对于Rmarkdown的学习,有很多老大佬都已经给出详细介绍了,我就不在这里班门弄斧了(具体学习途径可见文末)。Rmarkdown不仅可以用来写分析报告,也可以用来记笔记。当然我用它写日记、做学习笔记,真的很香!
参见:https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/rmarkdown.html[1]
上次赵小编给大家介绍了如何使用 Echarts 进行图形可视化,可见:如何快速画出美观的图形?。但是有些小伙伴问到:我应该怎么选择图表来展示我的数据呢?
前面我们已经对xaringan进行详细的入门介绍:R沟通|用xaringan包制作幻灯片,并且做了一个小小的拓展:R沟通|设置xaringan主题。今天介绍下另一个与xaringan幻灯片息息有关的包:xaringanExtra[1]。
Markdown大家都比较熟悉了,特别是在写程序文档和写数学公式时,拥有着无与伦比的便利性。同时在前面的一篇博客中我们介绍了使用RMarkdown去写Latex Beamer演示文档的方法,RMarkdown是由谢益辉等大神对Markdown、Latex和R语言等常用高级编程语言的结合,使得我们可以同时用这几种语言去构造一个Beamer风格的演示文档。本文主要介绍一些比较偏门的、但是经常可能用到的RMarkdown进阶操作。
本期 R 可视化将介绍 mapview 包的基本内容。这是《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化 中所提到的最后一个 R 包,关于 mapview 包的更多内容,可进入mapview官网[2]探索学习。
VSDX Annotator 是一款用于在 Mac 上操作 MS Visio 绘图的工具。它提供了广泛的注释可能性,以及在多平台环境中共享可视文档
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。
作者|Melissa Bierly 选文|Aileen 翻译|冯琛 校对|Elaine琏 数据可视化专家Andy Kirk说过,数据可视化分为两类:探索性可视化图表和解释性可视化图表。解释性可视化图表的目标是进行描述——它们是根据对事物表面的关键线索而被仔细构造出来的。 另一方面,探索性可视化图表建立了与数据库或主题事件的互动,它们帮助用户探索数据,让他们发掘自己的观点:发现他们自己认为相关的或者感兴趣的事物。 通常,探索性可视化图表是交互式的。尽管现在有许多Python绘图库,但只有少数可以创建能够使你
对ImageView.ScaleType,学习安卓需掌握。以官方链接:http://android.xsoftlab.net/reference/android/widget/ImageView.ScaleType.html 所有文字全靠打。
假设你已经安装了R[1](R Core Team 2020)和RStudio IDE[2]。
Rmarkdown 是 R 语言环境中提供的 markdown 编辑工具,运用 rmarkdown 撰写文章,既可以像一般的 markdown 编辑器一样编辑文本,也可以在 rmarkdown 中插入代码块,并将代码运行结果输出在 markdown 里。R Markdown 格式,简称为 Rmd 格式, 相应的源文件扩展名为.Rmd。输出格式可以是 HTML、docx、pdf、beamer 等。
原文:Some R Packages to Keep In Mind(原文见文末链接)
关于转载授权 大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈,自媒体、媒体、机构转载务必申请授权,后台留言“机构名称+文章标题+转载”,申请过授权的不必再次申请,只要按约定转载即可,但文末需放置大数据文摘二维码。 大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】,措施如下 (1)群内定期组织分享 (2)确保群内分享者和学习者数量适合(1:1),有分享能力者不限名额,学习者数量少于分享者,按申请顺序排序。 点击文末“阅读原文”填表入群 编译:黄念 席雄芬 校对:王婧 图片来源:bokeh.pyda
本文主要对GEE中的依据栅格图像绘制直方图与时间序列图并调整图像可视化参数操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第八篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
1 webshot 在 生信星球 公众号看到的推文 听说你的桑基图也无法保存? 主要功能是可以把html文件保存为 png 或者 pdf 格式 2 pez 系统全面的系统发育R包 3 ggprism 在 YuLabSMU 公众号看到的推文 用ggplot2出GraphPad prism的图,坐标轴好多可选 4 r3dmol 在 YuLabSMU 公众号看到的推文 在R中对分子结构进行3D可视化 5 epiR 该包集合了流行病学中诸多描述性分析的函数。其中epi.tests函数专门用于计算诊断试验的灵敏度、特
引言 最近,我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中,我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径,以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 什么是Bokeh? Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。正如下图所示,它说明了B
在进行数据分析时,免不了对结果进行可视化。那么,什么样的图形才最适合自己的数据呢?一个有效的图形应具备以下特点:
腾讯位置服务在多平台为开发者提供了丰富的地图展现形式,帮助从属于不同领域的开发人员轻松完成构建地图并在其基础上打造专属内容的工作。同时配合海量数据、个性化定制、可视化等能力满足各个行业场景下对地图的需求。
上次 R 可视乎主要讲述了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化用 R 包制作地图的基础内容,参见 R可视乎|空间地理数据可视化(1)。本篇将继续介绍空间地理数据可视化的 R 包和函数。
参考:HTML Output Formats and Templates for rmarkdown Documents • rmdformats (juba.github.io)[3]
Rmarkdown 是 R 语言环境中提供的 markdown 编辑工具,运用 rmarkdown 撰写文章,既可以像一般的 markdown 编辑器一样编辑文本,也可以在 rmarkdown 中插入代码块,并将代码运行结果输出在 markdown 里。
参考:25 制作幻灯片 | R语言教程 (pku.edu.cn)[2]就已经介绍了很多格式了。R Markdown文件(.Rmd)文件支持多种输出, 如网页(html_document)、MS Word(word_document)、PDF(pdf_document, 需要LaTeX编译器支持)等, 还支持生成网页格式的幻灯片(slidy_presentation, ioslides_presentation), 以及LaTeX beamer格式的PDF幻灯片(beamer_presentation), 和Microsoft Office的PowerPoint幻灯片(powerpoint_presentation)格式。
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: 数据科学工作流程: 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断(比如
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
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: 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断(比如预测) 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包: 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl:读取Microsoft Excel电子表
目前对于两者的介绍网上一大堆,而且本身语法简单,上手很快,这里不会过多介绍。**本文的核心在于让读者了解这些工具以及根据需要去学习和利用它们。**这里主要为初学者提供比较有参考价值的资料:
LAPACK 是用 Fortran 90 编写的,提供用于求解联立线性方程组、线性方程组的最小二乘解、特征值问题和奇异值问题的例程。还提供了相关的矩阵分解(LU、Cholesky、QR、SVD、Schur、广义 Schur),以及相关计算,例如 Schur 分解的重新排序和估计条件数。处理密集矩阵和带状矩阵,但不处理一般稀疏矩阵。在所有领域,都为单精度和双精度实数和复数矩阵提供了类似的功能。
本文来自读者厦门大学的李康国研究生投稿,讲述高德和 Leaflet 结合绘制地图。也欢迎其他小伙伴来分享你们的经验!
