【原创】R语言数据可视化分析报告(附代码数据)
【原创】R语言Shiny表格数据分析可视化案例报告（附代码数据）
【原创】R语⾔Shiny表格数据分析可视化案例报告（附代码数据）
R语⾔Shiny表格数据分析可视化案例报告
表格是⼯作和⽣活中常见的数据呈现⽅式，例如公司的很多报表就需要⽤到表格。
当我们展⽰数据的时候，⽤户当然不希望只看到⼀个静态的页⾯，所以就需要⼀些简单的交互功能：排序、查找、筛选等等。
基础的需求并不难实现，但当我们使⽤其他⽹页技术做这件事情的时候，既要做前端，也要做后端，代码量也不会少。
对技术⼩⽩来说，使⽤ R Shiny 做这样的事情就很容易了。
Shiny 是 R 社区⾥⾯⼀个⾮常出名的包，⽤来制作各类交互式⽹络应⽤，我们熟知的谢益辉就是其中的⼀位作者。
先睹为快看看 Shiny 能做出什么样的效果：
可以看出来， Shiny 简直天⽣就是为了交互⽽存在的。
Shiny 也提供了⾮常丰富的 widgets ，⼏乎覆盖了我们对 UI 的全部需求:
DT 也是谢⽼⼤写的包，是 JavaScript DataTables 库的R接⼝，R的数据对象可以直接通过 DT 呈现为HTML的表格。
不仅如此， DT 本⾝还⾃动⽀持筛选、分页、排序等功能，⾮常的强⼤。
⼀⾔以蔽之， Shiny + DT 是交互式呈现表格的⾮常好的⼀个⽅案。
下⾯以我最近做的⼀个表格为例，最终效果是这样的：。
【最新】R语言数据可视化 PPT课件教案讲义(附代码数据)图文
中级图形
basic 3d scatter plot
mpg
25
30
35
500 400 300 200 100 2 3 4 5 6 0
10
15
1
wt
disp
20
中级图形
气泡图 概念：用点的大小表示第三个变量的值 函数：symbols() symbols(x,y,circle=radius)
中级图形
scatter plot matrix via var package
100 200 300 400 2 3 4 5
100 20Leabharlann 300 400dispdrat
5
wt
2
3
4
10
15
20
25
30
3.0
3.5
4.0
4.5
5.0
3.0 3.5 4.0 4.5 5.0
10 15
20
25 30
mpg
中级图形
分组散点图 概念：以某个因子为条件绘制两个变量的散点图
> library(car) > library(ggplot2) > attach(mtcars) > scatterplot(mpg~wt|cyl)
> scatterplot(mpg~wt|cyl,data=mtcars,lwd=2,main="scatter plot of mpg vs. weight by # cylinders",xlab="height of car",ylab="miles per gallon",legend.plot=TRUE,id.method="identity",labels=s(mtcars),bo xplots="xy")
【最新】R语言关联分析模型报告案例附代码数据
【最新】R语⾔关联分析模型报告案例附代码数据【原创】附代码数据有问题到淘宝找“⼤数据部落”就可以了关联分析⽬录⼀、概括 (1)⼆、数据清洗 (1)2.1公⽴学费（NPT4_PUB） (1)2.2毕业率（Graduation.rate） (1)2.3贷款率（GRAD_DEBT_MDN_SUPP） (2)2.4偿还率（RPY_3YR_RT_SUPP） (2)2.5毕业薪⽔（MD_EARN_WNE_P10）。
(3)2.6 私⽴学费（NPT4_PRIV） (3)2.7 ⼊学率（ADM_RATE_ALL） (4)三、Apriori算法 (4)3.1 相关概念 (5)3.2 算法流程 (6)3.3 优缺点 (7)四、模型建⽴及结果 (8)4.1 公⽴模型 (8)4.2 私⽴模型 (11)⼀、概括对7703条样本数据，分别根据公⽴学费和私⽴学费差异，建⽴公⽴模型和私⽴模型，进⾏关联分析。
⼆、数据清洗2.1公⽴学费（NPT4_PUB）此字段，存在4个负值，与实际情况不符，故将此四个值重新定义为NULL。
重新定义后，NULL值的占⽐为75%，占⽐很⼤，不能直接将NULL值删除或者进⾏插补，故将NULL单独作为⼀个取值分组。
对⾮NULL的值按照等⽐原则进⾏分组，分组结果如下：A：[0,5896]B：(5896,7754]C：(7754, 9975]D：(9975, 13819]E：(13819, +]分组后取值分布为：2.2毕业率（Graduation.rate）将PrivacySuppressed值重新定义为NULL，重新定义后，NULL值的占⽐为20%，占⽐较⼤，不适合直接删除或进⾏插补，故将NULL单独作为⼀个取值分组。
对⾮NULL值根据等⽐原则进⾏分组，分组结果如下：A：[0,0.29]B：(0.29,0.47]C：(0.47, 0.61]D：(0.61, 0.75]E：(0.75, +]分组后取值分布为：2.3贷款率（GRAD_DEBT_MDN_SUPP）将PrivacySuppressed值重新定义为NULL，重新定义后，NULL值的占⽐为20%，占⽐较⼤，不适合直接删除或进⾏插补，故将NULL单独作为⼀个取值分组。
【原创】R语言城镇居民人均消费数据主成分,聚类分析报告.pdf(附代码数据)
有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/datablog我国城镇居民人均消费支出研究有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/datablog摘要：近年来，随着我们经济的快速发展，居民的消费结构也发生了巨大变化，人们开始根据自身的需求选择多种多样的商品，而且人们在实现物质需求满足的同时，还在不断追求精神需求的满足。
对此，本文先使用R语言对城镇居民人均总消费支出以及恩格尔系数的总体现状进行数据可视化，接着运用主成分和聚类分析法对我国31个省级行政区（不含港澳台）城镇居民消费结构进行综合评价。
共提取2个主成分，分别命名为日常必需品消费成分、非日常必需品成分，并将31个省区市主成分综合得分进行排名和聚类分析，结果分为四类。
最终得出相关结论，体现不同地区的经济发展、城镇居民消费结构、消费偏好的差异性以及其中的联系。
关键词：城镇居民人均消费；数据可视化；主成分分析；聚类分析有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/datablog有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/datablog目录一、引言 (4)1.1研究背景及意义 (4)1.2研究方法及数据来源 (4)二、我国城镇居民人均消费支出现状分析 (5)2.1各地区城镇居民人均总消费支出 (5)2.2恩格尔系数分析 (6)三、城镇居民人均消费支出的统计建模分析 (8)3.1主成分分析 (8)3.1.1计算相关矩阵 (8)3.1.2计算相关矩阵的特征值和主成分负荷 (8)3.1.3确定主成分 (9)3.1.4主成分得分 (9)3.1.5计算主成分C1,C2的系数 (10)3.1.6各省、市、自治区的主成分得分排名 (10)3.1.7主成分作图 (12)3.2聚类分析 (13)3.2.1聚类分析结果分析 (13)四、结论及建议 (16)有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/datablog附录: (17)―、引言1.1研究背景及意义人均消费支出指居民用于满足家庭日常生活消费的全部支出，包括购买实物支出和服务性消费支出。
【原创】r语言层次聚类案例附代码数据
