R 的基础绘图系统由 Ross Ihaka 编写，功能非常强大，主要由 graphics 包和 grDevices 包组成，它们在启动 R 时会自动加载。基础绘图系统中有两类函数，一类是高水平作图函数，另一类是低水平作图函数。
R作为一款越来越受追捧的数据分析工具，以上简单作图函数只是它全部功能的冰山一角。其实，它的作图功能比一般人能想象得到的还要强大得多。最近也接触ggplot2一阵子，有机会也希望能跟更多的朋友一起交流分享。。。
> plot(wt,mpg,main="Basic Scatter plot of MPGvs.weight",xlab="car weight (lbs/1000",ylab="miles pergallon",pch=19)
数据包含177个样本和13个变量的数据框；vintages包含类标签。这些数据是对生长在意大利同一地区但来自三个不同栽培品种的葡萄酒进行化学分析的结果：内比奥罗、巴贝拉和格里格诺葡萄。来自内比奥罗葡萄的葡萄酒被称为巴罗洛。
回归分析是一种非常广泛使用的统计工具，用于建立两个变量之间的关系模型。 这些变量之一称为预测变量，其值通过实验收集。 另一个变量称为响应变量，其值从预测变量派生。
在R语言中可以使用基本绘图函数lines(x, y, type=)来绘制线条，这里参数x和y分别是数值型向量，代表着横坐标和纵坐标的数据，参数type=主要是用来控制线条的类型。
昨天发表了一篇用python教你画心形图表白的文章： 想要表白的看这里，教你用python画不同类型的心形图虏获芳心，值得收藏！！ 里面详细介绍了各种心形图的画法以及最终的表白神器，值得点赞收藏！！
Matlab 绘制三维动态心形 It’s OK to send a pic to…
在lattice图形中，lattice函数默认的图形参数包含在一个很大的列表对象中，你可通过trellis.par.get()函数来获取，并用trellis.par.set()函数来修改。show.settings()函数可展示当前的图形参数设置情况。查看当前的默认设置，并将它们存储到一个mysettings列表中：
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(a)部分：k-means聚类 使用k-means聚类法将数据集聚成2组。 画一个图来显示聚类的情况 使用k-means聚类法将数据集聚成3组。 画一个图来显示聚类的情况 (b)部分：层次聚类 使用全连接法对观察值进行聚类。 使用平均和单连接对观测值进行聚类。 绘制上述聚类方法的树状图。
前面我们已经讲过logistic模型的校准曲线的画法，这次我们学习生存资料的校准曲线画法。
我们最近有一个很棒的机会与一位伟大的客户合作，要求构建一个适合他们需求的持向量机回归模型。
本文介绍基于Python中gdal模块，对大量多时相栅格图像，批量绘制像元时间序列折线图的方法。
工业生产过程中会产生大量的数据，比如电压、温度、流量等等，不同的工况条件下，数据的走势不同，比如产量稳定时，流量走势平稳，产量增加时，流量势必也会增加，体现在图像上就是流量曲线上升。
降维技术之一是主成分分析 (PCA) 算法，该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。在本文中，我们将讨论如何通过使用 R编程语言使用主成分分析来减少数据维度分析葡萄酒数据。
今天跟大家分享关于密度曲线图及其美化技巧！ 密度曲线图可能平时大家用的不多，不过其实没什么神秘，它的功能于直方图一样，都是用于表达连续型数值变量的分布形态。 案例还是使用之前的关于钻石的那个数据集。
今天要跟大家分享的是Stata特别篇——Stata图表汇总！ 本篇内容将会涉及到常用的图表类型以及统计分析过程作为判别和辅助分析的各种常用图表。 大家都知道由于Stata最为强大的统计分析软件之一，其强项在于统计分析而非作图，但是对比目前各种主流的统计分析软件，Stata的默认图表质量还是属于上乘的（其实Stata允许二次加工，只是加工起来比较费时），尤其是跟Eviews和SPSS比，图表的质量要好很多。 Stata在图表构建方面的最大优点是（除了图表质量），可以自由操控图表元素甚至通过自定义完成图表的叠加
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最近我们被客户要求撰写关于鸢尾花iris数据集的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在 【MATLAB】基本绘图 ( 句柄值 | 对象句柄值获取 | 创建对象时获取句柄值 | 函数获取句柄值 | 获取 / 设置 对象属性 | 获取对象属性 )二、获取对象属性 2、获取 坐标轴 对象属性 博客章节 , 获取 gca 坐标轴对象属性时 , 有
通过学习《零基础学编程011：复利数据表问题》，我们已经可以输出365行的《复利数据表》： (1+0.01) ^ 1 = 1.01 (1+0.01) ^ 2 = 1.02 (1+0.01) ^ 3 =
1月30日，《新英格兰医学杂志》（NEJM）发表的的一篇文章——Early Transmission Dynamics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus–Infected Pneumonia（新型冠状病毒感染肺炎在中国武汉的初期传播动力学），根据最早425例确诊病例数据，针对新型冠状病毒（2019-nCoV）提出了迄今为止最详细的流行病学研究。
顾翔老师开发的bugreport2script开源了，希望大家多提建议。文件在https://github.com/xianggu625/bug2testscript，
在先前我们提供了Nelson-Siegel模型收敛失败的示例，我们已经展示了它的一些缺陷。
自“双碳”目标提出以来，我国能源产业不断朝着清洁低碳化、绿色化的方向发展。其中，风能、太阳能等可再生能源在促进全球能源可持续发展、共建清洁美丽世界中被寄予厚望。风能、太阳能具有波动性、间歇性、随机性等特点，主要通过转化为电能再加以利用。
最近我们被客户要求撰写关于主成分分析PCA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 降维技术之一是主成分分析 (PCA) 算法，该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。在本文中，我们将讨论如何通过使用 R编程语言使用主成分分析来减少数据维度分析葡萄酒数据
