首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

获取一个ggplot2以显示每个元素在总贡献中的相对贡献

ggplot2是一个基于R语言的数据可视化包,它提供了一种优雅、灵活的方式来创建各种类型的图形。它的设计理念是通过图层(layer)的方式来构建图形,每个图层可以包含数据、映射、几何对象和统计变换等元素。

在获取一个ggplot2以显示每个元素在总贡献中的相对贡献的问题中,我们可以使用ggplot2的数据处理和图形绘制功能来实现。

首先,我们需要准备数据,包括每个元素的贡献值和总贡献值。假设我们有一个数据框(data frame)叫做df,其中包含了每个元素的贡献值(contribution)和总贡献值(total contribution)。

接下来,我们可以使用ggplot2的语法来创建图形。首先,我们使用ggplot()函数创建一个基础图形对象,指定数据框df作为数据源。然后,我们使用geom_bar()函数来创建柱状图,其中x轴表示元素,y轴表示相对贡献。

具体代码如下:

代码语言:txt
复制
library(ggplot2)

# 准备数据
df <- data.frame(
  element = c("Element 1", "Element 2", "Element 3"),
  contribution = c(10, 20, 30),
  total_contribution = c(100, 200, 300)
)

# 创建图形
ggplot(df, aes(x = element, y = contribution / total_contribution)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(x = "Element", y = "Relative Contribution")

上述代码中,我们使用aes()函数来指定x轴和y轴的映射关系,其中y轴的值为每个元素的贡献值除以总贡献值,这样可以得到相对贡献。然后,我们使用geom_bar()函数来创建柱状图,其中stat = "identity"表示直接使用数据框中的值作为柱状图的高度。最后,我们使用labs()函数来设置x轴和y轴的标签。

这样,我们就可以得到一个显示每个元素在总贡献中相对贡献的柱状图。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云服务器(CVM):提供弹性计算能力,满足各类业务需求。产品介绍链接
  • 腾讯云数据库(TencentDB):提供多种数据库产品,包括关系型数据库、NoSQL数据库等。产品介绍链接
  • 腾讯云对象存储(COS):提供高可靠、低成本的云端存储服务。产品介绍链接
  • 腾讯云人工智能(AI):提供丰富的人工智能服务,包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。产品介绍链接
  • 腾讯云物联网(IoT):提供全面的物联网解决方案,帮助连接和管理物联网设备。产品介绍链接
  • 腾讯云区块链(Blockchain):提供高性能、可扩展的区块链服务,支持多种场景应用。产品介绍链接
  • 腾讯云视频处理(VOD):提供视频上传、转码、剪辑、播放等一站式视频处理服务。产品介绍链接
  • 腾讯云音视频通信(TRTC):提供高品质、低延迟的音视频通信服务,支持实时音视频互动。产品介绍链接
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

主成分分析PCA谱分解、奇异值分解SVD预测分析运动员表现数据和降维可视化

可视化 创建基于 ggplot2 优雅可视化。...演示数据集 我们将使用运动员十项全能表现数据集(查看文末了解数据获取方式),这里使用数据描述了运动员两项体育赛事表现 数据描述: 一个数据框,包含以下13个变量27个观测值。...显示每个主成分解释方差百分比。 具有相似特征个人被归为一组。 viz(res ) 变量图。正相关变量指向图同一侧。负相关变量指向图表相反两侧。...# 代表性质量 # 个人结果 coord # 坐标 contrib # 对PC贡献 cos2 # 代表性质量 使用 PCA 进行预测 本节,我们将展示如何仅使用先前执行 PCA 提供信息来预测补充个体和变量坐标...变量对给定主成分贡献为(百分比):(var.cos2 * 100)/(成分 cos2) # 计算坐标 #:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: logs

1.2K40

R tips:使用prcomp进行PCA降维

对象,降维坐标pca_prcp不能识别此Latex公式: x每个主成分贡献值需要根据pca_prcpsdev计算。...# pca_prcp$sdev转为方差值 # 那么每个主成分方差值是正比于其对数据降维贡献值 pca_prcp_contrib % .^2 %>% {....主体已经出来了,还需要调整一下细节:修改主题、添加两条虚线坐标轴、保证坐标轴范围原点对称、坐标轴标题添加贡献值、添加标题。...这个图其实和要复现图刚好是上下镜像关系,分群和相对位置都是一样。 不清楚为何是这样。 从绘图角度考虑,可以将这个图上下镜像(造数据)。...FactoMineRPCA对象 FactoMineR主成分分析坐标和贡献值也可以PCA对象中找到。

