基于R语言数据可视化-类别数据可视化
R语言数据可视化 ppt课件
绘图是通过绘图函数结合相应的选项完成的。
ppt课件
9
R绘图功能
demo（graphics）：了解R绘图功能 绘图函数包括：
− 高阶绘图函数 High-level Plotting Function • 产生一个新的图区，可能包括坐标轴、标签、标题等。
curve(dnorm(x),add=T)
# 添加曲线
h <- hist(x, plot=F)
# 绘制直方图
ylim <- range(0, h$density, dnorm(0)) #设定纵轴的取值范围
hist(x, freq=F, ylim=ylim) #绘制直方图
curve(dnorm(x),add=T,col="red") #添加曲线
添加图例 添加刻度线 绘制长方形 绘制多边形 添加线段 画箭头 添加外框
ppt课件
14
绘图参数
参数用在函数内部，在没有设定值时使用缺省值。 font = 字体,lty = 线类型,lwd = 线宽度,pch = 点的类型, xlab = 横坐标,ylab = 纵坐标, xlim = 横坐标范围, ylim = 纵坐标范围, 也可以对整个要绘制图形的各种参数进行设定
− 低阶绘图函数 Low-level Plotting Function • 在已有的图上加更多的元素
绘图参数 − 缺省值 − ?par( )
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10
高阶绘图函数
plot(x)、plot(x,y) pie(x)
绘制散点图等多种图形,根据数据的 类，调用相应的函数绘图
数据可视化—基于R语言教学大纲
《数据可视化—基于R语言》教学大纲与教学计划 一、课程及教师基本信息课程名称 （中/英文） 数据可视化—基于R语言D a ta V is u a liz a tio n w ith R课程编号 学分 2课程性质 选修 授课对象 本科或研究生 先修课程要统计学任课 教师 信息 姓名 职称 办公时间及地点：办公电话、邮箱地址：助教信息教师简介二、教学目标与课程简介课程教学目标设置本课程的目的在于培养学生使用R语言分析数据和解决实际问题的基本能力。
教学应达到的总体目标是：（1）使学生系统地掌握数据可视化的基本统计方法。
（2）掌握各种数据可视化方法的不同特点、应用条件及适用场合。
（3）熟练使用R语言进行数据可视化，并对可视化的结果进行合理的解释和分析。
课程简介《R语言数据可视化》是为全校本科生（或研究生）开设的一门选修课，教学内容主要包括：数据可视化与R语言、R语言绘图基础、类别数据可视化、分布特征可视化、变量间关系可视化、样本相似性可视化、时间序列可视化等内容。
本课程适合本科适合全校所有学生修读，要求学生已经初步掌握统计学的基本知识。
每周教学时间为2课时，以课堂讲授和课后练习为主。
使用中文教材（参见后文的推荐教材目录），并在讲授过程中结合R软件实现可视化。
作业以实际问题和实际数据为主。
三、考核与考试考核 方式平时考核（ %）注：占总成绩的40-60%考核类型 课程作业 课堂表现 期中考试占平时考核比例40 20 0期末考核（ %）占60%。
采取实际数据分析报告形式，主要考核学生的理解和应用能力。
要求学生自己收集实际数据，并使用R语言对数据进行可视化分析，写出R代码，撰写完整的可视化分析报告。
学习 要求 学生在课前需要根据教学进度预习教材内容。
课后认真完成指定的作业教。
每周的课外学习时间不应少于3小时。
四、教学计划和教学内容教学 周 章节名称讲授内容和程度教学时数学生学习要求掌握的内容 课后作业第1周 数据可视化与R语言数据可视化的基本问题、R下载、安装和初步使用。
基于R语言的数据分析与可视化平台搭建
基于R语言的数据分析与可视化平台搭建在当今信息爆炸的时代，数据已经成为企业决策和发展的重要支撑。
而R语言作为一种开源的数据分析工具，以其强大的数据处理能力和丰富的可视化功能，受到越来越多数据科学家和分析师的青睐。
本文将介绍如何基于R语言搭建一个高效的数据分析与可视化平台，帮助用户更好地理解数据、发现规律、做出决策。
1. R语言简介R语言是一种专门用于统计计算和图形展示的编程语言，由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发而成。
R语言提供了丰富的数据处理、统计分析和图形展示函数，可以满足各种复杂数据分析需求。
同时，R语言拥有庞大的社区支持和丰富的扩展包，用户可以方便地获取各种功能扩展。
