程序源代码网站,网站访客代码js,app开发公司有哪些,建设网站都需要下载那些软件看书标记——R语言 Chapter 8 数据可视化——绘图8.1 功能包8.2 散点图8.2.1 回归线8.2.2 lowess线条8.2.3 scatterplot函数8.2.4 Scatterplot矩阵1.splom——展示矩阵数据2.cpairs——绘图矩阵图 8.2.5 密度散点图 8.3 直方图和条形图8.3.1 条形图8.3.2 直方图 8.3.3 ggplot28… 看书标记——R语言 Chapter 8 数据可视化——绘图8.1 功能包8.2 散点图8.2.1 回归线8.2.2 lowess线条8.2.3 scatterplot函数8.2.4 Scatterplot矩阵1.splom——展示矩阵数据2.cpairs——绘图矩阵图 8.2.5 密度散点图 8.3 直方图和条形图8.3.1 条形图8.3.2 直方图 8.3.3 ggplot28.3.4 词云 【数据科学R语言实战】 Chapter 8 数据可视化——绘图
8.1 功能包
car(Companion to Applied Regression)回归工具lattice实现高级数据可视化gclus创建散点图MASSggplot2
8.2 散点图
plot()
参数 x 自变量 y 因变量 type p点、l线、b两者、c指b的直线部分、o两者图形叠加部分、h柱状图垂线、s楼梯阶层、S其他阶层、n无绘图 main 标题 sub 副标题 xlab x轴标记 ylab y轴标记 asp 纵横比
data - read.csv(http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data) ##iris数据集
colnames(data) - c(sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width, species)
summary(data)
plot(data$sepal_length, data$petal_length) ##常规
plot(data$sepal_length, data$petal_length, types) ##s步骤和h柱状图
plot(data$sepal_length, data$petal_length, typeh)8.2.1 回归线
abline()
参数 a 截距 b 斜率 h 画水平线 v 画垂直线 coef 仅包含截距和斜率 reg coef的对象
abline(lm(data$petal_length~data$sepal_length), colred)8.2.2 lowess线条
lowess线条是用加权多项式回归进行计算的平滑线。 lowess()
参数 x 待用点向量 y y轴默认“NULL” f 较平滑跨度越大越平滑默认2/3 iter 迭代次数默认为3迭代次数越多时间越长 delta 界定计算数值的密切度默认值为x范围的1/100
lines(lowess(data$sepal_length,data$petal_length), colblue)8.2.3 scatterplot函数
scatterplot()
参数 x、y 坐标向量 formula y~x 或者 y~x|z按z分组绘图 las 0创建与坐标轴平行的刻点标记1创建水平标记 lwd 线宽默认1 lty 线类型默认1 id.method/id.n/id.cex/id.col 标记点参数 labels 点标记的向量 log 是否使用点的标记比例尺 xlim、ylim 轴限度
library(car)
scatterplot(data$sepal_length, data$petal_length) ##有内置箱线图、简单回归线、平滑线、平滑抖动范围8.2.4 Scatterplot矩阵
pairs(data) ##矩阵数据1.splom——展示矩阵数据 library(lattice);splom(data) or library(car);scatterplot.matrix(data) ##含有的数据信息更多 2.cpairs——绘图矩阵图
library(gclus)
cpairs(data) ##cpairs对矩阵数据起辅助作用
df - subset(data, select -c(species) ) ##cor函数只以数据点形式运行
df.r - abs(cor(df)) ##计算相关性
df.col - dmat.color(df.r) ##依相关性为每个子图指定颜色不适用于多类别颜色
df.o - order.single(df.r)
cpairs(df, df.o, panel.colorsNULL)8.2.5 密度散点图
hexbin()提供了一项能够展示两个变量中高度重复的机制
library(hexbin)
bin-hexbin(data$sepal_length, data$petal_length)
summary(bin) ##默认30箱生成36*31网格的六边形最低网格1最高网格1114传播状况良好网格计数均值1.38表明重复度不足
#plot(bin)
bin-hexbin(data$sepal_length, data$petal_length, xbins10) ##改用10个箱子后密度数量有变好
summary(bin)
plot(bin)8.3 直方图和条形图
8.3.1 条形图
barplot()
参数 height 主要的数据向量 width 条宽向量 space 每条左侧的空间大小 **names.arg ** 名称向量 legend.text 绘制图标
library(MASS)
HairEyeColor
summary(HairEyeColor)
counts - table(HairEyeColor)
barplot(counts) ##堆叠图
count - table(Cars93$Cylinders)
barplot(count)
count - table(Cars93$Cylinders, Cars93$Manufacturer)
barplot(count)8.3.2 直方图 8.3.3 ggplot2 count - table(Cars93 C y l i n d e r s , C a r s 93 Cylinders, Cars93 Cylinders,Cars93Manufacturer) barplot(count) library(ggplot2) qplot(Cars93$Cylinders) 8.3.4 词云
page - readLines(http://finance.yahoo.com) ##读取文本
corpus Corpus(VectorSource(page)) ##语料库
corpus - tm_map(corpus, tolower) ##小写
corpus - tm_map(corpus, removePunctuation)
corpus - tm_map(corpus, removeNumbers)
corpus - tm_map(corpus, removeWords, stopwords(english))
corpus - tm_map(corpus, PlainTextDocument) ##将语料库重新配置为文本文档
dtm TermDocumentMatrix(corpus)
m as.matrix(dtm) ##转换为文本矩阵
v sort(rowSums(m), decreasing TRUE)
wordcloud(names(v), v, min.freq 10)