4.2K20
  • 通过Aggregated boosted tree(ABT)评估解释变量重要性

    当响应变量为连续变量时,ABT执行了回归功能,返回结果代表了解释变量对响应变量数值改变程度相对贡献。...测量了每个鳞片样本元素组成,包括锶(Sr)、钡(Ba)、钙(Ca)、铁(Fe)、钾(K)、镁(Mg)、锰(Mn)、磷(P)和硫(S),测量数据中所有变量均经过对数转换。...给出了鱼鳞各类化学元素含量对区分鱼类已知来源(淡水或河口)相对重要性,Relative influence表示了相对影响百分比。...可以看到,锶(Sr)是最重要元素;铁(Fe)、钡(Ba)、硫(S)等次之,但效应已经相对微弱了;其余元素重要性则更低。...为了能正常运行gbmplus包,上文使用了一个早期版本R(v2.7),然而若在2.7版本R安装新包(如ggplot2)就特别难受……例如,白鱼同学选择将上述结果导出,然后打开平时最常使用3.6版本

    6.7K82

    ggplot2作者Hadley Wickham拿了统计学界诺贝尔奖

    表彰他统计应用领域做出卓越贡献。...作为一个脱离理论界金融从业者,首先要说 COPSS 奖脱离了理论界,其实就没什么人关注了,真正生活,其实是沧海一粟,对大多数人其实比不上菜价涨了两块钱更重要。...尽管长期以来,统计计算和图形研究者统计学界都是弱势群体(尤其是图形和可视化,入不了统计学家法眼),但我们莫要杀死前面那条恶龙而盘踞山头成为新恶龙去吞噬他人。...我眼中,Hadley 有一项能力是将问题抽象至普通人能理解程度,例如 ggplot2 将统计图形抽象为若干个可自由组合元素、dplyr 将数据清理抽象为少数几个动词。...在华人统计圈,对于这两个事件有比较强烈非正面反应多是有些名声和资格统计学家,而年轻人和应用领域人士则大多显示出欢迎和愉悦态度。

    1.5K20

    ICML 2019论文接收结果可视化:清华、北大、南大榜上有名

    排名机构贡献论文总数为准,至少有一名作者隶属于该机构,因此一篇论文可能出现在多个机构。红色和绿色分别表示每个机构一作论文和最后作者论文数量。 从属于同一个机构作者已自动合并。...ICML 2019接收论文贡献数排名前50机构(学界机构和业界机构) 由上图可以看出,排名前十机构,学界和业界机构几乎平分秋色,但谷歌论文贡献量遥遥领先于第二名MIT,被接收论文数达到了...ICML 2019接收论文贡献数排名前50学界机构。 上图显示众多高校和科研院所,MIT论文贡献量最大,达到40余篇,其次是加州大学伯克利分校和斯坦福。...计算相对贡献(即每篇论文业界/学界附属机构数量除以附属机构数量)也可以得到类似的数字。总结学界和业界对所有论文相对贡献可以得到: 学界机构贡献占77%; 业界机构贡献占23%。...具体而言,项目作者用署名该机构作者数除以作者数,从而计算该机构相对贡献。 从下图可以看出来,谷歌、斯坦福、UC Berkley等都名列前茅,而清华、北大和南大也都榜上有名。

    76340

    郭健: Linux调度器PELT(Per-Entity Load Tracking)

    如果我们让Li表示周期pi该调度实体对系统负载贡献,那么一个调度实体对系统负荷贡献可以表示为: L = L0 + L1*y + L2*y2 + L3*y3 + ... 其中y是衰减因子。...使用这样序列好处是计算简单,我们不需要使用数组来记录过去负荷贡献,只要把上次负荷贡献值乘以y再加上新L0负荷值就OK了。 3.8版本代码,y已经确定:y ^32等于0.5。...所以,相反,3.8版本调度器每个cfs_rq(每个control group都有自己cfs rq)数据结构,维护一个“blocked load”成员,这个成员记录了所有阻塞状态进程对系统负荷贡献...当一个进程阻塞了,它负载会从运行负载值(runnable load)减去并添加到阻塞负载值(blocked load)。该负载可以相同方式衰减(即每个周期乘以y)。...等待下一个周期到来之前,throttled processes不能获取cpu资源,因此它们负荷贡献值会衰减。 三、per-entity load tracking有什么好处?