2. 数据分析平台搭建步骤2.1 安装R环境首先，我们需要在服务器或个人电脑上安装R环境。
可以从R官网下载最新版本的R，并按照提示进行安装。
2.2 安装RStudioRStudio是一个集成开发环境（IDE），专门用于R语言开发。
它提供了代码编辑、调试、可视化等功能，是使用R语言进行数据分析的理想工具。
安装完成后，打开RStudio并创建一个新的R脚本。
2.3 安装必要的扩展包在RStudio中，我们可以通过install.packages()函数安装需要用到的扩展包。
比如ggplot2用于绘制图表、dplyr用于数据处理、shiny用于构建交互式应用等。
安装完成后，通过library()函数加载这些扩展包。
2.4 导入数据使用read.csv()或其他读取数据的函数导入需要分析的数据集。
在R中，可以处理各种格式的数据，如CSV、Excel、数据库等。
导入数据后，可以通过head()函数查看数据的前几行，了解数据结构。
2.5 数据清洗与处理在进行数据分析之前，通常需要对数据进行清洗和处理。
比如处理缺失值、异常值、重复值等；进行变量转换、合并、筛选等操作。
使用dplyr包提供的函数可以高效地完成这些任务。
R语言PPT课件数据可视化
5.1 低水平绘图命令
第五章 数据可视化
面
(4)箱线图 箱线图通过绘制连续型变量的五个分位数（最大值、最小值、 25%分位数、75%分位数以及中位数）描述变量的分布。绘制例 5.3中数据counts箱线图： >boxplot(counts) 执行结果
第五章 数据可视化
5.1 低水平绘图命令 5.2 高水平绘图命令 5.3 交互绘图命令 习题
>lb <-paste(year,counts,sep=":")
#构造标签
>pie(counts,labels=lb) #画饼图
执行结果
5.1 低水平绘图命令
第五章 数据可视化
面
(2)条形图 条形图就是通过垂直或者水平的条形去展示分类变量的频数。 利用例5.3数据绘制条形图。 >barplot(counts,names.arg=year,col = rainbow(10)) 执行结果
描述 将分面放置在二维网格中 将一维的分面按二维排列
5.2 高水平绘图命令
第五章 数据可视化
分面
【例5.7】按年分组，一列显示。 >p <- ggplot(data=mpg, mapping=aes(x=cty, y=hwy)) >p <-p + geom_point(aes(colour=class,size=displ)) >p<-p+ stat_smooth() >p <- p + geom_point(aes(colour=factor(year),size=displ)) >p <- p + scale_size_continuous(range = c(4, 10)) #增加标度 >p + facet_wrap(~ year, ncol=1) #分面
R语言数据可视化介绍
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箱线图
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用plot绘制散点图的参数设置 plot(x$x1,x$x2,
main='科目1与科目2的关系', #设置标题 xlab='科目1',#设置横坐标名称，如果不写则默认为该变量的名称 ylab='科目2',#设置纵坐标名称 xlim=c(50,100),#设置横坐标的范围 ylim=c(50,100),#设置纵坐标的范围 xaxs='r',#xaxs='r', yaxs='i':分别设定 x 和y 轴的形式。 "i"(内部)与 "r"(预设 值) 形式的刻度都会依照资料的范围而自动调整,但是 "r" 形式的刻度会在刻 度范围两边留一些空隙。 yaxs='r', col='red',#设置点的颜色 pch=20 #设置画图的样式，20表示为圆点 )
r语言与数据可视化 读后感
r语言与数据可视化读后感摘要：一、引言二、R语言与数据可视化的关系三、R语言数据可视化的优势四、R语言数据可视化实例五、结论与建议正文：一、引言在当今数据时代，数据分析已成为各行各业发展的必备技能。
作为一门强大的数据处理和分析工具，R语言在数据可视化领域取得了显著的优势。
本文将分享关于R语言与数据可视化的读后感，探讨R语言在数据可视化方面的应用和优势，并通过实例进行说明。
二、R语言与数据可视化的关系R语言是一种开源的统计分析编程语言，被誉为数据科学家的首选工具。
数据可视化是将数据以图形的形式展示出来，有助于更直观地理解和分析数据。
