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这个工具绘制子地图真的太方便~~

简介 ggmapinset是R语言中的一个包,它是基于ggplot2和ggmap包的扩展,用于在地图上添加缩略图。...该包提供了一种简单的方法,可以在一个图形中同时显示主地图和缩略图,从而方便用户进行比较和分析。...安装方法 可以使用以下命令在R中安装ggmapinset包: install.packages("ggmapinset") 特点 提供了一种简单的方法,可以在一个图形中同时显示主地图和缩略图。...主要绘图函数 geom_inset_frame():为添加子地图添加一个dataframe和连接线; geom_sf_inset():绘制需要作为子图的sf地图对象; 绘制案例 案例一:嵌入层的数据美学映射...该包提供了一些简单的函数,可以方便地调整缩略图的大小和位置,并添加标签和注释。如果您需要在地图上显示多个区域的数据,那么ggmapinset是一个值得尝试的工具。

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ggplot2:结合ggmap绘制地图

ggmap包整合了四种地图资源,分别是Google、OpenStreetMaps、Stamen和Cloudmade。可以方便的与ggplot进行涂层叠加,实现在R中的地图绘制需求。...ggmap简介 1,get_map( ):ggmap包中最基本函数,用来下载地图。注意,要访问外国网站后才能下载地图。...2,geocode( ):用来返回某地的经纬度,比如要查询北京的经纬度。 结果为在谷歌地图上,北京的经纬度查询信息。设置参数,可以得到更详细的地址信息。...3,ggmap( ):绘制地图函数,可与ggplot2中函数进行叠加。 案例实现过程 现在,通过在上海地图中标记相应位置的点为例,介绍实现过程。...首先,载入相关的包并生成点的位置数据。 接下来,用get_map()下载上海地图,并用ggmap()绘制地图。同时设置地图显示范围和颜色。

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    数据处理的R包

    列表 列表 l_ply 列表 无 _则表示没有输出,a_ply,d_ply和l_ply在plyr中运用不多。...,语法如下: gather(data, key, value, na.rm = FALSE,···) data:需要被转换的宽形表 key:将原数据框中的所有列赋给一个新变量key value:将原数据框中的所有值赋给一个新变量...在ggplot2中有两个主要绘图函数:qplot()以及ggplot()。 qplot: 顾名思义,快速绘图; ggplot:远比qplot()强大,可以一步步绘制十分复杂的图形。...可以方便的与ggplot进行涂层叠加,实现在R中的地图绘制需求。 ggmap包中的函数 get_map:ggmap包中最基本函数,用来下载地图。 geocode:用来返回某地的经纬度。...ggmap:绘制地图函数,可与ggplot2中函数进行叠加。

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    Google Earth Engine——在 R 中计算和绘制二维空间点密度

    快速计算点密度的度量并将其显示在地图上通常很有用。在本教程中,我们将使用 ggmap R 包中包含的德克萨斯州休斯顿的犯罪数据来演示这一点。 我们将从加载库开始。...请注意,由于 Google 提供地图的方式发生了变化,本课程中不再使用 ggmap 包来生成底图,但本教程中使用的数据包含在 ggmap 包中。...library(ggplot2) library(ggmap) 然后,我们可以加载德克萨斯州休斯顿的内置犯罪数据集。...让我们用 ggplot2 绘制犯罪地点。...另一方面,如果为了探索性数据分析的目的,您正在寻找快速而肮脏的实现,您还可以使用 ggplot's stat_density2d,它MASS::kde2d在后端使用二元正态核来估计密度。

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    R语言可视化——ggplot绘制中心密度辐射图

    因为在ggplot2中一直没有看到好的关于密度辐射图(或者称它为热力辐射图,就是那种PowerMap中可以通过颜色色度探查区域指标分布密度的图表类型)的合适解决方案,最近在看github官网上ggmap...的介绍帖,看到作者在ggmap函数中嵌套了geom_polygon图层并并使用fill=..level..参数和stat="density_2d"来来制作类似的热度辐射图。...rstudy的文件包(我在刘万祥老师的公众号里发现的,现在应该也还可以获取),如果手上没有数据可以添加魔方学院的QQ群,在群共享里查找R语言资料。...至于实际的数据标签,指标名称和区域名称,酌情添加,但是针对地图类图表,数据展示到位即可,不建议添加太多标签,影响美观性。...ggmap包中的,必须加载才能用 感兴趣的小伙伴儿可以移步去github官网上搜索ggmap官方介绍,里面使用ggmap调用谷歌地图做的热度图,效果很棒。