    1.8K30

    路径分析图「建议收藏」

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 1. 数据格式 将环境数据和生物数据按下图形式放入一个表格,首列为样品名,首行为环境理化因子或者相关生物参数名称。...将结果Inner Model,路径Pr值小于0.1作为所谓“显著”路径,并在图中用红色线条显示。...4.4 效应柱状图 复制4.1结果各变量对生态位宽度(SEA)路径系数,Sigmaplot绘制柱状图,柱状图纵坐标设置为-1到1,刻度间隔为0.5,如下图: 4.5 组合图制作 直接将Sigmaplot...效应柱状图依次复制到4.1路径图AI画板,各柱状图设置为上边缘对齐; 柱状图中横坐标修改为对应模块名称,并将柱状图颜色修改为与路径图4.2相对颜色; 柱状图x和y轴坐标刻度数字字体大小设置为...最终效果图如下: 将组合图180*135 mm(包括了2mm出血或天地边)画板调至合适大小,图中路径系数最终字体大小为6.5 pt,block变量框字体大小为7 pt,柱状图坐标轴刻度及R2字体大小为

    1.6K10

    如何在 Power BI 快速制作满足 IBCS 规范专业图表

    如下: 垂直对比图 使用一个度量值多个元素之间进行对比,排名,标识特定值发现数据规律。若要对离散元素(如:产品,客户,科目)进行分析,应该使用垂直方向图表。...垂直方向图表可以方便显示元素标签或集成到表更直观显示数据。 如下: 堆叠图 堆叠图可以帮助分析某个值内部构成关系(如:对销售额来说每类产品销售额)。...如下: 水平差异图 差异图用于对比两个系列并计算每个元素对应度量值差异。这是商业报表成功关键构件所在。这同时还需要一种很简单可被直观理解方式构建。...如下: 扩展图表 扩展图表是将多个图表合并强大模式。一个视觉对象,可以将不同主题图表进行合并,其好处在于共享一个单位尺度标准,这为数据可视化分析提供了更多信息密度。...如下: 组合图 组合图是专门为了显示有两套坐标体系图表。如:同时一个图中按百万单位来显示销售额,且按百分比显示利润率。

    2K20

    Nature neuroscience:利用encoder-decoder模型实现皮层活动到文本机器翻译

    电极对解码相对贡献 单个电极贡献,以及由单个电极组成脑区,可以多种方式估算。也许最直接方法就是简单地训练一个将电极排除在外网络,并测量WER增加。...然而,在后者每个通道在其相应电极对位置中间位置被绘制出来。 最后,由于我们只对参与者内部而不是参与者之间相对电极贡献感兴趣,为显示图4,我们将所有数据重新缩放到相同任意单位范围内。...这些值表现了电极活性微小变化将如何改变损失函数,以及由此产生每个电极相对重要性。假设对梯度贡献和负贡献同样有意义情况下,我们计算它们随时间和样本范数得到每个电极单个(正)数值。...每个脑区对解码贡献,通过损失函数相对于输入数据梯度来衡量。 参与者按照相同配色方案对贡献进行了分解。每个阴影区域表示电极特定脑区贡献分布核密度估计数;黑点表示原始贡献。...缺失密度(例如,参与者c/蓝色时间区域)对应于没有阵列覆盖区域。a.u指任意单位;IFG指额下回。 图4显示了4名参与者每个解剖区域内对解码贡献分布。皮质表面的投影如图5所示。

    1.1K10

    结合人脸识别元辅助学习AU单元检测

    该论文中作者考虑到AU单元检测和人脸表情识别是两个高度相关任务,而且人脸表情样本相对容易标注。因此作者提出了一种结合人脸识别元辅助学习AU单元检测方法。...分别表示是集合第张图像。分别表示是集合中元素个数,并且有。表示一个编码,特指个面部表情类别上类别。表示是第个单元。表示被激活,表示单元没有被不激活。...元训练阶段,基础网络将一批和样本作为输入样本,并计算每个样本损失。 元网络估计和样本初始权重分别为和。这两个任务损失通过它们各自样本权重进行缩放,多任务方式更新基础网络()。...元测试阶段,从验证集中获取一批样本作为输入,并评估更新后基础网络性能。 然后,执行元梯度下降步骤来更新元网络。基础学习步骤,结合自适应样本权重学习这两个任务,重新更新基础网络()。...MAL学习增强FER贡献提取更多语义信息来增强AU检测任务。 下图显示了一些代表性图像权重和一致性值。对于图中每个面部图像,左上角两个值意味着权重和一致性值。

