【宠粉赠书】科技图表绘制:R语言数据可视化

news2024/11/23 0:54:02

为了回馈粉丝们的厚爱,今天小智给大家送上一套科研绘图的必备书籍——《R语言数据可视化:科技图表绘制》。下面我会详细给大家介绍这套图书,文末留有领取方式。

在这里插入图片描述


图书介绍

《R语言数据可视化:科技图表绘制》结合编者多年的数据分析与科研绘图经验精心编撰,旨在帮助读者利用R语言及ggplot2在内的多种可视化包绘制引人入胜的专业化图表。全书共11章,第1-3章主要讲解R语言的基础知识,包括对象与变量、数据结构、数据存取、传统及网格绘图系统的绘图函数及参数控制,尤其对ggplot2包进行了详细讲解。第4-11章结合R及其附加包的数据可视化功能,分别讲解类别比较数据、数值关系数据、分布式数据、层次关系数据、网络关系数据、局部整体型数据、时间序列数据、多维数据的可视化实现方法。帮助读者尽快掌握利用R语言及可视化包进行科技图表的制作与数据展示。《R语言数据可视化:科技图表绘制》注重基础,内容翔实,突出示例讲解,既适合广大科研工作者、工程师和在校学生等不同层次的读者自学使用,也可以作为大中专院校相关专业的教学参考书。

在这里插入图片描述


作者寄语

欢迎阅读《R语言数据可视化:科技图表绘制》!本书的目标是帮助读者掌握数据可视化的艺术,并深入理解如何利用R语言和其强大的ggplot2包等工具创建引人入胜的图形和数据可视化。数据可视化是数据科学和数据分析的重要组成部分,它允许我们将复杂的数据变得更加容易理解和有意义。

R语言是一种强大的开源数据分析和统计建模工具,备受数据科学家、研究人员和业界专业人士的喜爱。它的灵活性、扩展性和丰富的数据处理能力使其成为数据可视化的理想平台。作为一种开放源代码的语言,R语言拥有一个庞大的社区支持,这意味着用户可以轻松访问数千个数据分析和可视化包。

R语言中的ggplot2包是最受欢迎的数据可视化包之一,它的强大之处在于设计理念和优雅的语法。使用ggplot2可以轻松创建各种图表,从简单的散点图到复杂的多变量图形,而无须过多地编程。

本书会引导读者逐步学习如何使用R语言及可视化包来创建令人印象深刻的数据可视化图表。根据内容安排,本书共11章,章节安排如下:

  • 第1章 R语言基础
  • 第2章 传统绘图系统
  • 第3章 网格绘图系统
  • 第4章 类别比较数据可视化
  • 第5章 数值关系数据可视化
  • 第6章 分布式数据可视化
  • 第7章 层次关系数据可视化
  • 第8章 网络关系数据可视化
  • 第9章 局部整体型数据可视化
  • 第10章 时间序列数据可视化
  • 第11章 多维数据可视化

书中的数据可视化应用部分提供了大量绘图示例,这些示例方便为读者提供绘图思路,并展示了R语言及相关绘图包的强大功能,读者可以在此基础上进一步美化练习操作。本书内容可以起到抛砖引玉的作用,对于各绘图包的详细功能,读者可以参考对应的说明文件深入学习。

本书编写过程参考了R包的系列帮助文档,数据部分采用了自带数据。在学习过程中,如果需要本书的原始数据,请关注“算法仿真”公众号,公众号中会不定期提供综合应用示例帮助读者进一步提高作图水平。

R语言及附属包本身是一个庞大的资源库与知识库,本书所讲难窥其全貌,虽然在本书的编写过程中力求叙述准确、完善,但由于编者水平有限,书中欠妥之处在所难免,希望读者和同仁能够及时指出,共同促进本书质量的提高。

本书结构合理、叙述详细、示例丰富,既适合广大科研工作者、工程师和在校学生等不同层次的读者自学使用,也可以作为大中专院校相关专业的教学参考书。本书提供了丰富的资源,除可以在正文中扫描二维码观看教学视频外,还可以扫描下方二维码下载PPT和资源文件。如果下载有问题,请联系官方邮箱,邮件主题为“R语言数据可视化:科技图表绘制”。

最后,感谢你选择了本书,希望你在阅读过程中获得乐趣,同时能够从中获益。在学习过程中,如遇到与本书有关的问题,可以访问“算法仿真”公众号获取帮助。

编者
2023年12月


作者介绍

芯智(笔名)
毕业于航空航天大学,现就职于中国科学院,从事科研工作近二十年。参与国家科技重大专项攻关任务,熟练掌握各种工程应用与数据分析软件,曾获得国家专利奖、北京市专利奖和中科院成果转化特等奖等荣誉。