R语言内置了丰富的数据可视化函数和扩展包，可以轻松地实现数据可视化。
三、R语言数据可视化的优势1.丰富的可视化函数：R语言提供了多种基本和高级的可视化函数，如散点图、折线图、柱状图、热力图等，能满足各种数据可视化的需求。
2.易于学习：R语言的语法简洁明了，初学者可以快速上手。
此外，R语言有庞大的用户社区和丰富的学习资源，便于学习和交流。
3.数据处理能力：R语言在数据清洗、转换和建模等方面具有强大功能，可以方便地将数据处理成可视化所需的形式。
4.交互式界面：R语言有丰富的交互式工具，如R Markdown、Shiny 等，可以创建动态的可视化界面，提高数据分析的效率。
四、R语言数据可视化实例以下是一个简单的R语言数据可视化实例：```R# 加载所需库library(ggplot2)# 创建数据data <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(2, 4, 1, 3, 5))# 绘制散点图ggplot(data, aes(x = x, y = y)) +geom_point(color = "red", size = 5) +labs(title = "R语言散点图示例", x = "X轴标签", y = "Y轴标签")```该代码将创建一个散点图，展示x和y之间的相关性。
基于R语言数据可视化-类别数据可视化
R 语言
贾俊平
Chap 3
类别数据可视化
3.1 条形图及其变种 3.2 树状图 3.3 马赛克图及其变种 3.4 关联图和独立性检验P值图 3.5 气球图和热图 3.6 南丁格尔玫瑰图 3.7 金字塔图 3.8 饼图及其变种
Chap 3
类别数据可视化
简单条形图 帕 累 托图 并 列条 形 图 堆 叠条 形 图 不等 宽 条 形 图 脊形图
气球图
l 气球图是用气球大小表示数据的图形，它画出的是一个图形 矩阵，其中每个单元格包含一个点（气球），其大小与相应 数据的大小成比例
l 气球图可用于展示由两个类别变量生成的二维列联表，也可 以用于展示具有行名和列名称的其他数据
l 绘图的数据形式是一个数据框或矩阵，数据框中包含至少三 列，第1列对应第1个类别变量，第2列对应第2个类别变量， 第3列是两个类别变量对应的频数或其他数值
35
数据可视化
12/15/2019
3.5
气球图——例题分析
【例3-1】 使 用 ggpubr包 中 的 ggballoonplot 函数可以绘制气 球图
图气球图和热图
36
数据可视化
12/15/2019
3.5
图气球图和热图
气球图——例题分析
【例3-1】 使 用 ggpubr 包中的 ggballoonplo t函数可以绘 制气球图
25
数据可视化
12/15/2019
3.3
马赛克图
马赛克图的变种——筛网图
l 使用sieve函数可以绘制筛网图（sieve plot） l 该图可用于展示二维列联表或多维列联表，图
中矩阵的面积与相应单元格的观测频数成比例， 每个矩形中的多个小正方形（网格）表示该单 元格的观测频数，网格的密度表示观察频数与 期望频数的差异
基于R语言的数据分析与可视化技术研究
基于R语言的数据分析与可视化技术研究一、引言随着大数据时代的到来，数据分析和可视化技术在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
而R语言作为一种开源的数据分析工具，以其强大的数据处理能力和丰富的可视化功能，受到了越来越多数据科学家和分析师的青睐。
本文将探讨基于R语言的数据分析与可视化技术在实际应用中的研究和发展。
二、R语言简介R语言是一种专门用于统计计算和图形展示的编程语言和软件环境。
它提供了丰富的数据处理、统计分析和图形展示函数，使得用户可以方便地进行数据分析和可视化。
R语言具有开源、跨平台、易学易用等特点，因此在学术界和工业界都得到了广泛应用。
三、数据分析技术1. 数据清洗在进行数据分析之前，首先需要对原始数据进行清洗和预处理。
R语言提供了各种函数和包，可以帮助用户进行数据清洗，包括缺失值处理、异常值检测、数据转换等操作。
2. 统计分析R语言内置了大量的统计分析函数，可以进行描述性统计、假设检验、回归分析等操作。
用户可以通过调用这些函数，快速对数据进行统计分析，并得出结论。
3. 机器学习除了传统的统计方法，R语言还支持各种机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。
用户可以利用这些算法构建预测模型，对未来事件进行预测。
