大家好,我是云朵君! 今天给大家带来一篇比较有意思的可视化图——🍭棒棒糖图🍭详细绘图教程。对比Excel与Pyhton,手把手教你绘制高大上的🍭棒棒糖图🍭。 ---- Excel绘制棒棒糖图 首先是数据准备,首先将原始数据复制一列,得到两列一样的数据。 选择数据,插入组合图,分别设置柱状图和散点图的组合图表,确认后既可以得到初步的棒棒糖图。 📷 可根据需要设置相应的样式: 📷 其中设置x轴的位置相对较复杂些。 首先选中y轴,右击再点击设置坐标轴格式,接下来分别设置横坐标轴位置及横坐标轴标签。设置x坐标轴值
今天小编就来汇总一下R中表格(Table) 绘制方法,让你的数据展示不再单一。这里主要包括单一表格绘制和可视化+表格 两个方面。虽然表格制作可能Excel更擅长,但考虑到连贯性等问题,这里这里还是觉得有必要介绍一下,具体内容如下:
今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。 不要觉得专门为线条写一章推送有点小题大做,其实线条对于图表而言,功不可没,即便是不起眼的网格、轴线、或者线条的粗线、线型、磅数等都将决定着你的图表品质。 R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多,最常见的场景就是我们做geom_line()(折线图)、geom_path()(路径图),以及图表的绘图区(panel)、图表区、网格系统(grid)中所涉及到的线条。 今天以一个折线图为例,简要说明ggplot函数中关于线条的主要参数及其效
有几个经典流派的R包customLayout、grid、gridExtra、cowplot 等等。
-------以R语言和R包为例。
为了能更方便的查看,检索,对文章进行了精心的整理(PLUS)。建议收藏,各取所需,当前没用也许以后就用到了呢!
源自|一览众山小-可持续城市与交通 微信ID:SustainableCity 文|James 译|LapYeung 编辑:Ivy 当我开讲R语言课程时,开场白通常是:纽约时报的视觉部门
最近被网上的一些R语言做出的图迷住,遂突发奇想学习R语言。按照教程装好了R语言解释器与Rstudio后,才得知pycharm中有R语言的插件,安装后可以在pycharm中写R语言。
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。
今天跟大家分享ggplot图表系统中形状。 在ggplot函数系统中,形状是一类重要的映射属性,如同颜色一样,它可以被赋予给变量,当然也可以直接指定实际的形状类别。 library(ggplot2) library(reshape2) data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌","脸书","亚马逊","腾讯"),Company = c("Apple","Google","Facebook","Amozon","Tencent"),Sale2013 = c(5000,3500,23
可以使用函数geom_line()、geom_step()或geom_path()。
上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则,为了生成各种复杂的叠加图层,需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则,本文便就常见的基础几何图形进行说明;
上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。
添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图,每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图,请使用facet_wrap()。 facet_wrap()的第一个参数应该是一个公式,你用〜后跟一个变量名创建(这里“formula”是R中数据结构的名称,而不是“equation”的同义词)。 传递给facet_wrap()的变量应该是离散的。
有读者询问如何对散点图拟合非线性的曲线。实际上我们通常看到的无论是直线拟合还是各种曲线拟合都属于广义线性模型。
本文使用TCGA数据集中的LIHC的临床数据进行展示,大家可以根据数据格式处理自己的临床数据。也可后台回复“R-桑基图”获得示例数据以及R代码。
最近,有很多小伙伴儿跟我咨询一个比较复杂的地图图表画法。 需求是这样的,一个国家各省或者全球各国之间存在的贸易关系、或者其他经济往来。想要用线条来表达这些指标的流向,同时使用线条粗细来表达指标流向的量级,我给他们的建议是,虽然你很明确要表达的意思,但是实际上这种形式所呈现的最终结果,可能并非你想要的。 如果在一个地图中这些线条都是从一个点发散出来的,这种表达形式虽说不妥,但是不算糟糕,但是倘若你的数据中是多个发散中心,即每个城市都会向其他各个城市发散出一组放射线条,同时线条还有粗细之分,那么最终的效果简直惨
R有几种不同的系统用来产生图形,但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法,一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2,我们能够快速学习,多处应用。
麻省理工学院、哈佛大学等高校联合在Nature发表了Biologically informed deep neural network for prostate cancer discovery。该研究提出可解释深度学习P-NET模型,该模型能够在前列腺癌症患者基因属性的基础上结合生信中的层次信息预测癌症的状态。
今天这篇是昨天美国地图的续篇,同样的方法技巧,不同的对象。 整个过程以及代码并没有太大差别,只要拿到世界地图素材,根据之前的代码,自己修改参数和指标名称以及引用路径,完全可以做出来(尽管并不一定理解每句代码的含义)。 R语言环境: R x64 3.31/Rstudio 0.99.903/ggplot2 2.1.0 代码过程: 加载功能所需支持的工具包: library(ggplot2) library(plyr) library("maptools") 导入并整理世界地图地理信息数据: world_map