####################################################################### ############ 聚类分析####################################################################### a=cbind(农业总产值 ,林业总产值, 牧业总产值, 渔业总产值, 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值, 农村居民家庭经营耕地面积)# ⭞↚⭞Ѡ⭞䠅㚐㊱rownames(a)=mydata$地区detach(mydata)hc1=hclust(dist(scale(a)),"ward.D2")cbind(hc1$merge,hc1$height)### [,1] [,2] [,3]## [1,] -22 -24 0.1562347## [2,] -2 -29 0.4954046## [3,] -12 -20 0.6158525## [4,] -4 1 0.7459837## [5,] -5 -7 0.8431761## [6,] -27 4 0.8502919## [7,] -28 -30 0.9238256## [8,] 2 7 0.9982795## [9,] -1 -9 1.0586066## [10,] -14 3 1.0996796## [11,] -16 -23 1.1292437## [12,] -25 10 1.2758523## [13,] -13 -19 1.4055256## [14,] -3 11 1.4555952## [15,] -21 6 1.6495578## [16,] -10 -17 1.7462669## [17,] 9 15 1.7988319## [18,] -18 12 1.8498860## [19,] -6 -11 1.9536216## [20,] -8 5 2.1881307## [21,] -15 16 2.5009589## [22,] -31 20 2.7312571## [23,] 13 18 3.0129164## [24,] 8 17 3.0616119## [25,] 19 23 3.2580779## [26,] 14 21 4.3774794## [27,] -26 22 5.2122229## [28,] 25 26 6.0403304## [29,] 24 27 8.3310723## [30,] 28 29 11.4082257plot(hc1,hang=-2,ylab="欧氏距离",main="ward ")cutree(hc1,3)## 北京天津河北山西内蒙辽宁吉林黑龙江上海江苏## 1 1 2 1 3 2 3 3 1 2## 浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西## 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2## 海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏## 1 1 2 1 2 3 1 1 1 1## 新疆## 3library(NbClust)# 加载包res<-NbClust(a, distance ="euclidean", min.nc=2, max.nc=8,method ="complete", index ="ch")res$All.index## 2 3 4 5 6 7 8## 22.4859 64.2952 95.0505 91.2070 112.2167 126.6607 125.0580res$Best.nc## Number_clusters Value_Index## 7.0000 126.6607res$Best.partition## 北京天津河北山西内蒙辽宁吉林黑龙江上海江苏## 1 2 2 3 4 5 5 4 6 1## 浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西## 5 1 1 3 2 1 3 3 3 1## 海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏## 1 1 1 1 2 7 1 2 5 5## 新疆## 4####################################################################### ############ 因子分析####################################################################### x=ascale(x,center=T,scale=T)## 农业总产值林业总产值牧业总产值渔业总产值## 北京 -1.22777296 -0.68966546 -1.0576108 -0.717868590## 天津 -1.20072019 -1.32628581 -1.1287831 -0.587405030## 河北 1.44015787 -0.40768816 1.2735925 -0.276307864## 山西 -0.60736290 -0.39313054 -0.8459665 -0.730089499## 内蒙 -0.31173176 -0.16449038 0.3536925 -0.682760278## 辽宁 0.02317599 0.21376291 1.0886323 0.905582647## 吉林 -0.31664133 -0.16033106 0.3705164 -0.661159286## 黑龙江 0.73000004 0.28496065 0.6928325 -0.543827843## 上海 -1.22304555 -1.24358878 -1.1769433 -0.598687930## 江苏 1.32304764 -0.14014613 0.5106958 2.558246143## 浙江 -0.25945707 0.37842297 -0.4799669 1.088655075## 安徽 0.32193142 1.20245730 0.3549653 0.277626262## 福建 -0.22816878 1.77681021 -0.5790521 1.668371030## 江西 -0.46544975 1.43990544 -0.1820088 0.139953438## 山东 2.22835882 -0.05133246 2.0610374 2.643122498## 河南 2.22683767 0.36264203 2.0166955 -0.521101240## 湖北 0.88705181 -0.13647615 0.6684891 0.925656025## 湖南 1.03609706 1.81987138 0.8945726 -0.002409428## 广东 0.65132842 1.36442604 0.3760463 1.697020485## 广西 0.19109441 1.64358969 0.2862654 0.136415807## 海南 -0.95958625 0.32594217 -0.9698633 -0.119446069## 重庆 -0.61246376 -0.82851329 -0.6191076 -0.632081027## 四川 1.13921636 0.49292656 2.0375425 -0.313747797## 贵州 -0.59146827 -0.69749477 -0.6664339 -0.677051827## 云南 -0.10569354 1.40222691 0.0524867 -0.583545796## 西藏 -1.33060989 -1.32909946 -1.1967954 -0.752065694## 陕西 0.01099770 -0.64550329 -0.4072439 -0.713500151## 甘肃 -0.48272891 -1.11489458 -0.9441448 -0.747831257## 青海 -1.27264229 -1.30451055 -1.0825979 -0.751154486## 宁夏 -1.16021392 -1.24089745 -1.1284759 -0.716850181## 新疆 0.14646191 -0.83389594 -0.5730687 -0.711758136## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 北京 -0.521919855 -0.69519658 ## 天津 -0.036498322 -0.33578982 ## 河北 0.004069841 -0.23262677 ## 山西 -0.824825602 -0.02962851 ## 内蒙 1.179852466 2.59936535## 辽宁 0.730243656 0.39633505## 吉林 0.724094855 1.89053536## 黑龙江 1.396721068 3.65096289## 上海 -1.404513394 -0.77506475 ## 江苏 -0.340308064 -0.44560856 ## 浙江 0.499884752 -0.68188522 ## 安徽 -0.279565363 -0.23262677 ## 福建 -0.618739413 -0.61865625 ## 江西 -0.805278639 -0.33911766 ## 山东 0.133404538 -0.31582278 ## 河南 -0.500048919 -0.32247846 ## 湖北 -0.721961668 -0.29252790 ## 湖南 -0.917381131 -0.45559208 ## 广东 -0.957062704 -0.68521306 ## 广西 -0.615649655 -0.40567447 ## 海南 -0.663204069 -0.58537785 ## 重庆 -0.570175555 -0.43229719 ## 四川 -0.420353046 -0.48221480 ## 贵州 -0.604823220 -0.46890344 ## 云南 0.118332502 -0.32913414 ## 西藏 3.590383141 -0.23262677 ## 陕西 -0.572497480 -0.35575687 ## 甘肃 0.165991341 0.04358397## 青海 0.415065901 -0.25259382 ## 宁夏 0.655330865 0.36638449## 新疆 1.761431173 1.05524743 ## attr(,"scaled:center")## 农业总产值林业总产值## 1514.206129 111.20612 9## 牧业总产值渔业总产值## 877.092581 280.83903 2## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 17865.076774 2.58903 2## attr(,"scaled:scale")## 农业总产值林业总产值## 1097.854553 81.74416 7## 牧业总产值渔业总产值## 683.552567 373.13101 0## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 9767.757883 3.00495 2cor(x)### 农业总产值林业总产值牧业总产值## 农业总产值 1.00000000 0.4304367 0.9148545 ## 林业总产值 0.43043666 1.0000000 0.4593615 ## 牧业总产值 0.91485445 0.4593615 1.0000000 ## 渔业总产值 0.51598365 0.4351225 0.4103977 ## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -0.16652881 -0.3495913 -0.1017802## 农村居民家庭经营耕地面积 0.04040478 -0.0961515 0.1426829## 渔业总产值## 农业总产值 0.5159836## 林业总产值 0.4351225## 牧业总产值 0.4103977## 渔业总产值 1.0000000## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -0.2131248## 农村居民家庭经营耕地面积 -0.2669966## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值## 农业总产值 -0.1665288 ## 林业总产值 -0.3495913 ## 牧业总产值 -0.1017802 ## 渔业总产值 -0.2131248 ## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 1.0000000 ## 农村居民家庭经营耕地面积 0.5316341 ## 农村居民家庭经营耕地面积## 农业总产值 0.04040478## 林业总产值 -0.09615150## 牧业总产值 0.14268286## 渔业总产值 -0.26699659## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 0.53163410## 农村居民家庭经营耕地面积 1.00000000FA=factanal(x,3,scores="regression")FA#### Call:## factanal(x = x, factors = 3, scores = "regression")#### Uniquenesses:## 农业总产值林业总产值## 0.134 0.64 9## 牧业总产值渔业总产值## 0.005 0.00 5## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 0.005 0.61 0#### Loadings:## Factor1 Factor2 Factor3## 农业总产值 0.902 0.231## 林业总产值 0.460 -0.274 0.253## 牧业总产值 0.989 0.100## 渔业总产值 0.335 -0.172 0.924## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -0.185 0.980## 农村居民家庭经营耕地面积 0.120 0.569 -0.227#### Factor1 Factor2 Factor3## SS loadings 2.164 1.396 1.032## Proportion Var 0.361 0.233 0.172## Cumulative Var 0.361 0.593 0.765#### The degrees of freedom for the model is 0 and the fit was 0.0338A=FA$loadings#D=diag(FA$uniquenesses)#cancha=cor(x)-A%*%t(A)-Dsum(cancha^2)## [1] 0.01188033FA$scores## Factor1 Factor2 Factor3## 北京 -0.9595745 -0.700059511 -0.55760316## 天津 -1.0947804 -0.236528598 -0.28377148## 河北 1.3398849 0.269241913 -0.72734450## 山西 -0.6949304 -0.952525400 -0.71168863## 内蒙 0.3022926 1.274620864 -0.61477840## 辽宁 0.9086974 0.898645857 0.80686141## 吉林 0.3617131 0.823049845 -0.69568729## 黑龙江 0.6377695 1.558056539 -0.53064438## 上海 -1.0020542 -1.600313046 -0.58279912## 江苏 0.2978404 -0.338175607 2.58332275## 浙江 -0.6586307 0.351125849 1.47562686## 安徽 0.3633716 -0.220261996 0.12915299## 福建 -0.7017677 -0.799773443 1.90201088## 江西 -0.1252221 -0.843258690 0.03964935## 山东 1.8098550 0.433178408 2.27098864## 河南 2.1841524 -0.072629248 -1.35570609## 湖北 0.6625677 -0.618906179 0.64211420## 湖南 1.0200226 -0.733225411 -0.50075826## 广东 0.3057090 -0.945233885 1.54225085## 广西 0.3420343 -0.562216144 -0.07785160## 海南 -0.9131785 -0.847172077 0.04381513## 重庆 -0.5087268 -0.661768675 -0.62025496## 四川 2.1397385 -0.003827953 -1.11031362## 贵州 -0.5463126 -0.703696201 -0.66210885## 云南 0.1044516 0.146947680 -0.63418799## 西藏 -1.5214222 3.342858193 0.36144124## 陕西 -0.2687306 -0.616728372 -0.78286620## 甘肃 -0.8904189 0.010720625 -0.48059064## 青海 -1.0791206 0.225711752 -0.37974261## 宁夏 -1.1481591 0.456190239 -0.27546552## 新疆 -0.6670714 1.665952673 -0.21307102FA=factanal(x,3,scores="regression")#FA#### Call:## factanal(x = x, factors = 3, scores = "regression")#### Uniquenesses:## 农业总产值林业总产值## 0.134 0.64 9## 牧业总产值渔业总产值## 0.005 0.00 5## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 0.005 0.61 0#### Loadings:## Factor1 Factor2 Factor3## 农业总产值 0.902 0.231## 林业总产值 0.460 -0.274 0.253## 牧业总产值 0.989 0.100## 渔业总产值 0.335 -0.172 0.924## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -0.185 0.980## 农村居民家庭经营耕地面积 0.120 0.569 -0.227#### Factor1 Factor2 Factor3## SS loadings 2.164 1.396 1.032## Proportion Var 0.361 0.233 0.172## Cumulative Var 0.361 0.593 0.765#### The degrees of freedom for the model is 0 and the fit was 0.0338 biplot(FA$scores,FA$loadings)######################################################################## ########## 主成分分析####################################################################### # mydata<-read.csv("cosume.csv",header=TRUE)x=aPCA=princomp(x)# 分分析summary(PCA)## Importance of components:## Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4## Standard deviation 9611.2440729 1.248877e+03 3.201426e+02 2.211289e+02## Proportion of Variance 0.9817713 1.657641e-02 1.089277e-03 5.1968 75e-04## Cumulative Proportion 0.9817713 9.983477e-01 9.994370e-01 9.9995 67e-01## Comp.5 Comp.6## Standard deviation 6.377898e+01 2.299907e+00## Proportion of Variance 4.323210e-05 5.621753e-08## Cumulative Proportion 9.999999e-01 1.000000e+00plot(PCA)screeplot(PCA,type="lines")# ⻄⭞ഴPCA$loadings##### Loadings:## Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp. 5## 农业总产值 0.847 0.529 ## 林业总产值 -0.994 ## 牧业总产值 0.510 0.340 -0.786 ## 渔业总产值 0.147 -0.939 -0.304 ## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 1.000 ## 农村居民家庭经营耕地面积## Comp.6## 农业总产值## 林业总产值## 牧业总产值## 渔业总产值## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值## 农村居民家庭经营耕地面积 1.000#### Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5 Comp.6## SS loadings 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000## Proportion Var 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167## Cumulative Var 0.167 0.333 0.500 0.667 0.833 1.000diag(1/sqrt(diag(cor(x))))%*%eigen(cor(x))$vectors%*%diag(sqrt(eigen(co r(x))$values))# ⭞⭞䠅фѱᡆ分的⭞ީ⭞䱫## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]## [1,] 0.8748914 0.33002393 -0.05962134 -0.2919961 0.03333473## [2,] 0.7199843 -0.09695761 0.39747812 0.5280225 0.18691501## [3,] 0.8358325 0.42778470 0.06215717 -0.2657004 0.10009450## [4,] 0.7239860 -0.13749802 -0.54651176 0.3113087 -0.24595467## [5,] -0.4283184 0.72257821 -0.37626680 0.2240839 0.32017966## [6,] -0.1942551 0.86197649 0.26492953 0.1648656 -0.34904716## [,6]## [1,] 0.189001599## [2,] 0.022088666## [3,] -0.184133750## [4,] -0.029268951## [5,] 0.010900009## [6,] 0.007698218print(-loadings(PCA),cutoff=0.001)#### Loadings:## Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp. 5## 农业总产值 0.019 -0.847 0.041 -0.529 0.027 ## 林业总产值 0.003 -0.026 0.036 0.096 0.994 ## 牧业总产值 0.007 -0.510 -0.340 0.786 -0.077 ## 渔业总产值 0.008 -0.147 0.939 0.304 -0.068 ## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -1.000 -0.021 0.006 -0.002 0.002 ## 农村居民家庭经营耕地面积 -0.003 0.003 ## Comp.6## 农业总产值## 林业总产值 0.003## 牧业总产值 0.001## 渔业总产值 -0.002## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值## 农村居民家庭经营耕地面积 -1.000#### Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5 Comp.6## SS loadings 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000## Proportion Var 