上一期已经对使用 latex 模板构建 cv 做了较为详细的说明:R沟通|使用latex模板构建个人履历。但是存在一个问题:Latex 最后输出的是 pdf 版本,如果你想把他部署到自己的个人网站上,可能就比较费劲了(害,是我不会)。所以请教了李康国学弟之后,我又尝试了下使用 Rmarkdown 构建 cv 并将其部署到 gitee中,这样所有人都可以通过网址访问我的 cv 了。
在本指南中,我们想向您展示如何使用现在提供的一些奇妙,免费的工具和软件包编写美观,可重复的报告。这些工具将帮助您交流科学知识,并希望您再也不会复制和粘贴R输出。
R语言是即使一款功能强大的统计语言,也是一款内容丰富的绘图工具。从原则上讲,你可以用R语言绘制出你能想到的任何图形。
关于RMarkdown使用时,小编日常会使用的一些有用技巧,当然我也是通过学习谢大大的Rmarkdown-cookbook[1]以及日常使用需求上网搜的解决方案,在此分享给大家。如果大家还有其他什么需求,可以在留言板留言。或者有其他实用技巧也欢迎分享!
具体细节可参考:https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/update-date.html
AutoCAD 是一款广泛应用于建筑、土木工程、机械设计等领域的 CAD 设计软件。它能够帮助用户进行二维和三维图形的设计、编辑、标注和打印等操作。
编译:黄念 席雄芬 校对:王婧 图片来源:bokeh.pydata.org ◆ ◆ ◆ 引言 最近,我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中,我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径,以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 ◆ ◆ ◆ 什么是Bokeh Bokeh是一个
本文介绍了如何在Apache Zeppelin中集成R语言解释器,并使用R语言进行数据分析。首先介绍了如何在Zeppelin中添加R解释器,然后讲解了R语言的基础知识和基本函数,最后介绍了如何在Zeppelin中使用R语言进行数据分析。
R的bookdown扩展包是继knitr和rmarkdown扩展包之后, markdown格式的另一种扩展, 使得Rmd格式可以支持公式、定理、图表自动编号和引用、链接, 文献引用和链接等适用于编写书籍的功能。
R语言是主要在学术界用的编程语言,写作是其内涵之义,于是有了 RMarkdown。基于RMarkdown语法yihui进一步扩张了RMarkdown的应用,于是有了bookdown及其plus,以及blogdown。字面意思,前者是用来写书的后者是用来写博客的。每一个喜欢R语言不巧又同时喜欢写作的人,遇到这两个包都会有抑制不住的好奇心。余,概莫能外。
Bokeh是一款基于浏览器的交互式绘图工具,在IPython Notebook中具有非常好的表现。 安装anaconda3,单击开始菜单,单击下图红色箭头所指菜单启动Jupyter Notebook:
我在简书和公众号上已经分享了很多之前学习的数据分析笔记和文章,覆盖了各方面的内容,数据分析方面以后不会再个人分享特别基础的东西了。接下来我会让师弟师妹们定期分享自己的学习过程。
在Canvas出来之前,开发人员要在浏览器中绘图,必须使用Adobe的Flash或者SVG(Scalable Vector Graphices,可缩放矢量图形)插件。但是HTML5 Canvas出来之后,很多动态生成或者展示图形、图表、图像或者动画的功能都由Canvas来完成。同时开发人员会用SVG和Canvas进行比较,因为SVG在很多场合下比Canvas优秀。
Rmarkdowm作为可复用报告的优秀工具,除了提供文档编辑、图表输出外,还有许多主题格式供使用者选择。除了默认的主题外,还可以通过加载rticles、prettydoc、rmdformats、tufte等包获取更多主题格式。下面我们看看几类扩展包里的主题样式。
仪表盘在业务风格的报告中特别常见。它们可以用来突出报告的概要和关键内容。仪表盘的布局通常是基于网格搭建的,各个组件排列在各种大小的“盒子”中。
如果想看所有快捷键,可按alt + shift + k;或者在界面中点击Tools + Keyboard Shortcuts Help。以后记得不是很清楚的可以看快捷键大全!
HTML5 是 HTML 的最新版本,它引入了许多新的标签、属性和功能,大大增强了 web 的功能和互动性。
This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com.
今天小编在做线性回归的时候,突然想 R 能不能把结果以表格的形式输出呢?这样就不需要自己复制粘贴画表格啦。小编搜了一下果然有相关的 R 包—— stargazer ,现将自己关于该包的一些学习笔记分享给大家。
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