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R語言之數據可視化

難度中級
時長 2小時48分
學習人數
綜合評分9.77
93人評價 查看評價
9.8 內容實用
9.7 簡潔易懂
9.8 邏輯清晰
  • 繪圖前請思考:

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  • 拷貝圖形:

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  • 生成圖形的兩種途徑:

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  • R支持的圖形設備:

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  • pal<-colorRamp(c("red","blue")) pal(0) pal(1) pal(0.5) pal(seq(0,1,len=10)) pal<-colorRampPalette(c("red","blue")) pal(0) pal(1) pal(0.5) pal(10) brewer.pal.info cols<-brewer.pal(3,"Greens") cols pal<-colorRampPalette(cols) pal image(volcano,col = pal(20)) display.brewer.pal(3,"Greens")

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  • R語言繪圖之顏色:

    RcolorBrewer包


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  • R語言繪圖之顏色:

    grDevice包

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  • library(ggplot2) ggplot(airquality, aes(Wind, Temp))+ ?geom_point(aes(color = factor(Month), group = 1,alpha = 0.4, size = 5))+ ?geom_smooth(method = "lm", se = F, aes(group = 1))#前一個group只輸出群體擬合,后一個控制再做一條群體擬合 ggplot(airquality, aes(Wind, Temp)) + ?geom_point()+ ?geom_smooth(method = "lm", se = F, aes(group = 1)) ggplot(airquality, aes(Wind, Temp, col = factor(Month))) + ?geom_point()+ ?geom_smooth(method = "lm", se = F, aes(group = 1))+ ?scale_color_manual("Month", values = myColors)+ ?facet_grid(.~Month)+ ?theme_classic()

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  • library(ggplot2) qplot(Wind, Temp, data = airquality, col = Month, shape = Month, size = Month, ? ? ?xlab = "Wind(mph)", ? ? ?ylab = "Temperature", ? ? ?main = "Wind vs.Temperature" ? ? ?) qplot(Wind, Temp, data = airquality, ? ? ?geom = c("point", "smooth")) qplot(Wind, Temp, data = airquality, ? ? ?facets = Month~.) qplot(Wind, Temp, data = airquality, ? ? ?facets = .~Month) qplot(Wind, data = airquality, facets = .~Month) qplot(Wind, data = airquality, fill = Month) qplot(Wind, data = airquality, geom = "dotplot")

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  • 繪圖函數:

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  • 層的概念:將不同的層拼接起來就構成了圖

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  • #Lattice繪圖系統?

    install.packages("lattice")?

    library(lattice)?

    xyplot(Temp~Ozone,data=airquality)?

    airquality$Month <-factor(airquality$Month) #將Month從數值變量轉換為分類變量

    xyplot(Temp~Ozone|Month,data=airquality,layout=c(5,1))?


    ?q <- xyplot(Temp~Wind,data=airquality)?

    print(q)?


    set.seed(1)#每次產生的隨機數相同?

    x <- rnorm(100)#隨機數服從正態分布?

    f <- rep(0:1,each=50)?

    y <- x+f-f*x+rnorm(100,sd=0.5)?

    f <- factor(f,labels=c("Group1","Group2"))?

    xyplot(y~x|f,layout=c(2,1))?

    xyplot(y~x|f,panel=function(x,y){ ?

    panel.xyplot(x,y) ?

    panel.abline(v=mean(x),h=mean(y),lty=2) ?

    panel.lmline(x,y,col="red") })

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  • lattice和Base的重要區別?

    #Base繪圖函數直接在圖形設備上繪圖?

    #Lattice繪圖函數返回trellis類對象?

    # 打印函數真正執行了在設備上繪圖?

    # 命令執行時, trellis類對象會被自動打印.


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  • Lattice繪圖系統 :

    #xyplot/bwplot/histgram/stripplot/dotplot/splom/levelplot/contourplot?

    #格式:xyplot(y ~ x|f * g, data)?

    #panel,用來控制每個面板內的繪圖 ?


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  • #全局參數?

    par("bg")#背景顏色?

    par("col")#顏色?

    par("mar")#(bottom,left,right, right)?

    par("mfrow")?

    par("mfcol")?

    par(mfrow = c(1,2)) #一行兩列,先填充行

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課程須知
本課程需要學員提前掌握 (1)安裝好R和Rstudio; (2)了解基本的數據結構和操縱數據的方法
老師告訴你能學到什么?
了解數據特征; 掌握R語言繪圖(數據可視化); 學會使用R Markdown制作和發布報告

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