r语言折线图_R语言做多变量可视化分析?
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
r语言折线图_R语言做多变量可视化分析?
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
筆者邀請您,先思考:
1 什么是多變量可視化分析?
2 多變量的常用可視化圖形有哪些?適合在什么場景下應用
(需要內推數據工作,請加微信:luqin360)
多變量可視化分析是一種利用可視化手段探索多個變量之間關系或者模式的一種分析方法。
一 基于不同類型的連續變量的盒箱圖
代碼:
#?R包library(caret)
#?數據集
data(iris)
x?1:4]
y?5]
#?不同類型下特征集的可視化
featurePlot(x=x,y=y,?plot?=?"box")
結果:
二? 連續變量集的相關圖
連續變量集相關系數矩陣的可視化
代碼:
#?R包library(corrplot)
#?加載數據集
data(iris)
#?計算相關系數
correlations?1:4])
#?創建相關圖
corrplot(corr?=?correlations,?method?=?"number")
結果:
提示:相關圖的更多表示,請閱讀corrplot()函數的幫助文檔 ,help(corrplot)。
三 不同類型下的連續變量的核密度曲線圖
代碼:
#?R包library(caret)
#?加載數據集
data(iris)
#?不同類別下的變量核密度圖
x?1:4]
y?5]
scales?list(x=list(relation="free"),?y=list(relation="free"))
featurePlot(x=x,?y=y,?plot?=?"density",?scales=scales)
結果:
四 多變量集的矩陣散點圖
代碼:
#?數據集data(iris)
#?成對的散點圖
pairs(iris)
結果:
五 考慮類別的多變量集矩陣散點圖
代碼:
data(iris)pairs(Species?~.,?data?=?iris,?col?=?iris$Species)
結果:
公眾號推薦:數據人才(ID:datarencai)
(一個幫助數據人才找工作的公眾號,
也分享數據人才學習和生活的有趣事情。)
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的r语言折线图_R语言做多变量可视化分析?的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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