郑连虎,在数学学院取得理学学位的文科生,中国人民大学硕博连读生在读,山东大学管理学学士、理学学士
个人公众号:阿虎定量笔记
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cartogram
扭曲的地图,以传达统计信息
开发
Sebastian Jeworutzki,
sebastian.jeworutzki@ruhr-uni-bochum.de;
Timothee Giraud;Nicolas Lambert;
Roger Bivand;Edzer Pebesma
示例
# 安装并加载包 install.packages("maptools") library(maptools) # 绘制非洲边界 data(wrld_simpl) afr=wrld_simpl[wrld_simpl$REGION==2,] plot(afr) # 安装并加载包 install.packages("cartogram") library(cartogram) # 使用2005年的非洲人口数据 afr_cartogram <- cartogram(afr, "POP2005", itermax=5) # 反映非洲人口特征 plot(afr_cartogram)
circlize
圈圈布局、弦图
开发
Zuguang Gu,
z.gu@dkfz.de
示例
# 安装并加载包 install.packages("circlize") library(circlize) # 生成数据 name=c(3,10,10,3,6,7,8,3,6,1,2,2,6,10,2,3,3,10,4,5,9,10) feature=paste("feature ", c(1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5) , sep="") dat <- data.frame(name,feature) dat <- with(dat, table(name, feature)) # 绘制弦图 chordDiagram(as.data.frame(dat), transparency = 0.5)
CMplot
圆形曼哈顿图
开发
LiLin-Yin
ylilin@163.com
示例
# 安装并加载包 install.packages("CMplot") library("CMplot") # 绘图 CMplot(gwasResults, plot.type="c", r=1.6, cir.legend=TRUE, outward=TRUE, cir.legend.col="black", cir.chr.h=.1 ,chr.den.col="orange", file="jpg", memo="", dpi=300, chr.labels=seq(1,22))
corrgram
相关系数矩阵
开发
Kevin Wright,
kw.stat@gmail.com
示例
# 安装并加载包 install.packages("iterators") install.packages("corrgram") library(iterators) library(corrgram) # 绘制相关系数矩阵图 corrgram(mtcars, order=TRUE, lower.panel=panel.shade, upper.panel=panel.pie,text.panel=panel.txt, main="Correlogram of mtcar intercorrelations")
corrplot
相关系数矩阵
开发
Taiyun Wei,
weitaiyun@gmail.com;
Viliam Simko,
viliam.simko@gmail.com
示例
# 安装并加载包 install.packages("corrplot") library(corrplot) # 计算相关系数 mycor <- cor(mtcars) # 绘制相关系数矩阵图 corrplot.mixed(mycor, upper = "ellipse")
dygraphs
时间序列数据的可视化
开发
Dan Vanderkam;
JJ Allaire,
jj@rstudio.com;
Jonathan Owen;
Daniel Gromer;
Petr Shevtsov;
Benoit Thieurmel
示例
# 安装并加载包 install.packages("dygraphs") library(dygraphs) # 时间序列 data=data.frame( time=c( seq(0,20,0.5), 40), value=runif(42)) str(data) dygraph(data)
ellipse
椭圆
开发
Duncan Murdoch,
murdoch@stats.uwo.ca;
E. D. Chow
示例
# 安装并加载包 install.packages("ellipse") library(ellipse) # 绘制相关系数矩阵图 data(mtcars) fit <- lm(mpg ~ ., mtcars) plotcorr(summary(fit, correlation = TRUE)$correlation)
fmsb
雷达图
开发
Minato Nakazawa
minato-nakazawa@umin.net
示例
# 安装并加载包 install.packages("fmsb") library(fmsb) # 生成数据 data=as.data.frame(matrix( sample( 2:20 , 10 , replace=T) , ncol=10)) colnames(data)=c("math" , "english" , "biology" , "music" , "R-coding", "data-viz" , "french" , "physic", "statistic", "sport" ) data=rbind(rep(20,10) , rep(0,10) , data) # 雷达图参数设置 radarchart(data,axistype=1,pcol=rgb(0.2,0.5,0.5,0.9),pfcol=rgb(0.2,0.5,0.5,0.5), plwd=4, cglcol="grey", cglty=1, axislabcol="grey", caxislabels=seq(0,20,5), cglwd=0.8,vlcex=0.8)
forecast
