vickyleexy's blog

R语言数据分析、展现与实例（01）统计参考书：《统计建模与R基础》用于管理R工作空间的函数：常用R对象：向量c()矩阵matrix()数组array()数据框dataframe()列表list()因子factor()创建向量和矩阵产生向量 Seq()函数 ——以指定的规律产生向量 产生字母序列letters which()函数——直接用返回的都是下标 rev()函数 ——向量颠倒s

R语言的各种分布函数基本统计学and概率论……不记了……> a = c(98,83,65,72,79,76,75,94,91,77,63,83,89,69,64,78,63,86,91,72,71,72,70,80,65,70,62,74,71,76)> a [1] 98 83 65 72 79 76 75 94 91 77 63 83 89 69 64 78 63 86 91 72 71 72

具体内容来源于《数据可视化之美》的11章的维基百科可视化数据　　编辑历史（见图1)，包含了指向所有前期版本的完整文本的链接的列表，同时提供了关于作者的信息、编辑时间以及评论。评论是可选的，它是给作者一个机会来解释本次编辑的目的。但是编辑时间和作者这两个信息是自动写到日志中的。如果某个编辑没有登录到系统，则记录该用户的IP地址来取代其用户名。 　　维基百科的编辑历史在2003年已经很大了，而到今天则

R语言数据分析、展现与实例（04）利用xyplot()对散点分组——在lattice包里> library(lattice)> mtcars> xyplot(mpg~disp,+ data=mtcars,+ groups = cyl,+ suto.key=list(corner=c(1,1))) #生成右上角的图例初试ggplot2包> library(ggplot2)> qp

R语言数据分析、展现与实例（02）数据输入> mydata <- data.frame(age=numeric(0),gender=character(0),weight=numeric(0)) #创建空数据框> mydata <- edit(mydata) 　　　#打开编辑框进行编辑，并将结果赋值给原数据框　　 输入数据，直接退出即可保存> mydata age gender weight

柱形图> library(RColorBrewer)> citysales <- read.csv("citysales.csv")> barplot(as.matrix(citysales[,2:4]),beside = TRUE,legend.text = citysales$City,args.legend=list(bty="n",horiz=TRUE),col=brewer.pal(5

R语言进阶——数据展现传统表格二维结构数字与文字为主缺乏润色现代信息图以人眼敏感的视觉元素为主信息高度密集 何为美新颖充实高效美感 学习经典元素周期表 - 元素周期表的天才之处：通过元素的编排组织揭示了元素之间的相互关系以及周期变 化的物理属性 - 蕴含巨大信息量，几乎就是半部化学 - 复杂数据可视化的早期杰作伦敦地铁图 - Harry Beck的杰作，被收藏在伦敦交通

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热力图> sales <- read.csv("sales.csv")> sales Month London NewYork Tokyo Paris1 Jan 5064 3388 7074 87012 Feb 6115 4459 4603 82493 Mar 5305 5091 4787 85604 Apr 31