龙胜
毕业于重庆大学,现就职于陆军工程大学,从事科研教学科研工作多年,精通R、MATLAB、Origin等工程应用软件,擅长数据分析与科研图表绘制。发表SCI、EI及核心论文多篇,申请获授权国际/国内发明专利多项。


图书目录

第1章 R语言基础

1.1 R语言概述
1.1.1 R语言的诞生
1.1.2 R语言的特点
1.1.3 R语言绘图系统
1.1.4 图形语法

1.2 R语言的获取与安装
1.2.1 安装程序下载
1.2.2 R语言的安装与启动
1.2.3 辅助工具RStudio
1.2.4 包的安装与加载

1.3 对象与变量
1.3.1 对象
1.3.2 变量

1.4 数据结构
1.4.1 数据类型
1.4.2 向量
1.4.3 矩阵与数组
1.4.4 数据框
1.4.5 列表
1.4.6 因子

1.5 数据存取与抽样
1.5.1 数据存取
1.5.2 数据抽样

1.6 获取帮助信息
1.6.1 使用内置帮助函数
1.6.2 R语言相关软件和资料

1.7 本章小结

第2章 传统绘图系统

2.1 常用的绘图函数
2.1.1 高级绘图函数
2.1.2 低级绘图函数

2.2 图形参数控制
2.2.1 图形控制
2.2.2 颜色控制

2.3 页面布局
2.3.1 par()函数
2.3.2 layout()函数
2.3.3 同时打开多个绘图窗口

2.4 本章小结

第3章 网格绘图系统

3.1 基本语法
3.1.1 ggplot2语法框架
3.1.2 数据和图形属性映射
3.1.3 几何对象
3.1.4 统计变换

3.2 坐标系统
3.2.1 笛卡儿坐标系
3.2.2 极坐标系
3.2.3 地理坐标系

3.3 图形分面

3.4 标度函数
3.4.1 颜色标度函数
3.4.2 坐标标度函数

3.5 主题函数

3.6 注释
3.6.1 添加文本注释
3.6.2 通过嵌套为图形做注释
3.6.3 为坐标轴添加对数刻度线

3.7 页面布局与保存
3.7.1 页面布局
3.7.2 保存图形

3.8 本章小结

第4章 类别比较数据可视化

4.1 柱状图
4.1.1 柱状图释义
4.1.2 单一柱状图
4.1.3 分组柱状图
4.1.4 堆积柱状图

4.1.5 百分比柱状图
4.1.6 均值柱状图
4.1.7 不等宽柱状图

4.2 条形图

4.3 棒棒糖图
4.3.1 基础棒棒糖图
4.3.2 带基线的棒棒糖图
4.3.3 克利夫兰点图
4.3.4 哑铃图

4.4 雷达图

4.5 玫瑰图

4.6 径向柱状图
4.6.1 基础径向柱状图
4.6.2 带标签的径向柱状图
4.6.3 带断点的径向柱状图
4.6.4 分组径向柱状图
4.6.5 为径向柱状图添加元素
4.6.6 分组堆叠径向柱状图

4.7 词云图

4.8 本章小结

第5章 数值关系数据可视化

5.1 散点图
5.1.1 二维散点图
5.1.2 三维散点图
5.1.3 线性拟合与置信区间
5.1.4 带标定区域的散点图
5.1.5 利用viridis包绘制散点图