时间序列分析
开发
Rob J Hyndman,
Rob.Hyndman@monash.edu
示例
# 安装并加载包 install.packages("forecast") library(forecast) # 使用英国每月死于肺病的人数数据 fit<- auto.arima(mdeaths) # 设置置信区间 forecast(fit, level=c(80, 95, 99), h=3) # 绘制时间序列趋势图 plot(forecast(fit), shadecols="oldstyle")
GGally
散点图矩阵
开发
Barret Schloerke,
schloerke@gmail.com;
Jason Crowley,
crowley.jason.s@gmail.com;
Di Cook,
dicook@monash.edu;
Heike Hofmann,
hofmann@iastate.edu;
Hadley Wickham,
h.wickham@gmail.com;
Francois Briatte,
f.briatte@gmail.com;
Moritz Marbach,
mmarbach@mail.uni-mannheim.de;
Edwin Thoen,
edwinthoen@gmail.com;
Amos Elberg,
amos.elberg@gmail.com;
Joseph Larmarange,
joseph@larmarange.net
示例
# 安装并加载包 install.packages("GGally") library(GGally) # 绘制相关系数矩阵图 ggpairs(mtcars, columns = c("mpg", "cyl", "disp"),upper = list(continuous = wrap("cor", size = 10)), lower =list(continuous = "smooth"))
ggplot2
丰富的数据可视化
开发
Hadley Wickham,
hadley@rstudio.com;
Winston Chang,
winston@rstudio.com
示例
# 安装并加载包 install.packages("ggplot2") library(ggplot2) # 生成数据 variety=rep(LETTERS[1:7], each=40) treatment=rep(c("high","low"),each=20) note=seq(1:280)+sample(1:150, 280, replace=T) data=data.frame(variety, treatment , note) # 绘制箱线图 ggplot(data, aes(x=variety, y=note, fill=treatment)) + geom_boxplot() # 生成数据 set.seed(345) Sector <- rep(c("S01","S02","S03","S04","S05","S06","S07"),times=7) Year <- as.numeric(rep(c("1950","1960","1970","1980","1990","2000","2010"),each=7)) Value <- runif(49, 10, 100) data <- data.frame(Sector,Year,Value) # 绘制区域图 ggplot(data, aes(x=Year, y=Value, fill=Sector)) + geom_area() # 安装并加载包 install.packages("plotly") install.packages("gapminder") library(plotly) library(gapminder) # 绘制气泡图 p <- gapminder %>% filter(year==1977) %>% ggplot( aes(gdpPercap, lifeExp, size = pop, color=continent)) + geom_point() + scale_x_log10() + theme_bw() ggplotly(p)
ggridges
叠嶂图(山峦图)
开发
Claus O. Wilke,
wilke@austin.utexas.edu
示例
# 安装并加载包 install.packages("ggridges") install.packages("ggplot2") library(ggridges) library(ggplot2) # 使用钻石数据 head(diamonds) # 绘制叠嶂图 ggplot(diamonds, aes(x = price, y = cut, fill = cut)) + geom_density_ridges() + theme_ridges() + theme(legend.position = "none")
hexbin
二维直方图
开发
Dan Carr,
dcarr@voxel.galaxy.gmu.edu;
Nicholas Lewin-Koh;
Martin Maechler,
maechler@stat.math.ethz.ch;
Deepayan Sarkar,
deepayan.sarkar@r-project.org
示例
# 安装并加载包 install.packages("hexbin") install.packages("RColorBrewer") library(hexbin) library(RColorBrewer) # 生成数据 x <- rnorm(mean=1.5, 5000) y <- rnorm(mean=1.6, 5000) # 绘制二维散点图 bin<-hexbin(x, y, xbins=40) my_colors=colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral'))) plot(bin, main="", colramp=my_colors, legend=F)
igraph
网络图
示例