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167## Cumulative Var 0.167 0.333 0.500 0.667 0.833 1.000####################################################################### ##### 条形图####################################################################### country<-mydata$地区percent<-mydata$农业总产值d<-data.frame(country,percent)# png("d:\\test2.png",width=2048,height=2048)f<-function(name,value) {xsize=200plot(0, 0,xlab="",ylab="",axes=FALSE,xlim=c(-xsize,xsize),ylim=c(-xsize,xsize))for(i in 1:length(name)){info =name[i]percent =value[i]k =(1:(360*percent/100)*10)/10r=xsize*(length(name)-i+1)/length(name)#print(r)x=r*sin(k/180*pi)y=r*cos(k/180*pi)text(-18,r,info,pos=2,cex=0.7)text(-9,r,paste(percent,"%"),cex=0.7)lines(x,y,col="red")}}f(country,percent)####################################################################### ###### 柱状图####################################################################### library(RColorBrewer)pv<-percentid<-countrycol<-c(brewer.pal(9, "YlOrRd")[1:9],brewer.pal(9, "Blues")[1:9]) barplot(pv,col=col,horiz =TRUE,xlim=c(-8000.00,5000))title(main=list("农业总产值",cex=2),sub="",ylab="地区")text(y=seq(from=0.7,length.out=31,by=1.2),x=-450.00,labels=id)legend("topleft",legend=rev(id),pch=10,col=rev(col),ncol=2)。
R语言arima模型时间序列分析报告(附代码数据)
R语言arima模型时间序列分析报告(附代码数据)【原创】定制撰写数据分析可视化项目案例调研报告（附代码数据）有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了R语言arima模型时间序列分析报告library(openxlsx)data=read.xlsx("hs300.xlsx")XXX收盘价(元)`date=data$日期date=as.Date(as.numeric(date),origin="1899-12-30")#1998-07-05#绘制时间序列图plot(date,timeseries)timeseriesdiff<-diff(timeseries,differences=1)plot(date[-1],timeseriesdiff)【原创】定制撰写数据分析可视化项目案例调研报告（附代码数据）有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了#时间序列分析之ARIMA模型预测#我们可以通过键入下面的代码来得到时间序列（数据存于“timeseries”）的一阶差分，并画出差分序列的图:#时间序列分析之ARIMA模型预测#从一阶差分的图中可以看出，数据仍是不平稳的。
我们继续差分。
【原创】定制撰写数据分析可视化项目案例调研报告（附代码数据）有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了#时间序列分析之ARIMA模型预测#二次差分（上面）后的时间序列在均值和方差上确实看起来像是平稳的，随着时间推移，时间序列的水平和方差大致保持不变。
因此，看起来我们需要对data进行两次差分以得到平稳序列。
#第二步，找到合适的ARIMA模型#如果你的时间序列是平稳的，或者你通过做n次差分转化为一个平稳时间序列，接下来就是要选择合适的ARIMA模型，这意味着需要寻找ARIMA(p,d,q)中合适的p值和q值。
为了得到这些，通常需要检查[平稳时间序列的（自）相关图和偏相关图。
#我们使用R中的“acf()”和“pacf”函数来分别（自）相关图和偏相关图。
R语言实验报告范文
R语言实验报告范文实验报告：基于R语言的数据分析摘要：本实验基于R语言进行数据分析，主要从数据类型、数据预处理、数据可视化以及数据分析四个方面进行了详细的探索和实践。
实验结果表明，R语言作为一种强大的数据分析工具，在数据处理和可视化方面具有较高的效率和灵活性。
一、引言数据分析在现代科学研究和商业决策中扮演着重要角色。
随着大数据时代的到来，数据分析的方法和工具也得到了极大发展。
R语言作为一种开源的数据分析工具，被广泛应用于数据科学领域。
本实验旨在通过使用R语言进行数据分析，展示R语言在数据处理和可视化方面的应用能力。
二、材料与方法1.数据集：本实验使用了一个包含学生身高、体重、年龄和成绩的数据集。
2.R语言版本：R语言版本为3.6.1三、结果与讨论1.数据类型处理在数据分析中，需要对数据进行适当的处理和转换。
R语言提供了丰富的数据类型和操作函数。
在本实验中，我们使用了R语言中的函数将数据从字符型转换为数值型，并进行了缺失值处理。
同时，我们还进行了数据类型的检查和转换。
2.数据预处理数据预处理是数据分析中的重要一步。
在本实验中，我们使用R语言中的函数处理了异常值、重复值和离群值。
通过计算均值、中位数和四分位数，我们对数据进行了描述性统计，并进行了异常值和离群值的检测和处理。
3.数据可视化数据可视化是数据分析的重要手段之一、R语言提供了丰富的绘图函数和包，可以用于生成各种类型的图表。
在本实验中，我们使用了ggplot2包绘制了散点图、直方图和箱线图等图表。
这些图表直观地展示了数据的分布情况和特点。
4.数据分析数据分析是数据分析的核心环节。
在本实验中，我们使用R语言中的函数进行了相关性分析和回归分析。
通过计算相关系数和回归系数，我们探索了数据之间的关系，并对学生成绩进行了预测。
四、结论本实验通过使用R语言进行数据分析，展示了R语言在数据处理和可视化方面的强大能力。
通过将数据从字符型转换为数值型、处理异常值和离群值，我们获取了可靠的数据集。
【原创】R语言数据可视化分析报告(附代码数据)
Vis 3这个图形是用另一个数据集菱形建立的，也是内置在ggplot2包中的数据集。
library(ggthemes)
ggplot(diamonds)+geom_density(aes(price,fill=cut,color=cut),alpha=0.4,size=0.5)+labs(title='Diamond Price Density',x='Diamond Price (USD)',y='Density')+theme_economist()
library(ggplot2)
ggplot(mpg,aes(class,fill=trans))+geom_bar(position="stack")
echo=TRUE
可见2这个boxplot也是使用mpg数据集建立的。
ggplot(mpg)+geom_boxplot(aes(manufacturer,hwy))+theme_classic()+coord_flip()+labs(y="Highway Fuel Efficiency (mile/gallon)",x="Vehicle Manufacturer")
echo=TRUE
另外，我正在使用ggplot2软件包来将线性模型拟合到框架内的所有数据上。
