> plot(wt,mpg,main="Basic Scatter plot of MPGvs.weight",xlab="car weight (lbs/1000",ylab="miles pergallon",pch=19)
这一章我们将会用到‘iris’(鸢尾花)数据集,这个数据集属于R中自带的数据,因此不需要额外的加载。首先,查看数据的维度和结构,使用函数dim()和names()可以分别得到数据的维度和数据的列表名称也就是变量名称。使用函数str()和函数attribute()可以查看数据的结构和属性。
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛,当你习惯其中一种或数种时,你会干得很出色,但是如果你因此而沾沾自喜,就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib(这太神奇了),Seaborn(这也很神奇),Pandas(基本,简单的可视化)和Bokeh,那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如,python中有许多令人惊叹的可视化库,而且通用化程度已经很高,例如下面这五个:
如果您了解并使用上面提到的库,那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果,语法也不难。一般来说,我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来:
R是一种流行的开源编程语言,专门研究统计计算和图形。它广泛用于开发统计软件和执行数据分析。R社区以不断为特定研究领域添加用户生成的包而闻名,这使其适用于许多领域。
交互式图形命令:允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息。
虽然3D的plot见得比较多了,但是看见这样的R包,我的心还是砰了一下,这个简直不能再好看了!
交互式使用 R 交互式shell是一种很方便的环境,可以进行各种尝试,随时调整过程。与Python、Ruby等语言一样,R也提供了shell环境。本文开始的例子就是以交互的方式使用R。当打开R控制台时,R会显示命令提示符”>”,此时可以输入命令。 下面是交互式使用R的几个例子: 例一: help.start() #启动在线帮助,会打开浏览器。 x <- rnorm(50); y <- rnorm(x) #产生两个随机向量x和y plot(x,y) #使用x,y画二维散点图, 会打开一个图形窗口 ls()
交互式shell是一种很方便的环境,可以进行各种尝试,随时调整过程。与Python、Ruby等语言一样,R也提供了shell环境。本文开始的例子就是以交互的方式使用R。当打开R控制台时,R会显示命令提示符”>”,此时可以输入命令。 下面是交互式使用R的几个例子:
本文由 PPV课 - korobas 翻译,未经许可,禁止转载! 原文翻译链接:http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 一、介绍 在Python中,有很多数据可视化途径。因为这种多样性,造成很难选择。本文包括一些比较常见的可视化工具的样例,并将指导如何利用它们来创建简单的条形图。我将采用下面的工具来创建绘图数据示例: Pandas Seaborn ggplot Bokeh pygal Plotly 在实例中,我们利用pandas来操作数据,驱动
本文是一篇R语言爬虫实战练习篇,同样使用httr包来完成,结合cookies登录、表单提交、json数据包来完成整个数据爬取过程,无需书写复杂的xpath、css路径甚至繁琐的正则表达式(尽管这三个技能对于数据爬取而言意义非凡)。 之前已经演练过如何使用httr来完成网易云课堂的课程爬取,其中用到POST方法和表单提交。 今天爬取对象是知乎live课程信息,用到的GET方法,结合cookies登录和参数提交来完成,这一篇会给大家稍微涉猎一些细节技巧。 library("httr") library("dp
【导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown,其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前,数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说,学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。
翻译 | 张建军 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【人工智能头条导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown,其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前,数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说,学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。 下面这篇 Jupyter Notebook 入门指
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言,其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
来源 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 翻译 | 张建军 【磐创AI导读】:本文详细介绍了Jupyter Notebook的各种用法。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 【介绍】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown,其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前,数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新
在这个分步指南中,我们将使用一个基于 WebGL 的 3D 图形的框架 three.js, 创建一个 3D 版本的 Treehouse 徽标。你可以通过点击或者拖拽鼠标使相机旋转!你也可以使用鼠标滚轮进行缩放。
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在flask、django中集成使用。
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