子图，并且重要的是，可以覆盖多种类型的数据（例如时间序列）。...总结 在本文中介绍了使用Plotly将对象绘制成带有趋势线的时间序列来绘制数据。 解决方案通常需要按所需的时间段对数据进行分组，然后再按子类别对数据进行分组。...在对数据分组之后，使用Graph Objects库在每个循环中生成数据并为回归线绘制数据。 结果是一个交互式图表，显示了每一类数据随时间变化的计数和趋势线。
后续将分别就lattice和ggplot2可视化绘图系统进行简要介绍。...绘图系统 ggplot2初识 更多下期详解 引言 不同类型变量常用的图表 连续数值变量 一个数值变量可以用：柱状图，点图，箱图 两个数值变量可以用：散点图 分类变量 一个分类变量的可视化：频率表，条形图...两个分类变量的可视化：关联表，相对频率表，分段条形图 一个分类变量一个数值变量： 分类箱图、条形图 1 Lattice绘图系统 特点：一次成图；适用于关系变量间的交互：在变量z的不同水平，变量y如何随变量...x变化。...，变量Temp如何随变量Ozone变化。
我们使用R自带的数据集women为例进行分析，women数据集中包含了15个年龄30~39岁的女性身高和体重信息，如下所示： 现实生活中身高是更容易观测的一个量，现在我们基于这些数据建模，通过身高来预测体重...接下来我们可以分别列出因变量观察值、拟合值、残差： 对于回归模型我们可以进行作图展示： library(ggplot2) ggplot(women, mapping=aes(x=height, y=weight...回归诊断最简单的一个方法就是将模型各种情况进行可视化，如下所示： par(mfrow=c(2,2)) plot(fit) 如下图所示：第一幅图是残差随拟合值的变化情况，可以检验线性假设，理论上来说如果线性模型十分吻合...第三幅图是标准化残差绝对值的平方根随拟合值的变化情况，用来检验同方差性假设，如果满足假设，也即不同自变量水平下因变量方差是一样的，那么图中数据点应该是均匀分布的（红线近似水平）。...在构造的多项式里，x与x^2并不一定是独立的，这有可能会产生附加问题，另一种方法是使用poly()函数产生正交多项式，如下所示： library(ggplot2) N=300 x=1:N+rnorm(N
theme_bw() 6 变化趋势 6.1 时间序列图：基于时间序列对象（ts） ggfortify 包中的 autoplot() 可以对时间序列直接绘图。...包 时间序列图：基于数据框 如果想设置特定的时间间隔，则需要使用 scale_x_date() 函数。...应用场景有： 想要描述数量或体积（而不是价格之类的变量）随时间的变化； 有很多数据点。对于很少的数据点，可以考虑绘制柱状图。 希望展示各个类别的贡献。...它强调随着时间的推移视觉上的变化，而不是实际数值的变化。这可以通过使用 geom_tile() 来实现。...这更适用于时间点很少的时间序列。下面给出使用 ggplot2 包绘制的案例，来源于：Top 50 ggplot2 Visualizations[5]。
修复话题爬虫时间格式错乱等问题 新版微博话题爬虫总是爬一些无关数据的原因 本次以武汉疫情为话题，抓取武汉疫情从爆发封城到解封五个月时间线上的相关微博，去重后共计约 50w 条微博数据，10 个字段，...接着对着几十万条微博随机抽样了 1w 条数据，用情感分析，得到微博正文的情感倾向（或者说极性），正向 pos，负向 neg和中立 neg，情感倾向统计值随日期的演化趋势可视化结果如下。...，这说明最开始疫情爆发的时间，至少一半的人态度的悲观或消极的；而到武汉 2020 年 4 月 8宣布解封后，热度逐渐消失。...虽然理论上可以爬取任意时间段的，但还是建议一次不要设置过长，1-10 天即可。如果几十天的需求，可以手动在 json 文件中设置拆分时间段。...一个话题可能会多次抓取，保存的文件是追加写的，难免会有表头或者数据上的重复，对于表头上的重复，可以在 Pycharm 中打开 csv，搜索列名 user_link 或其他定位到重复的行，删除掉该行即可。