ggplot(iris,aes(Sepal.Length,Petal.Length))+geom_point()+geom_smooth(method=lm)+theme_minimal()+theme(panel.grid.major=element_line(size=1),panel.grid.minor=element_line(size=0.7))+labs(title='relationship between Petal and Sepal Length',x='Iris Sepal Length',y='Iris Petal Length')
【原创】R语言用Rshiny探索广义线性混合模型(GLMM)和线性混合模型(LMM)数据分析报告(附代码数据)
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablogR语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）数据分析报告随着lme4软件包的改进，使用广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）的工作变得越来越容易。
当我们发现自己在工作中越来越多地使用这些模型时，我们（作者）开发了一套工具，用于简化和加快与的merMod对象进行交互的常见任务lme4。
该软件包提供了那些工具。
安装# development versionlibrary(devtools)install_github("jknowles/merTools")# CRAN version -- coming sooninstall.packages("merTools")咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablogRshiny的应用程序和演示演示此应用程序功能的最简单方法是使用捆绑的Shiny应用程序，该应用程序会在此处启动许多指标以帮助探索模型。
去做这个：devtools::install_github("jknowles/merTools")library(merTools)m1 <- lmer(y ~ service + lectage + studage + (1|d) + (1|s), data=InstEval)shinyMer(m1, simData = InstEval[1:100, ]) # just try the first 100 rows of data在第一个选项卡上，该功能提供了用户选择的数据的预测间隔，这些预测间隔是使用predictInterval包中的功能计算得出的。
通过从固定效应和随机效应项的模拟分布中进行采咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog样，并将这些模拟估计值组合起来，可以为每个观测值生成预测分布，从而快速计算出预测间隔。
【原创】R语言NBA数据分析案例附代码数据
Rplot.jpeg写在前面的话莎士比亚说过：“一千个人眼里有一千个哈姆雷特。
” 这就像不同的球迷心中都有自己心爱的球星与球队。
在NBA70多载的历史长河中，演绎过无数次的经典对决，而总决赛的PK更是荡气回肠、精彩绝伦。
作为缔造者，这些伟大的球队更是承载着一代球迷的回忆，如果想要选出最强的球队，无疑是鸡蛋里挑骨头，几乎是一项不可能完成的任务。
然而我们经常会在比如虎扑论坛看到关于最强冠军队伍的讨论，这说明JRs对这个话题的执着热情。
虽然这是一件仁者见仁智者见智的事情，亦或者部分狂热球迷会带着爱屋及乌的那份支持与期待。
实则一场球赛的成败关乎太多因素，有许多LIVE偶然无法预测，作为一个狂热的球迷，结合多年的看比赛及实战经验，同时结合历史上多场经典赛事，今天结合真实数据来揭秘一场球赛成功背后哪些必不可缺少的因素。
接下来且听小编一本正经的胡说八道！！最强冠军球队候选人•时间：公牛王朝元年（90~91赛季）— 1516赛季，因为公牛王朝是绝大多数球迷最初的NBA记忆，而数据方面只记录到1516赛季，所以只能忽略今年这只勇士队了。
•连续两年或者三年内两次打入总决赛的冠军队伍，出于考虑到队伍持久、稳定的竞争力。
候选人登场数据预处理待处理数据•team_season.csv•team_playoff.csv数据处理过程•数据时间太过散乱，不方便进行分类处理，故需要针对时间区间添加“赛季”列•选出上面十个总冠军队伍常规赛、季后赛，球队与对手的各项数据均值•计算冠军队伍的高阶数据：进攻效率值和防守效率值，并实现数据可视化失误=mean(失误,na.rm = TRUE),犯规=mean(犯规,na.rm = TRUE),得分=mean(得分,na.rm = TRUE))return(team_season_General)}#对手赛季数据处理常规赛表现回顾1.jpg•胜负分上双总共有三支队伍：球队赛季胜负分公牛91~92 10.360832 公牛95~96 12.376957 勇士14~15 10.097561 •常规赛战力最差的三支队伍：球队赛季胜负分火箭94~95 1.187669总结乔帮主带队伍是扛扛的，火箭夺冠之路走得确实辛苦，真是一场一场拼出来的，湖人由于伤病再加上自己得意又爱浪的特点，时不时出现注意力不集中，放松的毛病乔丹.jpg 季后赛表现回顾2.jpg•胜负分上双总共有二支队伍：球队赛季胜负分公牛95~96 11.722222 湖人00~01 12.750000•季后赛战力最差的三支队伍：球队赛季胜负分火箭94~95 2.772727 马刺02~03 3.069444总结00-01赛季的湖人常规赛装死，季后赛才露出自己的獠牙，各队被打服，心痛AI一分钟，95-96赛季的公牛队堪称完美，常规赛与季后赛一样大杀四方，乔帮主表示无压力，任凭“手套”垃圾话和全场领防。
【原创】R语言进行分位数回归数据分析报告论文(附代码数据)
欢迎登陆官网：/datablog用R语言进行分位数回归作者的主要贡献有：（1）整理了分位数回归的一些基本原理和方法；（2）归纳了用R语言处理分位数回归的程序，其中写了两个函数整合估计结果；（3）写了一个分位数分解函数来处理MM2005的分解过程；（4）使用一个数据集进行案例分析，完整地展现了分析过程。
第一节分位数回归介绍（一）为什么需要分位数回归？传统的线性回归模型描述了因变量的条件均值分布受自变量X的影响过程。
其中，最小二乘法是估计回归系数的最基本方法。
如果模型的随机误差项来自均值为零、方差相同的分布，那么回归系数的最小二乘估计为最佳线性无偏估计（BLUE）；如果随机误差项是正态分布，那么回归系数的最小二乘估计与极大似然估计一致，均为最小方差无偏估计（MVUL）。
此时它具有无偏性、有效性等优良性质。
但是在实际的经济生活中，这种假设通常不能够满足。
例如当数据中存在严重的异方差，或后尾、尖峰情况时，最小二乘法的估计将不再具有上述优良性质。
为了弥补普通最小二乘法（OLS）在回归分析中的缺陷，1818年Laplace[2]提出了中位数回归（最小绝对偏差估计）。
在此基础上，1978年Koenker 和Bassett[3]把中位数回归推广到了一般的分位数回归（Quantile Regression）上。
分位数回归相对于最小二乘回归，应用条件更加宽松，挖掘的信息更加丰富。
它依据因变量的条件分位数对自变量X进行回归，这样得到了所有分位数下的回归模型。
因此分位数回归相比普通的最小二乘回归，能够更加精确第描述自变量X对因变量Y的变化范围，以及条件分布形状的影响。
（二）一个简单的分位数回归模型[4]假设随机变量的分布函数为（1）Y的分位数的定义为满足的最小值，即（2）回归分析的基本思想就是使样本值与拟合值之间的距离最短，对于Y的一组随机样本，样本均值回归是使误差平方和最小，即（3）样本中位数回归是使误差绝对值之和最小，即（4）样本分位数回归是使加权误差绝对值之和最小，即（5）上式可等价表示为：其中，为检查函数（check function），定义为：欢迎登陆官网：/datablog其中，为指示函数（indicator function），z是条件关系式，当z为真时，；当z为假时，。
R语言可视化案例分析报告 附代码数据
R语言可视化案例分析报告
路线
在ANLY 512期间，我们将研究数据可视化的理论和实践。
我们将使用R和R中的软件包来汇编数据并构建许多不同类型的可视化。
问题
在R中查找mtcars数据。
这是您将用来创建图形的数据集。
使用这些数据来手动绘制下一个问题的图形。
1.绘制一个饼图，显示来自mtcars数据集的具有不同碳水化合物值的汽车的比例。
2.
3. 结果显示，大部分汽车使用了化油器的数量1,2,4。
小汽车使用的数量是6或8。
2.绘制一个条形图，显示mtcars中每个齿轮类型的数量。
5.