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    R语言空气污染数据的地理空间可视化和分析:颗粒物2.5(PM2.5)和空气质量指数(AQI)|附代码数据

    有关站信息,污染物的关键变量通过以下代码从原始数据中过滤掉。重命名过滤后的数据框的列名,以方便以下分析。...首先,针对每种数据对每种状态下站点的测量值求平均。选择了七个州的时间序列以显示其一年中的变化,如下所示。从该图可以看出,南部和西部各州在年初就经历了严重的空气污染问题。...一年中的总体变化绘制如下。我们可以看到,AQI和PM2.5的变化趋势显示出相似的模式,而夏季和冬季的空气污染更为严重。...从数据中可以识别出PM2.5和AQI的时空变化。夏季和冬季均遇到空气污染问题。西部和南部的州比北部和东部的州更容易遭受空气污染问题。点击文末 “阅读原文”获取全文完整资料。...点击标题查阅往期内容上海无印良品地理空间分布特征与选址策略可视化研究R语言空间可视化:绘制英国脱欧投票地图R语言在地图上绘制散点饼图可视化 r语言空间可视化绘制道路交通安全事故地图在GIS中用ggmap

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    R语言ggplot画图(autocad命令输入方式有几种)

    以下将以lattice包下的singer数据集为例进行说明,其共包含两个变量身高(height)和音域(voice.part) I.绘制直方图 data(singer,package="lattice"...首先需要指定数据集来源data以及绘制的变量。...主要修改数据框中变量的因子顺序 singer$voice.part=factor(singer$voice.part,level=rev(levels(singer$voice.part))) #逆序排列...而普通设置画布的方式par(mfrow=c(n,m)),在ggplot中是不起作用的。以下,介绍两种多图呈现的方式。使用的数据集为鸢尾花 I....图片p3占画布第二行的第二个位置 通过编写自定义函数,可以实现对图片指定位置摆放 三、ggplot2中的数据变换 通过上述的介绍,我们可以知道,其实ggplot中图例的出现是由于aes

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    R可视化:不一样的ggplot2箱线图

    最小值和最大值:在某些箱线图中,除了四分位数之外,还会展示最小值和最大值(不包括异常值)。数据的偏斜性:箱线图的形状可以揭示数据的偏斜性。...在ggplot2 中,可以通过使用 geom_point() 来在箱线图上增加点,这些点可以代表分组中特定指标的出现率。...网格状箱线图patternplot 是一个 R 包,它提供了创建网格状箱线图的功能,这种图表通常用于展示多个组别或条件下的数据分布。...patternplot 包的 pattern_boxplot() 函数可以生成这样的图形,它允许用户在网格中为每个子集绘制箱线图,从而可以直观地比较不同组别或条件下的数据。...density: 密度参数,可能用于调整箱线图内密度图的显示。legend.h: 图例的高度。legend.x.pos 和 legend.y.pos: 图例在图表中的位置。

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    12个ggplot2扩展包帮你实现更强大的可视化

    许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。...旋转你的树状图、删除网格背景、倒转scale,画三角线段,创建diana和Agnes聚类图,等等。结合dendextend和ape包来完全控制你的树状图。 ?...可以使用GGally快速绘制模型的系数,或者在地图上绘制网络,如下面的图片所示。 ?...R统计和作图 在R中赞扬下努力工作的你,奖励一份CheatShet 别人的电子书,你的电子书,都在bookdown R语言 - 入门环境Rstudio R语言 - 热图绘制 (heatmap) R语言...R-Ladies(R社区性别多样性组织)发展情况 一分钟绘制磷脂双分子层:AI零基础入门和基本图形绘制 AI科研绘图(二):模式图的基本画法 你知道R中的赋值符号箭头(和等号(=)的区别吗?