四、可视化技术1. 基本图形R语言提供了丰富多样的绘图函数，用户可以轻松绘制各种基本图形，如散点图、折线图、柱状图等。
这些图形可以直观地展示数据的分布和趋势。
2. 高级可视化除了基本图形外，R语言还支持绘制高级可视化图形，如热力图、雷达图、网络图等。
这些图形可以更加生动地展示数据之间的关系和规律。
3. 交互式可视化随着Web技术的发展，交互式可视化成为了一种新的趋势。
R语言也提供了各种交互式可视化包，用户可以通过添加交互功能，使得图形更具互动性。
五、案例研究为了更好地说明基于R语言的数据分析与可视化技术在实际应用中的价值，我们以某电商平台销售数据为例进行案例研究。
通过对销售数据进行清洗、统计分析和可视化处理，我们可以发现销售额随时间变化的趋势、不同产品类别的销售情况等信息。
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520
plot_frq 函 数 绘 500
(26.0%)
制的条形图
250
0
不满意
满意
中立
满意度
6
数据可视化
6/10/2020
3.1
条形图及其变种
简单条形图和帕累托图——帕累托图
帕累托图（Pareto plot）是将各类别的频数降序排 列后绘制的条形图
以意大利经济学家V.Pareto的名字命名的 帕累托图可以看作简单条形图的一个变种，利用
9
数据可视化
6/10/2020
3.1
条形图及其变种
并列条形图和堆叠条形图——例题分析
【例3-1】
使 用 barplot 结 合 BarText 函 数 绘制的条形图
人数 0 200 400 600 800
人数 0 100 200 300 400
男
女
482
338
322
280
340 238
1-2次
3-5次
使 用 epade 包 中 的 bar.plot.ade 函 数 绘 制的3D条形图。默 认参数beside=TRUE， 绘制并列条形图， 设 置 beside=FALSE 可绘制堆叠条形图
人数
0
200 400 600 800 1000
p: 0.0036 10.4% 8.6% 11.9%
1-2次
p: <0.0001 14.6% 9.8% 15.8%
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 网购次数
1-2次 3-5次 6次 以 上
女
性别
男
不满意
满意 满意度
中立
不满意
满意 满意度
中立
16
数据可视化
6/10/2020
3.1
条形图及其变种
脊形图——例题分析
【例3-1】
使
用
ggiraphExtra
包中的
1-2次
不满意
满意
中立
不满意 满意度
满意
中立
17
数据可视化
6/10/2020
3.2
树状图
树状图
将各类别的层次结构画成树状图的形式，称为树状 图（dendrogram）或分层树状图
有条形树状图和矩形树状图，可以看做是条形图的 另一个变种
主要用来展示各类别变量之间的层次结构关系，尤 其适合展示3个及3个以上类别变量的情形（也可以 用于展示两个类别变量）
该图很容易看出哪类频数出现得最多，哪类频数 出现得最少。
7
数据可视化
6/10/2020
3.1
条形图及其变种
简单条形图和帕累托图——帕累托图
800 1000
【例3-1】 barplot 函 数 绘 制的帕累托图
600
累积分布曲线 800
680 520
0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
条形树状图 矩形树状图
条形图及其变种 树状图
马赛克图 马赛克图变种
马赛克图及其变种
关联图 独立性检验P值图
关联图和独立性 检验P值图
3
Chap 3
数据可视化
气球图和热图
气球图
热
图
南丁格尔玫瑰图 玫 瑰 图
金 字 塔 图 金字塔图
饼图及其变种
饼图和扇形图 环形图和弧形
6/10/2020
3.1
条形图及其变种
38.1% (n=320)
中立
性别 男 女 Total
11
数据可视化
6/10/2020
3.1
条形图及其变种
并列条形图和堆叠条形图——例题分析
【例3-1】
使 用 epade 包 中 的 bar.plot.ade 函 数 绘 制的3D条形图。默 认参数beside=TRUE， 绘制并列条形图， 设 置 beside=FALSE 可绘制堆叠条形图
• 使用treemap包中的 treemap函数可以绘制树 状图
21
数据可视化
6/10/2020
3.2
树状图
矩形树状图——例题分析
【例3-1】
