ggplot2高效实用指南(可视化脚本、工具、套路、配色)

ggplot():此函数才是ggplot2的精髓,远比qplot()强大,可以一步步绘制十分复杂的图形。由ggplot2绘制出来的ggplot图可以作为一个变量,然后由print()显示出来。图形类型根据数据集,ggplot2提供不同的方法绘制图形,主要是为下面几类数据类型提供绘图方法:一个变量x:连续或离散两个变量x&y:连续和(或)离散连...

基于R语言股票市场收益的统计可视化分析|附代码数据

ggplot(aes(x=date,y=nflx_returns))+geom_line()+theme_classic()+查看Netflix的每日收益图表后,我们可以得出结论,收益波动很大,并且股票在任何一天都可以波动+/-5%。为了了解收益率的分布,我们可以绘制直方图。netflix_daily_returns%>%ggplot(aes(x=nflx_returns))+geom_histogram...

R语言学习笔记(六) -离散型数据的模型预测1

再比如要生成10000个服从b(100,0.2)的随机数,画出概率密度直方图,并添加正态分布拟合曲线。>library(dplyr)>library(ggplot2)>tibble(x=rbinom(10000,size=100,prob=0.2))%>%+ggplot(aes(x=x))++geom_histogram(aes(y=..density..))++stat_function(+fun=dnorm,+args=list(mean...

用R语言把数据玩出花样

#创建数据框>df<-data.frame(+program=rep(c('R','Java','PHP','Python'),3),+fun=rep(c('fun1','fun2','fun3'),each=4),+time=round(rnorm(12,10,3),2)+);dfprogramfuntime1Rfun115.012Javafun17.173PHPfun110.844Pythonfun18.965R...

10个令人相见恨晚的R语言包

0.2#33setosa4.73.21.30.2#44setosa4.63.11.50.2#55setosa5.03.61.40.2#66setosa5.43.91.70.4library(ggplot2)#为数据集中每个数值列绘制直方图p<-ggplot(aes(x=value,fill=Species),data=iris.lng)p+geom_histogram()+facet_wrap(~variable,scales="free")...

热轧钢材纯净度的超声波检验数据分析

杂质检测结果的直方图每个被测材料的平均杂质的柱状图被绘制出来并进行分析,以检查结果的集中程度,并评估离散的数据(www.e993.com)2024年11月10日。用于绘制此结果的函数是“qplot”,它是一个快速而方便的软件包,用于创造不同类型的图形,此外,该函数位于库“ggplot2”中。过滤数据库

如何攻破可视化图表?附完整 Python 源代码

针对每列绘制线性回归线或者,可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。可以通过在sns.lmplot()中设置col=groupingcolumn参数来实现,如下:#ImportDatadf=pd.read_csv("httpsraw.githubusercontent/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")...

R与 Python 双语解读统计分析基础

由于R语言为统计而生,所以我们把它放在前面,而Python放在后面压轴。R语言有很多包可绘制统计信息,但这里主要采用R语言内置函数,偶然使用其他更酷的库如ggplot2等。1单组数据的概要统计这里主要看一维数组的情况,也就是单组数据。使用R可以很容易地计算简单的概要统计量。