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    学习R语言,一篇文章让你从懵圈到入门

    在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: ?...数据可视化 以下R包用于数据可视化: ggplot2及其扩展:ggplot2包提供了一个强大的绘图系统,并实现了以下扩展 ggthemes:提供扩展的图形风格主题 ggmap:提供Google Maps...:用于稀疏矩阵的基本线性代数运算 lme4:利用C++矩阵库 Eigen进行线性混合效应模型的计算 broom:将统计模型结果整理成数据框形式 caret:一个用于解决分类和回归问题的数据训练综合工具包...rmarkdown :用于创建可重复性报告和动态文档 knitr:用于在PDF和HTML文档中嵌入R代码块 flexdashboard:基于rmarkdown,可以轻松的创建仪表盘 bookdown...shinyjs:用于在Shiny应用程序中执行常见的JavaScript操作 miniUI:提供了一个UI小部件,用于在R命令行中集成交互式应用程序 shinyapps.io:为创建的Shiny应用程序提供托管服务

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    【直播回顾】轻松入门数据可视化

    数据可视化的目标 可视化的终极目标是洞悉蕴含在数据中的现象和规律,这包括多重含义:发现、决策、解释、分析、探索和学习。 可视化对数据分析至关重要。...我们可以方便的从多种数据源导入数据,使用Dax创建计算字段,创建多种样式的交互式图表,并发布共享。...数值关系型图表主要展示两个或多个变量之间的关系,包括最常见的散点图、气泡图、曲面图、矩阵散点图等。...地理空间型 地理空间型图表主要展示数据中的精确位置和地理分布规律,包括等值区间地图、带气泡的地图、带散点的地图等。地图用地理坐标系可以映射位置数据。...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。

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    R语言之可视化⑤R图形系统目录

    R base graphs R带有简单的函数来创建许多类型的图形。 例如: ? 在大多数情况下,您可以使用以下参数来自定义绘图: pch:改变点形状。 允许值包括1到25之间的数字。...分别指定主标题和x / y轴标签 las:对于垂直x轴文本,使用las = 2。 在下面的R代码中,我们将使用iris数据集来创建: 首先我们绘制一个以iris ?...格子包中的主要功能: ? 创建y乘以x的基本散点图。 语法:y~x。...根据ggplot2概念,绘图可以分为不同的基本部分:Plot = data + Aesthetics + Geometry data:数据框 Aesthetics :用于表示x和y变量。...ggplot2包中的主要功能是ggplot(),它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。

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    体验R和python的不同绘制风格

    下面是ggplot2绘图体系的一些关键概念: 数据:ggplot2使用数据框作为数据输入的基本单位。数据框是一个二维表格,其中每一列代表一个变量,每一行代表一个观察值。...图层(Layer):图层是ggplot2中最基本的组成单元。每个图层都由数据、图形属性和统计变换组成。通过将多个图层叠加在一起,可以创建复杂的图形。...几何对象(Geom):几何对象是图层中的图形元素,用于表示数据的形状、大小、颜色等属性。ggplot2提供了多种几何对象,如点、线、条形、面积等。...Seaborn是一个建立在Matplotlib之上的Python数据可视化库,轻松创建各种统计图表和美化数据可视化,提供了高级接口和定制化选项,使数据科学家和分析师能够更轻松地制作漂亮且具有信息价值的图表...那我们接下来体验一下使用R的ggplot2和Python的matplotlib绘制一张饼图吧!

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    这些条形图的用法您都知道吗?

    通常,在使用geom_*簇函数绘制几何图形之前,都会添加ggplot函数生成图形对象,它们的组合形式如下: ggplot(…) + geom_*(…) + geom_*(…) + … 在如上的语法格式中...,有两点需要说明,一方面,在ggplot2绘图过程中均采用图层思想,将多个图形进行叠加和设置;另一方面,图层思想是通过代码中的加号(+)表现出来的。...函数中; na.rm:bool类型的参数,在剔除绘图数据中的缺失值时,是否不返回警告信息,默认为FALSE; show.legend:bool类型的参数,是否显示条形图的图例信息,默认为NA,即表示显示图例...;如果设置为FALSE,则不显示任何图例;如果设置为TRUE,则显示图例; inherit.aes:bool类型的参数,绘图时是否延用ggplot函数中的数据和轴属性,默认为TRUE;根据作者的经验,如果...ggplot函数中的数据与geom_*函数中的数据存在冲突时,可以将该参数设置为FALSE; 为使读者进一步理解和掌握上面所介绍的函数,接下来利用如上的geom_bar绘制几种常见的条形图。

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    R for data science (第一章)①Chapter1 使用ggplot2进行数据可视化

