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畫柱狀圖。

畫柱狀圖。

畫柱狀圖

數(shù)據(jù)科學(xué)家的分類

4-2R Markdown

R Markdown：R code +Markdown? ? 將Markdown轉(zhuǎn)為HTML

第4章 制作和發(fā)布報告

4-1可重復(fù)研究與可再現(xiàn)研究

Replication(可重復(fù))：獨(dú)立的研究者/數(shù)據(jù)/分析方法/工具得到一致的證據(jù)

Reproducible Research(可再現(xiàn)研究)：讓數(shù)據(jù)和分析過程（code）透明

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 工具：R Markdown?

第4章 制作和發(fā)布報告

4-1可重復(fù)研究與可再現(xiàn)研究

Replication(可重復(fù))：獨(dú)立的研究者/數(shù)據(jù)/分析方法/工具得到一致的證據(jù)

Reproducible Research(可再現(xiàn)研究)：讓數(shù)據(jù)和分析過程（code）透明

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 工具：R Markdown?

第4章 制作和發(fā)布報告

4-1可重復(fù)研究與可再現(xiàn)研究

Replication(可重復(fù))：獨(dú)立的研究者/數(shù)據(jù)/分析方法/工具得到一致的證據(jù)

Reproducible Research(可再現(xiàn)研究)：讓數(shù)據(jù)和分析過程（code）透明

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 工具：R Markdown?

第4章 制作和發(fā)布報告

4-1可重復(fù)研究與可再現(xiàn)研究

Replication(可重復(fù))：獨(dú)立的研究者/數(shù)據(jù)/分析方法/工具得到一致的證據(jù)

Reproducible Research(可再現(xiàn)研究)：讓數(shù)據(jù)和分析過程（code）透明

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 工具：R Markdown?

3-11圖形設(shè)備

R支持的圖形設(shè)備

圖形設(shè)備：1.屏幕設(shè)備（探索性分析常用）：電腦屏幕

? ? ? ? ? ? ? ? ?2.文件設(shè)備（打印/文章用圖常用）：向量格式（PDF）、位圖（PNG/JPEG/TIFF/BMP）

? ? ? ? ? ? ? ? ?3.grDevices包：包含了實(shí)現(xiàn)各種圖形設(shè)備的代碼

如何把圖畫到文件設(shè)備中：

? pdf(file="myfig.pdf")

? with(airquality,plot(Wind,Temp,main="Wind and Temp in NYC"))

? dev.off()(關(guān)閉設(shè)備)（在工作路徑中找到圖）

? getwd()(顯示工作路徑)

? dev.copy(png,file="mycopy.png")（把圖復(fù)制到png文件中）

? dev.off()

3-10R Color

R語言繪圖之顏色

1. grDevice包：colorRamp()(返回的是0到1之間的數(shù)值) & colorRampPalette()(返回的是顏色的16進(jìn)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 制的表示)

   ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 顏色名字可以使用colors()獲取

2. RColorBrewer包：三類調(diào)色板——sequential(適合順序數(shù)據(jù))/diverging(適合凸顯極端數(shù)值)/qualitative(適合分類變量)

   ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?調(diào)色板信息可與colorRamp/colorRampPalette結(jié)合使用

colorRamp() 的用法：pal<-colorRamp(c("red","blue"))

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? pal(0)#red

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? pal(1)#blue

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? pal(0.5) (使用這兩個顏色中間的任意一個顏色，輸入小于1的數(shù)就可以)

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? pal(seq(0,1,len=10))(生成一系列的值，長度為10，在0到1之間)

colorRampPalette()的用法：pal<-colorRampPalette(c("red","yellow"))

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? pal(1)(紅色) pal(2)(紅色和黃色)

RColorBrewer包：library(RColorBrewer)

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?brewer.pal.info(查看調(diào)色板的信息)

RColorBrewer的調(diào)色板與colorRampPalette結(jié)合使用：

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? cols<-brewer.pal(3,"Greens")(調(diào)用了Greens調(diào)色板，取了3個顏色)

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? pal<-colorRampPalette(cols)

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? image(volcano,col=pal(20))（以3個顏色為3個端點(diǎn)，在3個端點(diǎn)中進(jìn)行取值）

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? display.brewer.pal(3,"Greens")

3-9ggplot2繪圖系統(tǒng)之ggplot

library(ggplot2)

ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) +geom_point(color="steelblue",alpha=0.4,size=5)(一層加一層)

ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) +geom_point(aes(color=factor(Month)),alpha=0.4,size=5)

ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) +geom_point()+geom_smooth()(geom為幾何客體? ?添加一條回歸線)? =ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) +geom_point()+stat_smooth()

ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) +geom_point()+geom_smooth(method="lm",se=FALSE,aes(col=factor(Month)))(給每個月份的數(shù)據(jù)擬合一條回歸線)

ggplot(airquality,aes(Wind,Temp,col=factor(Month),group=1)+geom_point()+geom_smooth(method="lm",se=FALSE))(對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合)

3-7ggplot2繪圖系統(tǒng)之基礎(chǔ)知識

繪圖函數(shù)：1.qplot()? ?類似于Base系統(tǒng)的plot(),參數(shù)包含aesthetics/geom/facet...

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 隱藏了繪圖實(shí)現(xiàn)的細(xì)節(jié)

? ? ? ? ? ? ? ? ?2.ggplot()? 是核心，可以實(shí)現(xiàn)qplot()無法實(shí)現(xiàn)的功能

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?調(diào)用ggplot()本身并不能實(shí)現(xiàn)繪圖，要在其基礎(chǔ)上添加層（如geom_point()）才可? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?以

? ? ? ? ??

3-6Lattice繪圖系統(tǒng)之實(shí)踐

1. library(lattice)

2. xyplot(Temp~Ozone,data=airquality)

3. airquality$Month<-factor(airquality$Month)(Month變成了分類變量)

4. xyplot(Temp~Ozone|Month，data=airquality,layout=c(5,1))(在不同月份下前面2個變量的關(guān)系,外顯的布局是5行1列)? ? Lattice系統(tǒng)適合做交互作用。

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

6. print(q)

7. 
   

8. set.seed(1)(設(shè)置了一個種子點(diǎn),意義是每次產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)是一樣的? 非常重要，只要使用隨機(jī)數(shù)就要設(shè)置)

9. x<-rnorm(100)(標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布抽取的隨機(jī)數(shù))

10. f<-rep(0:1,each=50)(f變量只有0和1，每個數(shù)出現(xiàn)50次)

11. y<-x+f-f*x+rnorm(100,sd=0.5)(讓x和y之間的關(guān)系與f變量有交互)

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

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

14. 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")})(在x均值在的地方畫一條垂線，在y均值在的地方畫一條水平線)

3-5Lattice 繪圖系統(tǒng)之基礎(chǔ)知識

lattice包：xyplot/bwplot/histogram等

? ? ? ? ? ? ? ? 格式：xyplot(y~x|f*g,data)(f*g的含義是分類變量)

? ? ? ? ? ? ? ? panel函數(shù)，用于控制每個面板內(nèi)的繪圖

grid包：實(shí)現(xiàn)了獨(dú)立于base的繪圖系統(tǒng)

? ? ? ? ? ? ? lattice包是基于grid創(chuàng)建的；很少直接從grid包調(diào)用函數(shù)

Lattice與Base的重要區(qū)別：

Base繪圖函數(shù)直接在圖形設(shè)備上繪圖

Lattice繪圖函數(shù)返回trellis類對象，而不是直接繪圖（打印函數(shù)真正執(zhí)行了在設(shè)備上繪圖，命令執(zhí)行時，trelllis類對象會被自動打?。?/p>

3-5Lattice 繪圖系統(tǒng)之基礎(chǔ)知識

lattice包：xyplot/bwplot/histogram等

? ? ? ? ? ? ? ? 格式：xyplot(y~x|f*g,data)(f*g的含義是分類變量)

? ? ? ? ? ? ? ? panel函數(shù)，用于控制每個面板內(nèi)的繪圖

grid包：實(shí)現(xiàn)了獨(dú)立于base的繪圖系統(tǒng)

? ? ? ? ? ? ? lattice包是基于grid創(chuàng)建的；很少直接從grid包調(diào)用函數(shù)

Lattice與Base的重要區(qū)別：

Base繪圖函數(shù)直接在圖形設(shè)備上繪圖

Lattice繪圖函數(shù)返回trellis類對象，而不是直接繪圖（打印函數(shù)真正執(zhí)行了在設(shè)備上繪圖，命令執(zhí)行時，trelllis類對象會被自動打?。?/p>