结果表明wt和mpg具有负相关关系。
随着汽车重量的增加，每加仑的里程会减少。
5.使用数据设计您的选择的可视化。
The result shows the mpg mean of cars with manual transmission is greater than cars with automatic transmission.。
【原创】R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归数据分析报告论文(附代码数据) (1)
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablogR语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归数据分析报告通过对用电负荷的消费者进行聚类，我们可以提取典型的负荷曲线，提高后续用电量预测的准确性，检测异常或监控整个智能电网（Laurinec等人（2016），Laurinec和Lucká（2016））。
第一个用例通过K-medoids聚类方法提取典型的电力负荷曲线。
首先，让我们加载所需的包。
library(TSrepr)library(ggplot2)library(data.table)library(cluster)library(clusterCrit)data("elec_load")dim(elec_load)## [1] 50 672有50个长度为672的时间序列（消费者），长度为2周的耗电量的时间序列。
这些测量来自智能电表。
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog维数太高，并且会发生维数的诅咒。
因此，我们必须以某种方式降低维度。
最好的方法之一是使用时间序列表示，以减少维数，减少噪声并提取时间序列的主要特征。
对于用电的两个季节性时间序列（每日和每周季节性），基于模型的表示方法似乎具有提取典型用电量的最佳能力。
让我们使用一种基于模型的基本表示方法- 平均季节性。
在此还有一个非常重要的注意事项，对时间序列进行归一化是对时间序列进行每次聚类或分类之前的必要步骤。
我们想要提取典型的消耗曲线，而不是根据消耗量进行聚类。
data_seasprof<-repr_matrix(elec_load,func=repr_seas_profile,args=list(freq=48,func=mean),normalise=TRUE,func_norm=norm_z)dim(data_seasprof)## [1] 50 48我们可以看到，维数上已大大降低。
【原创】R语言线性回归 ：多项式回归案例分析报告附代码数据
线性回归模型尽管是最简单的模型，但它却有不少假设前提，其中最重要的一条就是响应变量和解释变量之间的确存在着线性关系，否则建立线性模型就是白搭。
然而现实中的数据往往线性关系比较弱，甚至本来就不存在着线性关系，机器学习中有不少非线性模型，这里主要讲由线性模型扩展至非线性模型的多项式回归。
多项式回归多项式回归就是把一次特征转换成高次特征的线性组合多项式，举例来说，对于一元线性回归模型：一元线性回归模型扩展成一元多项式回归模型就是：一元多项式回归模型这个最高次d应取合适的值，如果太大，模型会很复杂，容易过拟合。
这里以Wage数据集为例，只研究wage与单变量age的关系。
> library(ISLR)> attach(Wage)> plot(age,wage) # 首先散点图可视化，描述两个变量的关系age vs wage可见这两条变量之间根本不存在线性关系，最好是拟合一条曲线使散点均匀地分布在曲线两侧。
于是尝试构建多项式回归模型。
> fit = lm(wage~poly(age,4),data = Wage) # 构建age的4次多项式模型>> # 构造一组age值用来预测> agelims = range(age)4次多项式回归模型从图中可见，采用4次多项式回归效果还不错。
那么多项式回归的次数具体该如何确定？在足以解释自变量和因变量关系的前提下，次数应该是越低越好。
方差分析（ANOVA）也可用于模型间的检验，比较模型M1是否比一个更复杂的模型M2更好地解释了数据，但前提是M1和M2必须要有包含关系，即：M1的预测变量必须是M2的预测变量的子集。
> fit.1 = lm(wage~age,data = Wage)> fit.2 = lm(wage~poly(age,2),data = Wage)。
【精品推荐】R语言用circlize包绘制circos plot可视化报告(附代码数据)
R语言用circlize包绘制circos plot可视化报告circlize包circlize包在德国癌症中心的华人博士Zuguang Gu开发的，有兴趣的可以去看看他的Github主页。
这个包有两个文档，一个是介绍基本原理的绘制简单圈圈图的，也是本次要介绍的。
另外一份文档专门介绍基因组数据绘制圈圈图Genomic Circos Plot,我自己还没看完，下次再介绍。
根据我的学习发现这个包与ggplot2很相似，也是先创建一个图层，然后不断的添加图形元素（point、line、bar等），这些简单的图形元素都有circos.这个前缀进行绘制，比如要绘制点，则用circos.points()。
具体的下面一一介绍。
用circlize绘制圈圈图绘图第一步是先初始化(circos.initialize),接下来绘制track，再添加基本元素。
需要提一下的是，由于circlize绘制图是不断叠加的，因此如果我们一大段代码下来我们只能看到最终的图形，这里为了演示每端代码的结果，所以每次我都得初始化以及circlize.clear。
绘制第一个track接下来绘制第二个trackcircos.trackHist添加柱状图，由于柱状图相对高级一点，因此circos.trackHist会自动创建一个track，创建第三个track这里又得提一下，当我们绘制多个track时，我们添加基本元素时要指定添加到哪个track(track.index指定)、哪个cell(sector.index指定)里，如果不指定，那么将默认track是我们刚刚实际操作中我们常常会更新数据或者想更新图形，这是可以通过circos.updatePlotRegion函数在特定的track、cell里(先删除再添加)update，下面我们将通过circos.updatePlotRegion函数先删除track接下来绘制第四个track。
R语言NOAA风暴数据数据分析可视化报告(附代码数据)
NOAA风暴数据数据分析可视化报告
概要
风暴和其他恶劣的天气事件可能导致社区和市政的公共卫生和经济问题。
许多严重的事件可能导致死亡，受伤和财产损失，并尽可能地防止这些结果是一个关键问题。
作为数据科学专业的可重复性研究项目2作业的一部分，该项目将探索美国NOAA的风暴数据库。
该数据库跟踪美国主要风暴和天气事件的特征，包括发生的时间和地点，以及死亡，受伤和财产损失的估计。
数据处理
NOAA的Storm数据库位于以下URL地址：
https:///repdata%2Fdata%2FStormData.csv.bz2
有关如何收集数据以及有关变量的说明的信息，请参阅
https:///repdata%2Fpeer2_doc%2Fpd01016005curr.pdf
加载数据：
数据压缩在bz2文件中，但可以使用read.csv函数直接从中读取数据。
这将需要一些时间来加载：
初始分析如何看起来将有助于确定是否需要数据转换，所以我们先做一个总结：
从输出结果可以看出，不需要特殊的转换来准备数据，所以继续进行分析。
这个分析重点是回答以下问题：
1.在美国，哪些类型的事件（如EVTYPE变量所示）对人群健康危害最大？
2.在美国，哪类事件的经济后果最大？
以下部分将涵盖有关数据分析的详细信息，需要找到答案
1.在美国各地，哪些类型的事件（如EVTYPE变量所示）在人群健康方面是最有害的？