# 安装并加载包 install.packages("igraph") library(igraph) # 生成数据 data=matrix(sample(0:1, 400, replace=TRUE, prob=c(0.8,0.2)), nrow=20) network=graph_from_adjacency_matrix(data , mode='undirected', diag=F ) # 输出网络 par(mfrow=c(2,2), mar=c(1,1,1,1)) plot(network, layout=layout.sphere, main="sphere")
lattice
点图、核密度图、直方图、柱状图、箱线图、散点图、带状图、平行箱线图、三维图、散点图矩阵等
开发
Deepayan Sarkar,
Deepayan.Sarkar@R-project.org
示例
# 安装并加载包 install.packages("lattice") library(lattice) # 查看火山数据 head(volcano) # 绘制火山的三维等高线图 contourplot(volcano) # 绘制火山的三维水平图 levelplot(volcano) # 绘制火山的三维线框图 wireframe(volcano) # 查看汽车数据 head(mtcars) # 绘制箱线图 bwplot(mtcars$mpg) # 绘制平行坐标图 parallelplot(mtcars[1:3]) # 绘制散点图矩阵 splom(mtcars[c(1,3,4,5)]) # 绘制带状图 stripplot(mtcars$mpg~factor(mtcars$cyl))
leaflet
交互式地图
开发
Joe Cheng,
joe@rstudio.com;
Bhaskar Karambelkar;
Yihui Xie;
Hadley Wickham;
Kenton Russell;
Kent Johnson;
Barret Schloerke;
Vladimir Agafonkin;
Brandon Copeland;
Joerg Dietrich;
Benjamin Becquet;
Norkart AS;
L. Voogdt;
Daniel Montague;
Kartena AB;
Robert Kajic;
Michael Bostock
示例
# 安装并加载包 install.packages("leaflet") library(leaflet) # 交互式地图 m=leaflet() m=addTiles(m) m
likert
李克特量表数据的可视化
开发
Jason Bryer,
jason@bryer.org;
Kimberly Speerschneider
kimkspeer@gmail.com
示例
# 安装并加载包 install.packages("likert") library(likert) # 使用PISA量表数据 data(pisaitems) items28 <- pisaitems[, substr(names(pisaitems), 1, 5) == "ST24Q"] # 绘制条形图 l28 <- likert(items28) summary(l28) plot(l28)
maps
地图
开发
Richard A. Becker;
Allan R. Wilks;
Ray Brownrigg
示例
# 安装并加载包 install.packages("maps") install.packages("geosphere") library(maps) library(geosphere) # 绘制世界地图 map("world")
maptools
地图
开发
Roger Bivand,
Roger.Bivand@nhh.no;
Nicholas Lewin-Koh;
Edzer Pebesma;
Eric Archer;
Adrian Baddeley;
Nick Bearman;
Hans-Jörg Bibiko;
Steven Brey;
Jonathan Callahan;
German Carrillo;
Stéphane Dray;
David Forrest;
Michael Friendly;
Patrick Giraudoux;
Duncan Golicher;
Virgilio Gómez Rubio;
Patrick Hausmann;
Karl Ove Hufthammer;
Thomas Jagger;
Kent Johnson;
Sebastian Luque;
Don MacQueen;
Andrew Niccolai;
Edzer Pebesma;
Oscar Perpiñán Lamigueiro;
Tom Short;
Greg Snow;
Ben Stabler;
Murray Stokely;
Rolf Turner
示例
# 安装并加载包 install.packages("maptools") library(maptools) # 绘制非洲边界 data(wrld_simpl) afr=wrld_simpl[wrld_simpl$REGION==2,] plot(afr)
performanceAnalytics
绩效指标计算与可视化
开发
Brian G. Peterson,
brian@braverock.com;
Peter Carl
示例
# 安装并加载包 install.packages("PerformanceAnalytics") library(PerformanceAnalytics) # 列出待计算变量 mydata <-mtcars[c('mpg','cyl','disp','hp','drat')] # 绘制相关系数矩阵图 chart.Correlation(mydata, histogram=TRUE, pch=19)
plotly
交互式可视化
开发
Carson Siever,
cpsievert1@gmail.com;
Chris Parmer,
chris@plot.ly;
Toby Hocking,
tdhock5@gmail.com;
Scott Chamberlain,
myrmecocystus@gmail.com;
Karthik Ram,
karthik.ram@gmail.com;
