lecture R数据可视化

最新推荐文章于 2025-12-11 11:13:41 发布
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#数据 #R

本文深入探讨了R数据可视化领域的核心概念与技术，包括南丁格尔玫瑰图、北京地铁等案例，以及R语言中用于数据可视化的包如base、ggplot2等。详细介绍了关系矩阵图、树图、词云等可视化方法，并提到了可视化发展历程datavis和方韩之争等重要信息。

R数据可视化

魏太云

是什么？

  • 南丁格尔玫瑰图
  • 北京地铁
  • 百度Echarts
  • 里程碑：可视化发展历程 datavis

R简介

  • base

    • 脸图（aplpack包）faces(t(windfr))
    • 树图（treemap包）
    • 词云包
    • quantmod包
    • 关系矩阵图（corrplot包：魏太云）

  • grid

  • lattice

  • ggplot2

    • js：rechart，rcharts

      1. 方韩之争
      2. 统计词话：sdrv.ms/zkdsat
降维及可视化
驽马十驾，功在不舍；锲而不舍，金石可镂。
07-28 1681
降维及可视化1.PCA2.T-SNE3.Unimap4.phate5.seaborn参考文献 1.PCA 2.T-SNE 3.Unimap 4.phate 5.seaborn 参考文献 [1] seaborn之kdeplot
动态规划（4）可视化理解：图形化思考
分享一些感兴趣的技术方面
05-18 1317
动态规划作为一种强大的算法设计范式，其抽象性常常使初学者感到困惑。许多学习者在理解状态定义、状态转移方程和递归结构时遇到困难，这些困难往往源于动态规划问题的高度抽象性和复杂性。然而，人类的大脑天生擅长处理视觉信息，通过将抽象的动态规划概念转化为直观的图形表示，我们可以更容易地理解和掌握这一算法思想。
探索性数据分析与可视化
yujianmin1990的专栏
09-14 7460
世界如此大，数据如此丰富，我想去看看。 　　面对未知，人类是富有探索精神的，可以不畏艰险，可以排除万难，正是这种探索精神使得人类不断进步不断创造一个又一个奇迹。对于纷繁复杂的数据世界，我们如何进行探索性分析呢？
数据可视化 工具_卓越中心和数据可视化工具2020中的组织中的数据聚合
weixin_26714187的博客
09-20 1596
数据可视化 工具 人工智能 (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) Data consumption is rising steadily in 2020 with estimates showing consumption of 1.7 megabytes of data per person. Companies face massive data amounts and this...
Lecture_Notes：Python数据可视化：Matplotlib与Seaborn实践
gitblog_01011的博客
10-25 250
数据可视化是数据分析流程中的关键环节，能够将抽象数据转化为直观图形，帮助发现规律与趋势。Python生态中，Matplotlib提供底层绘图能力，Seaborn基于前者优化统计可视化体验。本文将通过场景化案例，介绍两者核心功能与协同使用方法。 ## 环境准备与基础概念 ### 安装与导入 使用pip完成库安装： ```python pip install matplotlib seaborn...
R语言汽车口碑数据采集抓取、文本数据分词和词云可视化实现
拓端研究室TRL
12-05 715
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34469本文以R语言为工具，帮助客户对汽车网站的口碑数据进行抓取，并基于文本数据分词技术进行数据清理和统计（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频通过词频统计和词云可视化，对口碑中的关键词进行分析，挖掘出消费者对汽车的评价和需求，为汽车制造商和销售商提供重要的市场参考。随着社会经济的不断发展，汽车已经成为人们日常生活中不可或缺的交通工...
node-red 可视化_可视化和注意-第4部分
weixin_26632369的博客
07-19 897
node-red 可视化 有关深层学习的FAU讲义 (FAU LECTURE NOTES ON DEEP LEARNING) These are the lecture notes for FAU’s YouTube Lecture “Deep Learning”. This is a full transcript of the lecture video & matching slid...
基于Vue海洋数据可视化系统的设计与实现外文翻译
最新发布
2501_93259621的博客
12-11 721
本文提出了一种基于基础扩展语义(B-eS)的新视角来理解逻辑程序(LP)的逻辑内容。通过定义"支持"关系，文章阐明了程序"知道"的内容，并证明这种解释能够表达经典逻辑、直觉逻辑及中间逻辑。作者将这种方法形式化为基扩展语义的概念，为LP的逻辑基础提供了新见解。研究结果表明，通过适当选择LP中析取和否定的解释，可以恢复不同逻辑系统的特性。该方法在知识表示、自动推理和形式验证等领域具有潜在应用价值，为逻辑程序的分析提供了新的理论基础。
高斯混合模型（GMM）实现和可视化
红豆和绿豆的博客
03-06 6282
版权声明：作者：金良（golden1314521@gmail.com） csdn博客： http://blog.youkuaiyun.com/u012176591 目录(?)[+] 高斯分布公式及图像示例高斯分布概率密度热力图高斯混合模型实现代码高斯混合模型聚簇效果图参考文献 作者：金良（golden1314521@gmail.co
2015创业周数据可视化工具概览讲座
2015年博尔德创业周（BSW）期间举办的“DataViz Lecture”讲座以《可视化工具概述》为主题，系统地介绍了当时主流的数据可视化技术、工具及其在实际应用中的价值。该讲座不仅面向创业者和技术人员，也适合所有希望...
lecture3_R语言_
10-02
5. **包管理**：R有庞大的生态系统，许多功能都封装在不同的包中，如ggplot2用于高级数据可视化，dplyr进行数据操作，tidyr进行数据清理等。学会管理和使用这些包将极大地扩展R的功能。 接下来，我们转向R语言的...
面板数据分析plm
whjwindow的专栏
06-27 7887
采用plm包，固定、随机效应模型，Hausman过度识别检验（原假设是两个模型一致）； 加入截面变系数，即是按个体分别进行回归分析。 > #载入面板数据分析包 library("plm", lib.loc="D:/R/R/R-3.1.2/library") p_csy = plm.data(csy_zero, indexes = c("industry", "year")) #fix_e
R软件及其包的更新
whjwindow的专栏
09-26 3903
方法一 move the packages from the old R installation into the new version; on Mac OSX, this means moving all folders from here: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/2.15/Resources/library to here:
R批量导入数据
whjwindow的专栏
09-26 1234
批量导入数据的两种方法 pollutantmean = function(director, pollutant, id = 1:332) { setwd(“E:/clean/R_course”) filenames = list.files(“specdata”)[id] #temp = c() 方法一，采用lapply，可以保留变量名；
RNote__dplyr and plyr
whjwindow的专栏
06-26 890
dplyr主要用于处理dataframe数据，并植入C++技术以增加运算速度。
R 摘录笔记
whjwindow的专栏
07-30 586
输入输出 中文兼容问题 字符到执行语句 by 函数 系统信息等 输入输出 print() cat() format() formatC() scan() print()函数可以带一个digits=参数指定每个数输出的有效数字位数，可以带一个quote= 参数指定字符串输出时是否带两边的撇号，可以带一个print.gap=参数指定矩阵或数组输出时列之间的间距。
R无名函数调用
whjwindow的专栏
09-27 558
evaluate（）| Let’s use the evaluate function to explore how anonymous functions work. For the first argument of the | evaluate function we’re going to write a tiny function that fits on one line. In th
R 逻辑运算
whjwindow的专栏
09-27 522
&与&&的区别 You can use the & operator to evaluate AND across a vector. The && version of AND only evaluates the first member of a vector. Let’s test both for practice. Type the expression TRUE &
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