说明没问题,是得到了dataframe;这样:数据准备好了,作图的工具也准备好了,那么我们就开始作图:
本文以实用为第一目标,保证读者在看完此文之后可以迅速上手 p y t h o n python python画图,掌握所有画图的基本技巧。
今天这篇推文小编就汇总一下有关Venn Diagram(韦恩图) 的绘制方法,主要内容包括:
首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式,建议大家在excel中保存成csv格式。
首先,加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框(我使用的是稍微修改过的数据集,因此最终结果会与原始图有所不同)。
之前联系过程中遇到的一个小技术问题,就是在ggplot2制作数据地图时,使用标度调整参数进行范围限定时,总是出现错误,版面上出现交错的线条和条带。 应该是自己添加的标度限定参数与ggplot2映射规则
1 什么是ggplot2 ggplot2是用于绘图的R语言扩展包,其理念根植于《Grammar of Graphics》一书。它将绘图视为一种映射,即从数学空间映射到图形元素空间。例如将不同的数值映射到不同的色彩或透明度。该绘图包的特点在于并不去定义具体的图形(如直方图,散点图),而是定义各种底层组件(如线条、方块)来合成复杂的图形,这使它能以非常简洁的函数构建各类图形,而且默认条件下的绘图品质就能达到出版要求。 2 与lattice包的比较 ggplot2和lattice
参考链接是 ggplot2 area plot : Quick start guide - R software and data visualization - Easy Guides - Wiki - STHDA
今天是一个图表高仿,对象是一财经典的半圆型线条比较图,信息主要是针对2016年天猫全球购物狂欢节的当日总销售额,为了使得比较效果更有针对性,作者使用了几个中小型体量的国家GDP总量来对比,总体来看比较
在进行正式的数据分析之前,通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的,之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等,可以使用data()进行查看,接下来我们以R内置数据mtcars(32辆汽车在11个指标上的数据)为例进行分析,如下所示:
今天这篇推文,小编就带大家了解一下森林图(Forest Plot) 的绘制方法,主要内容如下:
在可靠性实验中,不同产品的测试失效时间可以通过克利夫兰点图进行可视化,今天就对该系列的图进行系统的介绍。主要参考张杰博士的《R语言数据可视化之美》[1],并结合我实际使用经验进行修改。
用 Python 创建图形的方法有很多,但是哪种方法是最好的呢?当我们做可视化之前,要先明确一些关于图像目标的问题:你是想初步了解数据的分布情况?想展示时给人们留下深刻印象?也许你想给某人展示一个内在的形象,一个中庸的形象?
之前一直苦恼于ggplot函数无法制作雷达图,心想着既然饼图可以通过柱形图+极坐标模拟出来,为啥雷达图不行。 我尝试着用折线图+极坐标来模拟雷达图(之前在制作饼图和圆环图以及玫瑰图的时候就是这样做的)。 结果就粗线了以下不伦不类的图形: data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌","脸书","亚马逊","腾讯"),Company = c("Apple","Google","Facebook","Amozon","Tencent"),Sale2013 = c(5000,3500,
但是学生的表现实在是太超出我意料了,能超脱于现有的工具,达到随心所欲的定制化,值得分享!
❝本节来介绍如何使用R语言来做统计分析,通过「rstatix」包进行统计检验,完全使用tidyverse体系进行数据清洗及可视化,使用add_pvalue,stat_pvalue_manual两个函数来自定义添加p值 ❞ 📷 加载R包 library(tidyverse) library(rstatix) library(ggprism) library(ggpubr) library(ggsci) 数据清洗 df <- ToothGrowth %>% mutate(dose=as.factor(d
我发现写作这个事情也非常遵循楞次定律,上学期一旦开始了越写越停不下来,但是过春节停一段时间后,越不写越难以重新开始。整理了不少东西可以写作,但是每次都被懒癌打败,不知不觉又一个多月没更了。
最近一直在研究ggplot剩余还没有涉略过的图表类型,试图挖掘出一些新的图表形式,就像是该包的作者所暗示的那样,ggplot2只是给你搭建了一个图层语法环境,至于具体能创造出何种图形,全凭自己的想象力。 慢慢的我发现还有一类geom_segment对象自己一直没有尝试过,于是满心欢喜的尝试了一下,果然还是有收获的,我发现通过这个segment图层,可以批量的创建放射状线条图,也就是路径图,这解决了我一直以来的难题,今天顺便分享给大家。 加载包: library(ggplot2) library(ggmap
导读:喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况:做图表时,用哪种好看又实用的可视化工具包呢?之前文章里出现过漂亮的图表时,也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面,作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包,其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个?
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