矩形树状图（treemap）是 将多个类别变量的层次结 构绘制在一个表示总频数 的大的矩形中，每个子类 用不同大小的矩形嵌套在 这个大的矩形中。嵌套矩 形表示各子类别的频数， 其大小与相应的子类频数 成比例。
人数 0 100 200 300 400 500
性别与满意度的条形图
p: 0.0047
男女
p: <0.0001
p: 0.13
22.0% 18.0%
18.0% 8.0%
18.0% 16.0%
不满意
满意 满意度
中立
12
数据可视化
6/10/2020
3.1
条形图及其变种
并列条形图和堆叠条形图——例题分析
【例3-1】
数据可视化
R 语言
贾俊平
Chap 3
类别数据可视化
3.1 条形图及其变种 3.2 树状图 3.3 马赛克图及其变种 3.4 关联图和独立性检验P值图 3.5 气球图和热图 3.6 南丁格尔玫瑰图 3.7 金字塔图 3.8 饼图及其变种
Chap 3
类别数据可视化
简单条形图 帕累托图 并列条形图 堆叠条形图 不等宽条形图 脊形图
并列条形图中，一个类别变量作为坐标轴，另一个类别变量各类别频 数的条形并列摆放；堆叠条形图中，一个类别变量作为坐标轴，另一 个类别变量各类别的频数按比例堆叠在同一个条中
使用barplot函数默认绘制堆叠条形图，设置参数beside=TRUE可绘制并 列条形图。使用DescTools包中的BarText函数、plotrix包中的barlabels函 数可以给条形图添加标签
累积频率
人数
400
200
0
不满意
中立
满意
满意度
8
数据可视化
6/10/2020
3.1
条形图及其变种
并列条形图和堆叠条形图
绘制两个类别变量的条形图时，可以使用原始数据绘图，也可以先生 成二维列联表再绘图
根据绘制方式不同有并列条形图（juxtaposed bar plot）和堆叠条形图 （stacked bar plot）等
ggSpine 函 数
绘制按第3个
类别变量分
面的脊形图
网购次数
3-5次
6次以上
性别:男 N=840
29.4%
30.6%
25.9%
38.1%
33.8%
40.9%
32.5%
35.6%
33.1%
性别:女 N=1160
31.6%
29.2%
26.7%
40.7%
39.2%
45.0%
27.7%
31.7%
28.3%
18
数据可视化
6/10/2020
3.2
树状图
条形树状图——例题分析
【例3-1】
使用plotrix包中的 plot.dendrite 函 数 和 sizetree 函 数 可 以绘制出不同式 样的树状图。 plot.dendrite 绘 制 的条形树状图
女 1160
男 840
性别
6次以上 340 3-5次 482 1-2次 338
简单条形图和帕累托图——条形图
条形图（bar plot）是用一定宽度和高度的矩形表 示各类别频数多少的图形
主要用于展示类别变数据的频数分布
绘制条形图时，各类别可以放在X轴（横轴），也 可以放在Y轴（纵轴）
类别放在X轴的条形图称为垂直条形图（vertical bar plot）或柱形图，类别放在Y轴的条形图称为 水平条形图（horizontal bar plot）
中 立 (162)
不 满 意 (139) 满 意 (105) 中 立 (96)
满意度
20
数据可视化
6/10/2020
3.2
树状图
矩形树状图——例题分析
【例3-1】
矩形树状图（treemap）是 将多个类别变量的层次结 构绘制在一个表示总频数 的大的矩形中，每个子类 用不同大小的矩形嵌套在 这个大的矩形中。嵌套矩 形表示各子类别的频数， 其大小与相应的子类频数 成比例。
6次以上 238 3-5次 322 1-2次 280
网购次数
中立 96 满意 105
不满意 139 中立 162 满意 141
不满意 179 中立 102 满意 114
不满意 122 中立 83 满意 49
不满意 106 中立 131 满意 54
不满意 137 中立 106 满意 57
不满意 117
1-2次
3-5次
6次 以 上
人数
网购次数
(c) 垂 直 条 形 图
人数
0 200 400 600 800
不满意
满意 满意度
中立
5
数据可视化
6/10/2020
3.1
条形图及其变种
简单条形图和帕累托图——简单条形图——例题分析
【例3-1】
800 (40.0%)
750
680
sjPlot 包 中 的
(34.0%)
满意度
19
数据可视化
6/10/2020
3.2
树状图
大小树状图——例题分析
【例3-1】
使用sizetree函数 男 (840)
可以绘制出另一
种形式的树状图，
称为大小树
女 (1160)
（ size tree ） 或
规模树 性别