但是，它们看起来已经过时了，并且在 ggplot2 中使用它们之前，这些组件需要进行额外的转换和清理，当其他人希望在分析中生成类似的图表时，必须复制这些转换步骤。...生成的可视化还可以使用 ggplot2 和 plotly 语法轻松地扩展，同时保持交互的特性。 绘图实战 下面演示下如何使用 autoplotly()函数绘图，首先安装并加载autoplotly包。...不需要另外的数据处理，autoplotly便能直接对函数生成的对象实现可视化。 图形美化 通过应用额外的 ggplot2 元素或组件，可以很容易地扩展使用 autoplotly()函数生成的图形。...，对有可能发生结构变化的最佳断点进行可视化: library(strucchange) autoplotly(breakpoints(Nile ~ 1), ts.colour = "blue", ts.linetype...，可点击链接查看： https://github.com/sinhrks/ggfortify#coverage[2] 结语 有了这个包，我们可以减少花在学习 ggplot2 语法或类似 plotly 的交互式可视化包上的时间
而《如何用Python和R对故事情节做情绪分析？》一文中，我给你介绍了如何绘制故事情绪时间序列。 ? 如你所见，这些图很有用。 但是它们只是静态的。 那么，如果图是动态的呢？...注意，这里因为我们不再把时间限定在1月1日了，因此你得把 filter(mydate == ymd('20130101')) 这一句去掉，使用全部1个月的时间。否则使用时间轴就没有意义了。...假如你不想这样压缩信息，而希望用图形随时间的动态变化，来体现附加的时间维度，该怎么办？ 这时，你就需要使用 gganimate 这个动画包的功能了。...改进的方法很简单：加入图片标题，显示时间，并且让标题对应着一起变化。...如何使用 gganimate 的 transition_time() 方法绘制基于时间数据的动态图； 如何通过 labs 设置，动态显示时间，以便于和图像的变化对应。
ggplot2 Extension 转自：生信宝典(Bio_Data)，不一样的生信学习平台。 “ ggplot2自从2007年推出以来，成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。...，可以直观展示数据的动态变化过程，最后我们可以将动画保存为GIF、视频或动画网页，以便在RStudio或笔记本之外使用。...如下面这个例子以动态图展现了历年来诺贝尔获奖者出生地的变化情况，《利用gganimate可视化全球范围R-Ladies（R社区性别多样性组织）发展情况》一文中有更详细的事例展示如何使用此包。 ?...尤其是针对时间或者空间分布可视化具有十分好的效果。 ?...11 GGally 作者：Barret Schloerke 网址：http://ggobi.github.io/ggally/ 简介：GGally汇集了几个有用的可视化功能来扩展ggplot2，包括配对图矩阵
我比较喜欢ggplot2+AI 来做科研绘图， 当然，有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节，完全不使用AI。...时序图展现变化： 展现组成成分：饼图，马赛克图， 聚类：层次聚类，主成分 空间：地图 当然了，这并不是最佳或者说最合理的划分模式，不过对初学者来说，掌握这些代码打基础已经算是不错了。...: elegant graphics for data analysis” 虽然这本书有对应的中文译本，但是时间上相对滞后，建议直接看这个在线实时更新版本。...用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（上）：https://mp.weixin.qq.com/s/WN4TSMNjH4b6vZgYVjaRvQ 用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（下）：https...://mp.weixin.qq.com/s/_Q16zDZgCr3XoO0r3wqRkw 如果我说，全部学完，需要一年的时间，不知道你还是否愿意入坑呢？
ggplot2 Extension “ ggplot2自从2007年推出以来，成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。...幸运的是，在过去10年里，R社区一直在努力为ggplot2构建扩展包，到如今已有超过40个扩展包可供使用，今天为要介绍的是大家比较钟爱的12个ggplot2扩展包，想要查看所有ggplot2扩展包的介绍及使用例子...，可以直观展示数据的动态变化过程，最后我们可以将动画保存为GIF、视频或动画网页，以便在RStudio或笔记本之外使用。...如下面这个例子以动态图展现了历年来诺贝尔获奖者出生地的变化情况，《利用gganimate可视化全球范围R-Ladies（R社区性别多样性组织）发展情况》一文中有更详细的事例展示如何使用此包。 ?...尤其是针对时间或者空间分布可视化具有十分好的效果。 ?