    75940

    R语言之 ggplot 2 和其他图形

    ggplot2 各种数据可视化基本原则完全一致,它将数学空间映射到图形元素空间。...直接运行 p 得到只是一个空白画布,还需要定义用什么样图形来表示数据。 geom 开头一系列函数用于指定图形元素,包括点、线、面、多边形等。...一个图层就像是一张玻璃纸,包含各种图形元素,我们可以分别建立多个图层,然后把它们叠放在一起组成最终显示效果。...efc) head(efc) qdata <- dplyr::select(efc, c82cop1:c90cop9) plot_stackfrq(qdata) 绘图结果如上图所示,我们可以从图中获取每个问题表述...3.3 热图 热图(heatmap)是将一个矩阵元素数值用不同颜色表达,并对矩阵行或列进行层次聚类一种颜色图。通过热图,我们不仅可以直接观察矩阵数值分布状况,还可以知道聚类结果。

    43820

    单细胞转录组之使用CellChat对单个数据集进行细胞间通讯分析

    细胞通信网络可视化3.1 使用层次结构图、圆图或和弦图可视化每个信号通路3.2 计算每个配体受体对整体信号通路贡献,并可视化由单个配体受体对调节细胞通信3.3 自动保存所有推断网络模块进行快速探索...输入一个信号通路为例。所有显示重要通信信号通路均可通过cellchat@netP$pathways获取。...为了将细胞群与其丰富信号通路直接联系起来,如果 W 和 H 元素少于 1/R(R 是潜在模式数),则我们将它们元素设置为零。...我们使用每个细胞组对通过乘以 W 乘以 H 计算每个信号通路贡献分数,构建了一个点图,其中点大小与贡献分数成正比,显示细胞组与其丰富信号通路之间关联。...用户还可以降低参数cutoff,显示每个细胞组关联更丰富信号通路。

    4.2K11

    R语言 主成分分析PCA(绘图+原理)

    这k维特征称为主元,是重新构造出来k维特征。 PCA ,数据从原来坐标系转换到新坐标系下,新坐标系选择与数据本身是密切相关。...如果关注是变量相对大小对样品分类贡献,则应SCALE,以防数值高变量导入大方差引入偏见。但是定标(scale)可能会有一些负面效果,因为定标后变量之间权重就是变得相同。...(2)特征值 (eigen value) 特征值与特征向量均为矩阵分解结果。特征值表示标量部分,一般为某个主成分方差,其相对比例可理解为方差解释度或贡献度 ;特征值从第一主成分会逐渐减小。...特征向量是单位向量,特征向量乘以特征值平方根构造了载荷loading。列上看,不同变量对某一PCloadings平方和等于其征值,因此每个变量loadings值可表征其对PC贡献。...每个主成分可以解释数据差异比例为 percent_var = eigenvalues*100/sum(eigenvalues) 3. 可以使用summary(pca)获取以上两条信息。

    13.8K31

    SIGCOMM 2023 | Dragonfly:更高感知质量实现连续 360° 视频播放

    贡献: 现有方法在所有与用户相关 tile 到达之前都会停止播放。这在360°环境尤其不可取,因为停滞事件期间用户可能会移动,可能改变必须获取视口,从而导致进一步级联停滞。...由于客户端可以为同一个 tile 发送多个请求,服务器跟踪已发送每个 tile 质量,并且仅会在之前保障流质量获取情况下才会重复发送一个 tile 。...主管指标为平均意见分数(MOS),客观指标包括: PSNR,部分实验中使用 PSPNR; 重缓冲率,即会话经历重新缓冲时间与总视频播放时间比率; 不完整帧百分比,即每个会话至少有一个跳过...消融实验将 Dragonfly 与三个变体进行比较:PassiveSkip、PerChunk 和 NoMask(如表 2),每个变体舍弃上述其中一个元素。...NoMask 位 PSNR 上与 Dragonfly 相当,然而,图 8(a)放大部分,它显示一个显著尾部。这是因为 NoMask 具有一小部分不完整视口,影响了 PSNR 尾部。

    26810

    R语言多元分析系列

    它把原始数据变换到一个坐标系统,使得任何数据投影第一大方差一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差第二个坐标(第二主成分)上,依次类推。...我们需要在principal增加score=T参数设置,结果将存放在结果score元素。...从下面的结果可以观察到两个因子解释了60%方差。...R通常使用disk函数得到样本之间距离。MDS就是对距离矩阵进行分析,展现并解释数据内在结构。 经典MDS,距离是数值数据表示,将其看作是欧氏距离。...2 经典MDS 下面我们HSAUR2包watervoles数据来举例。该数据是一个相似矩阵,表示了不同地区水田鼠相似程度。首先加载数据然后用cmdscales进行分析。

