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。
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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
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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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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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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。
基于R语言的数据可视化与分析平台建设
基于R语言的数据可视化与分析平台建设一、引言随着大数据时代的到来，数据分析和可视化变得越来越重要。
R语言作为一种开源的数据分析工具，具有强大的数据处理和可视化能力，因此在数据科学领域得到了广泛应用。
本文将介绍如何基于R语言搭建一个高效的数据可视化与分析平台，帮助用户更好地理解和利用数据。
二、环境搭建在搭建数据可视化与分析平台之前，首先需要搭建好R语言的开发环境。
用户可以选择在本地安装R语言的开发环境，也可以选择使用在线的R编程平台。
无论是本地还是在线环境，都需要安装相关的R 包和工具，以便进行数据处理和可视化操作。
三、数据导入与处理在搭建平台的过程中，首要任务是导入数据并进行必要的处理。
R语言提供了丰富的数据导入函数，可以轻松导入各种格式的数据文件，如CSV、Excel等。
同时，R语言也提供了强大的数据处理函数，用户可以对数据进行清洗、筛选、聚合等操作，以便后续的分析和可视化。
四、数据可视化数据可视化是数据分析过程中至关重要的一环。
通过可视化手段，用户可以直观地展示数据的特征和规律，帮助用户更好地理解数据。
在R语言中，有许多优秀的可视化包，如ggplot2、plotly等，用户可以根据需求选择合适的包来创建各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图等。
五、统计分析除了数据可视化外，统计分析也是数据分析平台不可或缺的一部分。
R语言作为一种统计计算工具，提供了丰富的统计函数和算法，用户可以利用这些函数进行描述性统计、假设检验、回归分析等操作。
通过统计分析，用户可以深入挖掘数据背后的规律和关联性。
六、交互式应用开发为了提升用户体验和操作便捷性，可以考虑开发交互式应用来展示数据分析结果。
在R语言中，Shiny包提供了快速开发交互式Web应用的能力，用户可以通过简单的代码编写实现交互式应用的功能。
这样用户不仅可以通过静态图表展示数据结果，还可以通过交互式应用进行动态探索和交互操作。
七、部署与分享当平台搭建完成后，需要考虑如何部署和分享给其他用户。
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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
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数据可视化
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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
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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
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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
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3.1
条形图及其变种
并列条形图和堆叠条形图
l 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
l 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
l 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
形以R×C的形式布局，列联表中每一个单元格的观测频 数和期望频数用一个矩形表示 l 如果一个单元格的观察频数大于期望频数，矩形将高 于基线；如果一个单元格的观察频数小于期望频数时， 矩形则低于基线
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数据可视化
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3.4 图
关联图和独立性检验的 P 值
关联图——二维关联图——例题分析
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数据可视化
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3.4 图
关联图和独立性检验的 P 值
独立性检验的 P 值图——例题分析
【例3-1】 使 用 sjPlot包 中 的 sjp.chi2函 数 可 以 绘制多个二维表 的 Pearson卡 方 独 立性检验的P值矩 阵
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数据可视化
12/15/2019
3.5
图气球图和热图
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3.1
条形图及其变种
不等宽条形图和脊形图
l 用一个变量各类别条形的宽度表示样本量，另一个类别 变量的各类别以并列或堆叠的方式绘制条形图
l 脊形图（spine plot）是根据各类别的比例绘制的一种条 形图，它可以看作堆叠条形图的一个变种，也可以看作 马赛克图的一个特例。绘制脊形图时，将某个类别各条 的高度都设定为1或100%，条的宽度与观测频数（样本量） 成比例，条内每一段的高度表示另一个类别变量各类别 的频数比例
treemap函数可以绘制树 状图
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数据可视化
树状图
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3.2
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。 • 使用treemap包中的
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）
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数据可视化
12/15/2019
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】 graphics中 的 barplot函 数 绘 制的条形图
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数据可视化
12/15/2019
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数据可视化
12/15/2019
3.1
条形图及其变种
不等宽条形图——例题分析
【例3-1】 使 用 ggiraphExtra 包 中 的 ggSpine函 数绘制不等宽条 形图。使用 ggiraphExtra包时， 需要同时加载 ggplot2包
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数据可视化
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3.1
条形图及其变种
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
Chap 3
关联图 独 立 性 检 验P值 图
关 联图 和 独 立 性 检 验P 值 图
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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
l 以意大利经济学家V.Pareto的名字命名的 l 帕累托图可以看作简单条形图的一个变种，利用
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。
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数据可视化
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3.1
条形图及其变种
简单条形图和帕累托图——帕累托图 【例3-1】 barplot函 数 绘 制的帕累托图
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数据可视化
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】 sjPlot包 中 的 plot_frq函 数 绘 制的条形图
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数据可视化
12/15/2019
3.1
条形图及其变种
简单条形图和帕累托图——帕累托图
l 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
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数据可视化
12/15/2019
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
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数据可视化
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3.1
条形图及其变种
简单条形图和帕累托图——条形图
l 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
l 主要用于展示类别变数据的频数分布 l 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） l 类别放在X轴的条形图称为垂直条形图（vertical
treemap函数可以绘制树 状图
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数据可视化
树状图
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3.3
马赛克图
马赛克图
l 马赛克图是用矩形表示列联表中对应频数的一种图 形
l 图中嵌套矩形的面积与列联表相应单元格的频数成 比例
l 也可以用于二维表的可视化，可视为条形图的一个 变种
l 其变种形式有：筛网图、瓦片图、双层图等
【例3-1】 使用graphics包中的assocplot函数可用于绘制二维列联表的相关图
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数据可视化
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3.4 图
关联图和独立性检验的 P 值
关联图——多维关联图——例题分析
【例3-1】 使 用 vcd包 中 的 assoc函数可以创 建多维列联表的 关联图
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数据可视化
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数据可视化
树状图
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3.2
大小树状图——例题分析
【例3-1】 使用sizetree函数 可以绘制出另一 种形式的树状图， 称为大小树（ size tree） 或 规 模树
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数据可视化
树状图
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3.2
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。 • 使用treemap包中的
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数据可视化
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3.3
马赛克图
马赛克图——例题分析
【例3-1】 使用graphics包中的mosaicplot函数、vcd（可视化类别数据）包中的mosaic函数和 strucplot函数可以绘制马赛克图
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数据可视化
12/15/2019
3.3
马赛克图
马赛克图——例题分析
【例3-1】 使用mosaic函数或strucplot函数可以绘制形式多样的马赛克图
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数据可视化
12/15/2019
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 sjPlot包 中 的 sjp.xtab函 数 可以也绘制的 条形图
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数据可视化