咱们这里就用Python来做数据清理，然后用R做情绪分析，并且把结果可视化输出。 准备 数据 我们首先需要找到的是来源数据。...如果我们以1行为单位分析情感变化，粒度过细。鉴于整个剧本包含了几百行文字，我们以5行作为一个基础单位，来进行分析。 这里我们使用index来把原先的行号处理一下，分成段落。...只是如果让我们把结果表格从头读到尾，那也真够难受的。我们还是用可视化的方法，把图绘制出来吧。 绘图我们采用ggplot包。这个包我们在《 如何用Python做舆情时间序列可视化？...这里使用的语句是anti_join，就可以把停用词先去除，再进行情绪词表连接。 我们看看停用词去除后，正向情感词汇的高频词有没有变化。...因为它们和情绪之间没有必然的关联。但是名词还是保留了一些。例如“新娘”总该是和好的情感和情绪相连吧。 用了定制的停用词表后，我们来看看词频的变化。
什么是倾斜图（Slope Graph） 倾斜图，又名斜线图、斜率图，可以展示单指标不同时期的变化情况，既能展示值的大小变化，同时能展示排名变化。...在生物医学方面，倾斜图我们可以用于表示不同时间点不同指标或者不同时间点同一指标不同个体的变化情况等，以更加直观体现出变化趋势。那么要怎么做倾斜图呢？...怎么做倾斜图 有多种方法可以做倾斜图，最简单的用ggplot2就可以，当然也可以用专门做倾斜图的包比如CGPfuncitons。...具体专用包比较好用一个函数就可以搞定，所以就只介绍最常见的方法使用ggplot2进行作图方法： 1）需要什么格式的数据 目前疫情地图实时更新，所以这次就正好用公开的疫情数据做一次倾斜图。...ggplot2做倾斜图 library(ggplot2) library(RColorBrewer) #x是我随意取的 p<-ggplot(a) + geom_segment(aes(x=0,xend
小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面，并进行绘图。 ?...首先，查看薪水是如何随学术等级变化的： data(Salaries, package='car') library(ggplot2) ggplot(data=Salaries, aes(x=salary...Salaries by yrs.png 统计函数： ggplot2包中含有大量统计函数来计算所需的量，从而生产更多的可视化数据。通常情况下，几何函数隐式地调用统计函数，我们不需要直接处理这些问题。...不过指导它们的存在是有用的。 修改ggplot2图形的外观 R的基础绘图中,使用par()函数或特定的画图函数的图形参数来自定义基本函数。...theme(legend.position=c(.1,.8)) # 图例的左上角分别距离左侧边缘10%，底部边缘80% 标尺 ggplot2包使用标尺把数据空间的观察值映射到可视化的空间中。
单细胞常见的可视化方式有DimPlot，FeaturePlot ，DotPlot ，VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ，Seurat中均可以很简单的实现，但是文献中的图大多会精美很多。...会随col参数中brewer.pal(10, name = "RdBu")中的10的数值而变动。...如果想实现多个基因的话，将目标基因和UMAP 的坐标提取出来使用ggplot2绘制即可 或者 使用scCustomize 包中的多基因联合密度图 ，如下。...修改theme / legend 相关 类似前面使用ggplot2的scale修改颜色，当然也可以修改theme等一系列 FeaturePlot(object = sce2, features = "...，更多的参考ggplot2 | 关于标题，坐标轴和图例的细节修改，你可能想了解 ， ggplot2|theme主题设置，详解绘图优化-“精雕细琢” ，和ggplot2 |legend参数设置，图形精雕细琢