    这是积极的吗? 负?线性?非线性? mpg数据框 您可以使用ggplot2(又名ggplot2 :: mpg)中的mpg数据框测试您的答案。 数据框是变量(列)和观察(行)的矩形集合。...所以ggplot(data = mpg)会创建一个空图。 您可以通过向ggplot()添加一个或多个图层来完成图表。函数geom_point()为绘图添加一层点,从而创建散点图。...mapping参数始终与aes()配对,aes()的x和y参数指定要映射到x和y轴的变量。 ggplot2在data参数中查找映射变量,在本例中为mpg。...语法强调了对x和y的有用见解:点的x和y位置本身就是aesthetic,可以映射到变量以显示有关数据的信息的可视属性。 绘制美学图后,ggplot2会处理其余部分。...它选择了一个合理的尺度来与美学一起使用,它构建了一个解释水平和价值之间映射的图例。对于x和y美学,ggplot2不会创建图例,但会创建带有刻度线和标签的轴线。

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    Day7:R语言课程 (R语言进行数据可视化)

    1.设置数据框以进行可视化 在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图,还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。 观察rpkm数据。...该族包括几个函数,每个函数的输入都是向量,输出是指定类型的向量。例如,用这些函数对向量中的每个元素或数据框中的每列或列表的每个组件执行某些任务/函数,依此类推。 map() 创建一个列表。...我们将从new_metadata数据框为例,绘制的一个samplemeans和age_in_days的散点图,。ggplot2默认输入是数据框。...箱形图提供了基于五分位数的数据分布图。框的顶部和底部代表第一和第三个四分位数(分别为25%和75%)。框内的线代表中位数(50%)。在框的上方和下方延伸到的点代表数据集的最大值和最小值。...然后我们使用刚刚创建的ggplot散点图将图像绘制到设备上。

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    R-ggplot2 基础图表绘制-散点图

    本期开始陆续推出基础图表的绘制推文教程,也算是自己的一个基础知识积累和巩固,希望和大家一同学习进步。...这期的推文是关于散点图的绘制,主要知识点如下: R-ggplot2 散点图绘制 ggplot2 散点图美化 (毕竟好看的图表设计会使人眼前一亮,当然也会增加自己的学习兴趣) R-ggplot2 散点图绘制...数据预览 ggplot2 对于绘制目前所见的图表都是有对应的绘图函数可以绘制,后面我们陆续介绍。...这次使用的函数为geom_point(),而所使用的数据集为可用于替代iris数据且用于数据探索和可视化展示的全新数据集,数据预览如下: ?...这里建议大家在熟悉ggplot2绘图原理之后,可以考虑使用该包作为自己的绘图主题,当然,在面对不同的绘图需求时,自己也可以进行主题的定制操作。

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    R绘图笔记 | 一般的散点图绘制

    3.其他散点图函数 除了上面的包和函数可以绘制散点图外,还有一些包也可以绘制复杂性的散点图。比如说car包中的scatterplot()函数和lattice包的xyplot()函数。...car包中的scatterplot()函数增强了散点图的许多功能,它可以很方便地绘制散点图,并能添加拟合曲线、边界箱线图和置信椭圆,还可以按子集绘图和交互式地识别点。...## 部分参数解释 data, x, y # data指数据框,x、y为数据框中用来绘制图形的变量 combine # 逻辑词,默认FALSE,仅当y是包含多个变量的向量时使用;如为TRUE,则创建组合面板图...、ylab # 指定x轴、y轴的标签;当xlab = FALSE时隐藏标签,y轴同 facet.by # 长度为1-2的字符向量,指定绘制分面的分组向量,分组向量应在数据框中 panel.labs...# 逻辑词,图例中是否包含文字; ggtheme # ggplot2主题名称,默认为theme_pubr(); # 可用值包括theme_gray(),theme_bw(),theme_minimal

    5.3K20

    「R」ggplot2数据可视化

    当数据为长格式时,每行表示一个条目。其所属的分组不由它们在矩阵中的位置决定,而是在一个单独的列中指定。 术语 数据是我们想要可视化的对象。它包含了若干变量,变量存储于数据框的每一列。...最常见的元素是坐标轴上的刻度线和标签(还有图例)。 接下来以三个数据集解释ggplot2的使用。第一个是lattice包中的singer数据集,它包括纽约合唱团歌手的高度和语音变量。...ggplot2 初探 在ggplot2中,图是采用串联起来(+)号函数创建的。每个函数修改属于自己的部分。...singer_combine_fig.png 箱线图展示了在singer数据框中每个音部的25%,50%,75%分位数得分和任意的异常值。...分组 在R中,组通常用分类变量的水平(因子)来定义。 分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。

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