R中數(shù)據(jù)可視化的n種形式

今天給大家推薦一個(gè)網(wǎng)站,該網(wǎng)站為我們提供了數(shù)據(jù)可視化的多種形式。

網(wǎng)站的名字叫做r-graph-gallery
具體的網(wǎng)址:https://www.r-graph-gallery.com/
通過(guò)網(wǎng)站的英文名字我們就可以知道這個(gè)網(wǎng)站是一個(gè)關(guān)于R數(shù)據(jù)圖的“展覽館”,該網(wǎng)站為我們提供了多種類型的數(shù)據(jù)圖,并附上了具體的代碼。

r-graph-gallery

當(dāng)你不知道用什么樣的配色的時(shí)候,你可以參考這個(gè)網(wǎng)站的圖片。
當(dāng)你不知道用什么方式呈現(xiàn)你的數(shù)據(jù)的時(shí)候,你可以參考這個(gè)網(wǎng)站的圖片。
當(dāng)你不知道怎么樣美化你的數(shù)據(jù)的時(shí)候,你也可以參考這個(gè)網(wǎng)站的圖片。

展示數(shù)據(jù)的分布

你可以考慮小提琴圖,密度曲線圖,柱狀圖等等。比如我們來(lái)看一下相對(duì)不太常見(jiàn)的嵴線圖(Ridgeline/Joyplot):

Basic Ridgeline Plot

上述圖的具體代碼:

# library
library(ggridges)
library(ggplot2)
# Data
head(diamonds)
# basic example
ggplot(diamonds, aes(x = price, y = cut, fill = cut)) +
  geom_density_ridges() +
  theme_ridges() + 
  theme(legend.position = "none")

展示相關(guān)性

Correlation

展示相關(guān)性的話可以考慮散點(diǎn)圖、熱圖、氣泡圖等等。比如我們點(diǎn)擊進(jìn)入第一個(gè)Scatter。會(huì)看到網(wǎng)站首先介紹了Scatter圖的特點(diǎn)。

Scatter

然后下拉會(huì)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站給了很多個(gè)例子,例子被進(jìn)一步細(xì)分。
第一部分是基于ggplot2這個(gè)包,利用其中的geom_point()函數(shù)作圖。

ggplot2

第二部分是利用R本身自帶的功能作圖。


scatterplots

第三部分是曼哈頓圖。

Manhattan

曼哈頓第四張看起來(lái)很酷炫,要怎么做呢?我們可以點(diǎn)擊這張圖,然后就會(huì)跳轉(zhuǎn)到該圖的詳細(xì)信息界面。(這里實(shí)際介紹了一個(gè)CMplot包)然后就可以看到詳細(xì)的作圖代碼。

Circular CMplot

展現(xiàn)排序/重要性

Ranking

展現(xiàn)部分?jǐn)?shù)據(jù)/數(shù)據(jù)關(guān)系

Ranking

展現(xiàn)進(jìn)程變化

Evolution

展現(xiàn)地圖等

Maps

展現(xiàn)互作/網(wǎng)絡(luò)關(guān)系

Flow

其他

Other

相信這個(gè)網(wǎng)站可以給你許多作圖的靈感~

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