考虑到以死亡或受伤为终点的人口健康危害事件，为了回答这个问题，需要计算每次事件的死亡和伤害总数。
让我们在一个名为total_victims的新专栏里总结死伤：。
【原创】R语言Faithful数据集作探索性数据分析附代码数据
3.数字化探索
describe(faithful) # describe()是Hmisc包中的函数 # 输出数据集的变量个数和观察样本数 # 样本的总数（n），缺失样本书（missing）不同值个数（distinct） # 从0.05到0.95一系列的分位数取值，频率最低和最高的5个水平值
3.数字化探索
2.数据介绍
Description Waiting time between eruptions and the duration of the eruption for the Old Faithful geyser in Yellowstone National Park, Wyoming, USA. A data frame with 272 observations on 2 variables. [,1] eruptions numeric Eruption time in mins [,2] waiting numeric Waiting time to next eruption (in mins)
4.可视化探索 # 绘制箱线图 h <- ggplot(data = faithful) + geom_boxplot(aes(x="eruptions",y=eruptions,colou r="eruptions")) + geom_boxplot(aes(x="waiting",y=waiting/20,colour ="waiting"))+ scale_y_continuous(sec.axis = sec_axis(~.*20))+ scale_colour_manual(values = c("blue","red"),guide=FALSE)+ theme(axis.title.y = element_blank()) h # eruptions 看左纵轴，waiting 看右纵轴，轴的尺 度缩放不一致 # 箱线图能够很好地识别各分位数分布 # sec.axis为了设置第二个轴，即右纵轴 # scale_colour_manual设置颜色标度 # theme设置主题，去掉左纵轴标题
原创R语言多元统计分析介绍数据分析数据挖掘案例报告附代码
原创R语言多元统计分析介绍数据分析数据挖掘案例报告附代码R语言作为一种功能强大的数据分析工具，在数据挖掘领域得到了广泛的应用。
本文将介绍使用R语言进行多元统计分析的方法，并结合实际数据分析案例进行详细分析。
同时，为了便于读者学习和复现，也附上了相关的R代码。
一、多元统计分析简介多元统计分析是指同时考虑多个变量之间关系的统计方法。
在现实生活和研究中，往往会遇到多个变量相互关联的情况，通过多元统计分析可以揭示这些变量之间的联系和规律。
R语言提供了丰富的统计分析函数和包，可以方便地进行多元统计分析。
二、数据分析案例介绍我们选取了一份关于房屋销售数据的案例，来演示如何使用R语言进行多元统计分析。
该数据集包含了房屋的各种属性信息，如房屋面积、卧室数量、卫生间数量等，以及最终的销售价格。
我们的目标是分析这些属性与销售价格之间的关系。
首先，我们需要导入数据集到R中，并进行数据预处理。
预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等。
R语言提供了丰富的数据处理函数和包，可以帮助我们高效地完成这些任务。
接下来，我们可以使用R语言的统计分析函数进行多元统计分析。
常用的多元统计分析方法包括主成分分析（PCA）、因子分析、聚类分析等。
这些方法可以帮助我们从众多的变量中找到重要的变量，对数据集进行降维和聚类，以便更好地理解数据和进行预测。
在本案例中，我们选择主成分分析作为多元统计分析的方法。
主成分分析是一种常用的降维技术，通过线性变换将原始变量转化为一组新的互相无关的变量，称为主成分。
主成分分析可以帮助我们发现数据中的主要模式和结构，从而更好地解释数据。
最后，我们可以通过可视化方法展示多元统计分析的结果。
R语言提供了丰富多样的数据可视化函数和包，可以生成各种图表和图形，帮助我们更直观地理解和传达数据分析的结果。
三、附录：R语言代码下面是进行多元统计分析的R语言代码。
需要注意的是，代码的具体实现可能会因数据集的不同而有所差异，请根据实际情况进行调整和修改。
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可见1此图形是一个传统的堆积条形图。 这个图形在内置于ggplot2库中的mpg数据集上工作。
library(ggplot2)
ggplot(mpg,aes(class,fill=trans))+geom_bar(position="stack")
echo=TRUE
可见2这个boxplot也是使用mpg数据集建立的。
Vis 3这个图形是用另一个数据集菱形建立的，也是内置在ggplot2包中的数据集。
library(ggthemes)
ggplot(diamonds)+geom_density(aes(price,fill=cut,color=cut),alpha=0.4,size=0.5)+labs(title='Diamond Price Density',x='Diamond Price (USD)',y='Density')+theme_economist()
ggplot(mpg)+geom_boxplot(aes(manufacturer,hwy))+theme_classic()+coord_flip()+labs(y="Highway Fuel Efficiency (mile/gallon)",x="Vehicle Manufacturer")eFra bibliotekho=TRUE
ggplot(iris,aes(x=iris$Sepal.Length,y=iris$Petal.Length,fill=Species,color=Species))+geom_point()+theme_minimal()+labs(x="Iris Sepal Length",y="Iris Petal Length",title="Relationship between Sepal and Petal Length")+geom_smooth(method=lm,se=FALSE)+theme(legend.position="bottom")
echo=TRUE
Vis 5 Finally, in this vis I extend on the last example, by plotting the same data but using an additional channel to communicate species level differences. Again I fit a linear model to the data but this time one for each species, and add additional theme and labeling modicitations.
echo=TRUE
echo=TRUE
另外，我正在使用ggplot2软件包来将线性模型拟合到框架内的所有数据上。
ggplot(iris,aes(Sepal.Length,Petal.Length))+geom_point()+geom_smooth(method=lm)+theme_minimal()+theme(panel.grid.major=element_line(size=1),panel.grid.minor=element_line(size=0.7))+labs(title='relationship between Petal and Sepal Length',x='Iris Sepal Length',y='Iris Petal Length')