之前最多只做过两类单水平的分面，即两两组合的面板图。如果某类超过两个水平呢？ 一类的分面：facet_wrap(~ align) 两类的分面（x轴和y轴）：facet_grid(align ~ gender) 如果某类超过两水平，如何实现？ 很简单：facet_wrap(~ align + gend ...
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2021-05-24 02:16:56
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library(ggplot2) set.seed(1) vals1 ← rbeta(1000, 0.5, 0.1) vals2 ← rbeta(1000, 0.25, 0.3) gg ← ggplot(data.frame(x=c(vals1, vals2), grp=c(rep("a", 100 ...
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2021-04-28 11:54:18
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1、 p<-ggplot(mtcars,aes(mpg,hp,colour=factor(cyl)))+geom_point() p 2、调整x轴 p+theme(axis.line.x=element_line(linetype=1,color="black",size=3)) 3、调整x轴刻度线 ...
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2021-01-12 11:05:51
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图源：pixabay作为一切科学的基础，数学在数据科学领域也占据着重要地位。如果你是一名数据科学爱好者，一定想过这些问题：·我可以在几乎没有数学背景的情况下，成为一名数据科学家吗？·在数据科学中，哪些基本的数学技能是重要的？有很多好用的包可以用来构建预测模型，或生成数据可视化。一些最常用的描述性分析和预测性分析包包括：Ggplot2、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、
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2020-12-22 11:40:33
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数据分析里面可视化是重要的环节，辛苦把数据采集，然后经历了很多工序的清洗之后，最后要展现给用户，最好的方法就是数据可视化。数据可视化是一门艺术也是科学，可视化的神兵利器很多，今天介绍大名鼎鼎的Matplotlib,当然还有懒人专用的pandas画图，只要几行搞定，还有R语言的ggplot2最人性的库，以及酷炫的JS库D3.今天就先了解一下Python中最著名的绘图库Matplotlib，看看到底如
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2020-11-27 11:11:57
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参考自微信公众号 数据驱动实践 #install.packages('ggThemeAssist')library(ggThemeAssist)library(ggplot2)gg = ggplot(mtcars,aes(x=hp,y=mpg,colour = as.factor(cyl)))+ge ...
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2020-06-27 20:23:49
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library(ggplot2)#加载ggplot2包library(ggsignif)#加载显著性包setwd('d:')#设置工作路径da<-read.table('ahga.txt',header = TRUE,sep = '\t',stringsAsFactors = T)#读取文件，保持标 ...
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2020-06-13 21:45:52
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tidyverse library把data.frame拓展tibble、读取数据readr、清洗数据tidyr、文本处理stringr、加工数据dplyr、画图ggplot2等library打包在一起。读取数据readxl、时间处理lubridate另外加载。 The goal of tidyr ...
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2020-05-28 23:09:10
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先放成熟的平行坐标图绘制网址：https://www.r-graph-gallery.com/parallel-plot.html 在只用ggplot2包的条件下，《ggplot2:数据分析与图形艺术》的第273页给出了如下画法： library(ggplot2) library(tidyr)#数据 ...
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2020-05-17 16:00:54
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先放geom_density()图层的仿照网址：https://www.r-graph-gallery.com/density_mirror_ggplot2.html 生成数据 data <- data.frame( var1 = rnorm(1000), var2 = rnorm(1000, me ...
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2020-05-16 20:48:45
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