    1.3K60

    主成分分析 factoextra

    factoextra是一个R软件包,可以轻松提取和可视化探索性多变量数据分析输出,其中包括: 主成分分析(PCA),用于通过不丢失重要信息情况下减少数据维度来总结连续(即定量)多变量数据包含信息...它以较少输入产生了基于ggplot2优雅数据可视化。 它还包含许多便于聚类分析和可视化功能。...PCA,CA,MCA,MFA,FAMD和HMFA之后,可以使用以下高亮显示最重要行/列元素: 它们cos2值对应于它们因子图上表示质量 他们对主要维度定义贡献。...如果你想这样做,factoextra包提供了一个方便解决方案。...如果您想使用PCA / MCA进行预测并使用ggplot2可视化补充变量/个体因子图上位置:那么factoextra可以为您提供帮助。

    1.8K30

    研究发现,攻击者利用伪造时间戳等方式GitHub上传播恶意代码

    Checkmarx 研究人员一份新报告警告说,开发人员查看元数据时应当尽力核实背后贡献身份,而不应仅停留于对元素据表面的检查。...通常,开发人员GitHub上寻找开源项目时,会倾向于选择那些活跃、有积极维护记录贡献者所提供项目,Git对每一次更改分配了一个唯一 ID,该ID记录了由谁更新、具体更新内容以及时间戳,相对而言...根据报告称,衡量 GitHub 上用户活动一个重要指标是用户个人资料页面上活跃热图,显示用户一段时间内活跃程度,而攻击者能在注册全新账户上通过伪造带有时间戳提交记录,使之看起来已经平台上活跃了很长时间...报告称,尽管 GitHub 提供了隐藏电子邮件地址方法,但大多数人并没有使用这些功能,这使得攻击者可以相对容易地获取这些邮件地址。...他还建议这些项目贡献者使用GitHub数字签名功能,对自己代码进行签名,这样他们贡献就会被验证。该功能包括一个 "警惕模式",显示所有在其名下贡献代码状态,包括其他人可能在其名下提交代码。

    42610

    什么是见解、如何实现算法见解?| Mixlab智能可视化系列

    散点图 对于本例类别的每个值(计算机、家用电器、电视、音响等),散点图显示一个时间段度量值( x 轴上)与第二个时间段度量值( y 轴上)。...(这实际上强调了将该列选为关注列原因) 图7 -发现分配发生变化位置 图表,你通常会看到一个数据点 那如何知道不同类别的分布是否相同呢? 下图显示了不同国家/地区销售额。...- 找出分布不同之处只需下钻到每个类别,然后对比分布,找出不同类别; - 见解图表提供多种形式切换,并提供反馈功能,收集数据改进自动见解功能。 - 还可以发现哪些类型见解?...图15 -时序季节性 查找时序数据周期模式,例如每周、每月或每年季节性。 图16 -稳定份额 突出显示子值份额相对于跨连续变量整体父值有父子关联情况。...稳定份额见解适用于包含一个度量值、一个维度和另一个日期/时间维度上下文。 如果特定维度值(例如,“东北地区”)相应日期/时间维度内占销售额百分比稳定,就会触发此见解。

    97440

    SHAP 机器学习模型解释可视化工具

    首先,需要创建一个名为explainer对象。它是输入接受模型预测方法和训练数据集对象。为了使 SHAP 模型与模型无关,它围绕训练数据集点执行扰动,并计算这种扰动对模型影响。...最后,得到一个 (n_samples,n_features) numpy 数组。每个元素都是该记录该特征 shap 值。请记住,形状值是针对每个特征和每个记录计算。...基值是目标变量在所有记录平均值。每个条带都显示了其特征将目标变量值推得更远或更接近基值方面的影响。红色条纹表明它们特征将价值推向更高价值。蓝色条纹表明它们特征将值推向较低值。...s5仍然是这条记录中最重要变量,因为它贡献是最宽(它具有最大条带)。唯一显示贡献变量是s1,但它不足以使预测值低于基值。...因此,由于贡献(红色条纹)大于负贡献(蓝色条纹),因此最终值大于基值。

    2.5K20
    领券