Marianne Corvellec,
marianne@plot.ly;
Pedro Despouy,
pedro@plot.ly
示例
# 安装并加载包 install.packages("plotly") library(plotly) # 查看火山数据 head(volcano) # 绘制火山的三维交互图 p=plot_ly(z = volcano, type = "surface") p
qcc
统计质量控制
开发
Luca Scrucca,
luca.scrucca@unipg.it;
Greg Snow,
greg.snow@ihc.com;
Peter Bloomfield,
Peter_Bloomfield@ncsu.edu
示例
# 安装并加载包 install.packages("qcc") library(qcc) # 均值为10的序列,加上白噪声 x <- rep(10, 100) + rnorm(100) # 测试序列,均值为11 new.x <- rep(11, 15) + rnorm(15) # 标记出新的点 qcc(x, newdata=new.x, type="xbar.one")
qqman
曼哈顿图
开发
Stephen Turner
示例
# 安装并加载包 install.packages("qqman") library(qqman) # 使用gwasResults数据绘制曼哈顿图 manhattan(gwasResults, chr="CHR", bp="BP", snp="SNP", p="P" )
REmap
地图
开发
Dawei Lang,
dawei.lang@supstat.com
示例
# 安装并加载包 install.packages("devtools") install_github("lchiffon/REmap") library(devtools) library(REmap) # 标注起始点 origin<-c("济南","西安","成都") destination<-c("西安","成都","济南") # 制作迁徙地图 dat = data.frame(origin,destination) out = remap(dat,title = "after-graduation trip ",subtitle= "zg434") plot(out)
scatterplot3d
三维散点图
开发
Uwe Ligges,
ligges@statistik.tu-dortmund.de;
Martin Maechler;
Sarah Schnackenberg
示例
# 安装并加载包 install.packages("scatterplot3d") library(scatterplot3d) # 生成数据 x1=round(rnorm(100,mean=80,sd=1)) x2=round(rnorm(100,mean=80,sd=5)) x3=round(rnorm(100,mean=80,sd=10)) x=data.frame(x1,x2,x3) # 绘制三维散点图 scatterplot3d(x[1:3])
TeachingDemos
脸谱图
开发
Greg Snow,
538280@gmail.com
示例
# 安装并加载包 install.packages("TeachingDemos") library(TeachingDemos) # 生成数据 x1=round(rnorm(100,mean=80,sd=1)) x2=round(rnorm(100,mean=80,sd=5)) x3=round(rnorm(100,mean=80,sd=10)) x=data.frame(x1,x2,x3) # 绘制脸谱图 faces(x)
treemap
树图
开发
Martijn Tennekes,
mtennekes@gmail.com
示例
# 安装并加载包 install.packages("treemap") library(treemap) # 生成数据 group=c("group-1","group-2","group-3") value=c(13,5,22) data=data.frame(group,value) # 绘制树图 treemap(data, index="group", vSize="value", type="index")
vioplot
小提琴图
开发
Daniel Adler,
dadler@uni-goettingen.de;
Romain Francois,
francoisromain@free.fr
示例
# 安装并加载包 install.packages("vioplot") library(vioplot) # 生成数据 treatment=c(rep("A", 40) , rep("B", 40) , rep("C", 40) ) value=c( sample(2:5, 40 , replace=T) , sample(c(1:5,12:17), 40 , replace=T), sample(1:7, 40 , replace=T) ) data=data.frame(treatment,value) # 绘制小提琴图 with(data , vioplot( value[treatment=="A"] , value[treatment=="B"], value[treatment=="C"], col=rgb(0.1,0.4,0.7,0.7) , names=c("A","B","C") ))
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perl进阶
Randal L.Schwartz、brian d.foy、Tom Phoenix / 韩雷 / 人民邮电出版社 / 2015-10-1 / 69
本书是Learning Perl一书的进阶。学完本书之后,您可以使用Perl语言的特性编写从简单脚本到大型程序在内的所有程序,正是Perl语言的这些特性使其成为通用的编程语言。本书为读者深入介绍了模块、复杂的数据结构以及面向对象编程等知识。 本书每章的篇幅都短小精悍,读者可以在一到两个小时内读完,每章末尾的练习有助于您巩固在本章所学的知识。如果您已掌握了Learning Perl中的内容并渴......一起来看看 《perl进阶》 这本书的介绍吧!