知乎看到这样一个问题，不请自来回答一下，也算对这段时间可视化推文的一个总结吧。 看到很多答主都给出了全面的回答，包括数据处理，统计建模等方面。...ggplot2包 ggplot2包是Harley Wickham在2005年创建的，是包含了一套全面而连贯的语法的绘图系统。 ?...哦对了，我把ggplot2基础进行整理，写了一个文稿，推送可见：R分享｜自制112页可视化课件。如果对R语言可视化感兴趣，并且想从基础学习的话，可以配着我上的课进行学习（b站链接[1]）。...为此，它提供了一系列新的语法类，可以将它们添加到plot对象中，以自定义其随时间变化的方式。...cowplot[8] ，gridExtra[9]，patchwork[10] 关于ggplot图片组合，排版可以使用上面三个包的任意一个进行实现。我也给出了非常详细介绍。
数据可视化主要包括六大类：类别比较、数据关系、数据分布、局部整体、时间序列和地理空间，且不同类别间可能有共同重合的图表类型。其中，数据关系型图表包括变量间相关、变化、连接、层次等不同关系的图表。...时间序列型 时间序列型图表强调数据随时间的变化规律或者趋势，X轴一般为时序数据，Y轴为数值型数据，包括折线图、面积图、雷达图、日历图、柱形图等。...其中，折线图是用来显示时间序列变化趋势的标准方式，非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。...R语言数据可视化方法 如需绘制这些不同类型的图表，我们主要使用R ggplot2及其拓展包extension，比如ggrepel、ggally、ggalluvial等包；也还会使用lattice、plot3D...R中ggplot2包的geom_path()和geom_polygon()等函数，结合地理空间坐标系可以使用DataFrame格式的数据，绘制不同投影下的世界与国家地图。
通过从每家公司的官方推特下载5000条推文来分析这两家公司的客户情绪，并在R中进行分析。在这一分析中，我们可以了解如何从品牌的社交媒体参与（在本例中为推特）中分析客户情绪。...目录 涉及的软件包及其应用 什么是情绪分析？ 清除文本 词云 在一天和一周内发布推文 推特数据的情感评分 客户推特的情感分析 结论 R中使用的软件包 ? 什么是情绪分析？...，它通过增加测试数据的大小来突出显示最常用的单词，该技术用于将文本可视化为图像，是单词或标签的集合。...在一天和一周内发布推文 由于推特收集的时间跨度超过一周，因此我们可以分析大多数用户活跃或用户在该品牌上发布最多推文的时间和工作日，这可以通过使用ggplot2库的折线图来可视化。...上面的输出是所有情绪在条形图上的显示，因为从条形图可以很清楚地看出，积极性对两家公司都起主导作用，这进一步加强了我们的上述假设。继续跟踪图表中的变化可以作为对新产品或广告的反馈。
拟时（pseudotime）分析，又称细胞轨迹（cell trajectory）分析，根据不同细胞亚群基因表达量随时间的变化情况通过拟时分析可以来推断发育过程细胞的分化轨迹或细胞亚型的演化过程。...并非一定要不同时间段做实验的结果，因为细胞本身存在拟时序变化，细胞是有变化的，可以做拟时序分析。...中的拟时序分析结果图，常规可视化的基础上添加了树形图，更直观。...3.1 基于各种“类型”可视化 有了树结构后，分类颜色是可以自己指定的。...而且可以直接使用ggplot2的color设置，是不是觉得多了解一下ggplot2很有必要 详见：ggplot2|详解八大基本绘图要素 colour=c("#DC143C","#0000FF","#20B2AA
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