python三维图表的绘制算是二维图表的一个进阶版本，本质上和二维图表的绘制并无差别，唯一的区别在于使用的库略有差异。
欢迎使用Origin软件，这是一款非常强大的科学数据分析和绘图软件，被广泛应用于各种学科领域的数据分析和可视化。
本文将关注R语言中的LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）惩罚稀疏加法模型（Sparse Additive Model，简称SPAM）。SPAM是一种用于拟合非线性数据的强大工具，它可以通过估计非线性函数的加法组件来捕捉输入变量与响应变量之间的复杂关系。
很多人反映刚刚接手数据分析工作，不知道怎么来做一份数据日报，不知道取哪些数据，关注哪些重点指标，事实上对于新手而言最好的办法就是去参考前辈和看看行业一些日报的形式，但是核心在于你的产品是页游，还是app，还是手游，还是网站，还是开放平台，还是端游，或者是一款互联网应用，产品定位和属性决定了数据分析日报的形式和内容。 今天要说的这些指标和内容，基本可以保证基本的日报数据需求，换句话这是要关注的一些方面，剩下的要根据你的产品来了，不全或者纰漏错误还请各位批评指正。 在开始之前还要明确一点，仔细想清楚你的报告服务
本公众号名称由趣味数据周刊更名为：数据指象。指象：谓天以景象示意，出自于《汉书》，希望以数据指象为言语，得一类而达之。
其次，注册outlook软件的COM服务，只有注册这种服务之后，才可以通过这种方法打开；
在之前关于列线图的文章中，我们介绍了利用列线图来可视化预后模型，同时也提到了模型性能的几种评估方式，校准度以及校准曲线就是其中一种方式。
在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列实验。
Graphpad Prism 软件深受生命科学研究领域的专业人士的喜爱。Graphpad Prism最大的特点是直接输入原始数据，也可以输入初步统计的数据，将自动的进行基本的生物统计，如t检验、卡方检验、生存分析，同时可以根据需要绘制各种图表，如曲线图、条形图、散点图、生存曲线等。其统计功能可能没有SAS、SPSS、Python、R语言强大，但是它所具有的功能非常实用，投稿要求的SCI图几乎采用Graphpad Prism绘制。
小勤：关于逆序刻度图，文章《如何实现类似Excel中的逆序坐标图？》里用堆积柱状图做了出来，但柱状图不利于观察趋势，折线图该怎么实现呢？
最近我们被客户要求撰写关于高维数据惩罚回归方法的研究报告，包括一些图形和统计输出。
Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具，与 TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle结合使用，可以记录模型训练过程当中的超参数、Loss、Accuracy、Precision、F1值等，并以曲线图的形式进行展现对比，轻松三步即可实现。
本文演示了在时间序列分析中应用分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）。Gasparrini等人[2010]和Gasparrini[2011]阐述了DLMs和DLNMs的发展以及时间序列数据的实现。本文描述的示例涵盖了时间序列数据DLNM方法的大多数标准应用，并探讨了DLNM包用于指定、总结和绘制此类模型。尽管这些例子在空气污染和温度对健康的影响方面有具体的应用，但它们很容易被推广到不同的主题，并为分析这些数据集或其他时间序列数据源奠定了基础。
前面一节对单细胞轨迹的数据过滤和降维已经做了解析，而其实主要用这个软件的是用后面的拟时序分析的内容。因此下面对拟时序的内容进行解析。
output = smoothts(input, ‘b’, wsize) % 盒子法
大脑一生面临的挑战重重，从出生到成熟，从衰老到死亡，外界环境时常波动，身体结构也一直在变化。6岁时儿童的大脑成熟度超过90%。因此，6岁之前被认为是脑发育的“黄金”期，是感知觉经验和智力发育的核心阶段。多种遗传、环境因素引起的脑发育异常（如自闭症），多于此年龄阶段累积并呈现症状。童年脑发育与功能的完善，不仅是人脑早期发展与重塑的基石，也是人生意义和价值判断形成的生理基础，是毕生幸福感的源泉。
大家都知道IT圈有个非常著名的曲线图，就是Gartner的新兴技术成熟度曲线（Hype Cycle），昨天看了一下Gartner 2016的存储成熟曲线图，今天给大家简单聊聊，多多指教。：） 废话不多说，直接上图
可视化大屏不再只是电影里奇幻的画面，而是被实实在在地应用在政府、商业、金融、制造等各个行业的业务场景中，切切实实地实现着大数据的价值。
ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统，它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点，将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致，它将数学空间映射到图形元素空间。想象有一张空白的画布，在画布上我们需要定义可视化的数据（data），以及数据变量到图形属性的映射（mapping）。
在日常工作中经常会使用Excel，有时需要在excel表格中画曲线图，怎么操作呢？
生存分析：研究各个因素与生存时间有无关系以及关联程度大小。可拓展到疾病复发时间，机器的故障时间等。 起始事件：反应研究对象开始生存过程的起始特征事件。 终点事件（死亡事件）：出现研究者所关心的特定结局。如“病人因该疾病死亡”。 观察时间：从研究开始观察到研究观察结束的时间。 生存时间：观察到的存活时间，用符号t表示。 完全数据：从观察起点到死亡事件所经历的时间，生存时间是完整的。 截尾数据（删失值）：观察时间不是由于终点事件而结束的，而是由于(1)失访(2)死于非研究因素(3)观察结束而对象仍存活以上三种原因结束的。常在截尾数据的右上角放一个“+”表示其实该对象可能活的更久。
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