5.2 气泡图
5.2.1 绘制基础气泡图
5.2.2 美化气泡图

5.3 等高线图

5.4 三元相图

5.5 瀑布图

5.6 火山图

5.7 本章小结

第6章 分布式数据可视化

6.1 直方图

6.2 核密度图

6.3 箱线图

6.4 小提琴图

6.5 金字塔图

6.6 脊线图

6.7 点阵图

6.8 本章小结

第7章 层次关系数据可视化

7.1 旭日图

7.2 树状图

7.3 桑基图

7.4 矩形树状图

7.5 圆堆积图

7.6 本章小结

第8章 网络关系数据可视化

8.1 节点链接图

8.2 弧线图

8.3 蜂巢图

8.4 和弦图

8.5 边绑定图

8.6 本章小结

第9章 局部整体型数据可视化

9.1 饼图

9.2 散点复合饼图

9.3 华夫图

9.4 马赛克图

9.5 本章小结

第10章 时间序列数据可视化

10.1 折线图

10.2 面积图

10.3 地平线图

10.4 螺旋图

10.5 日历图

10.6 本章小结

第11章 多维数据可视化

11.1 热图

11.2 矩阵散点图

11.3 平行坐标图

11.4 本章小结

参考文献


赠书领取

为了鼓励更多的人学习和掌握科研绘图知识,我们特别推出了《R语言数据可视化:科技图表绘制》赠书活动。扫描下方二维码加入Damon小智的赠书群,参与抽奖,有机会获得《R语言数据可视化:科技图表绘制》图书,提升你的科研技能,与我们一起在科研的道路上不断前行。

扫码加入:👇👇👇

在这里插入图片描述

本次抽奖赠书本着公平、公正、公开的原则,从群内抽出多名幸运粉丝寄送《R语言数据可视化:科技图表绘制》(包邮)。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1840725.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

jenkins安装和使用 (二)

参考视频资料 https://www.bilibili.com/video/BV1bS4y1471A?p10&vd_sourcee0dcd147bd5d730317de804d788cd6f9 安装maven插件 新建item 配置构建信息 项目地址替换为自己的实际地址 其余保持先保持默认 先然后在主页就看到了这个项目 查看控制台输出 稍等一…

Java 17的新特性

Java 17引入了多项新特性,以下是一些重要的更新: 增强的伪随机数生成器(JEP 356) Java 17为伪随机数生成器(PRNG)提供了新的接口类型和实现,包括可跳转的PRNG和另一类可拆分的PRNG算法&#xf…

聊聊 Mybatis 动态 SQL

这篇文章,我们聊聊 Mybatis 动态 SQL ,以及我对于编程技巧的几点思考 ,希望对大家有所启发。 1 什么是 Mybatis 动态SQL 如果你使用过 JDBC 或其它类似的框架,你应该能理解根据不同条件拼接 SQL 语句有多痛苦,例如拼…

得物面试:什么是零复制?说说 零复制 底层原理?(吊打面试官)

尼恩说在前面 在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50)中,最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试资格,遇到很多很重要的零复制的问题: 说一说Rocketmq、是如何实现每秒上百万数据的超…

ACIS采用自底向上的方式创建box

在学习任何CAD几何内核的时候,首先需要学习的是这个几何内核的几何拓扑数据结构,学习完毕后,一个很好的练习是自己采用底层的几何、拓扑构建API,创建一个box。通过这个练习,可以加深初学者对所学几何内核数据结构的理解…

AXI三板斧之Outstanding、Out-of-order、interleaving

1、AXI三板斧之Outstanding 可以不用等单个命令的响应,直接连续发送N个命令(N>1),假设Slave端的Outstanding能力为N时(N>1),那么Master端可以在Slave不返回读数据的情况下,连…

从小白到大神:算法工程师的核心竞争力养成计划!

从小白到大神:算法工程师的核心竞争力养成计划! 我们会发现,本科及研究生所学的知识,比如高等数学、线性代数、传统机器学习方法及深度学习理论等这些,都只是作为算法学习的基础,并不能成为算法工程师的核…

React@16.x(34)动画(中)

目录 3,SwitchTransition3.1,原理3.1.2,key3.1.2,mode 3.2,举例3.3,结合 animate.css 4,TransitionGroup4.1,其他属性4.1.2,appear4.1.2,component4.1.3&…

【Python】对应接口url 被编码后的处理

Python 系列 文章目录 Python 系列前言一、网页链接是什么?二、使用步骤1.解码 总结 前言 提示:这里可以添加本文要记录的大概内容: 我们在查找网页的开发代码的时候,可能经常查看到接口的链接是: %7B%22funName%22%…

昇思25天学习打卡营第1天|快速入门

一、简介: 本节通过MindSpore已经封装好的API,快速实现一个深度学习模型的数据集准备、训练评估,模型参数保存和加载,对新手朋友十分友好。这里非常感谢华为昇思团队在算力和代码方面的指导。 二、环境准备: 在开始…

YOLOv10改进 | Conv篇 |YOLOv10引入DBB卷积(助力涨点)

1. DBB介绍 1.1 摘要:我们提出了卷积神经网络(ConvNet)的通用构建块来提高性能,而无需任何推理时间成本。 该块被称为多样化分支块(DBB),它通过组合不同尺度和复杂度的不同分支来丰富特征空间,从而增强单个卷积的表示能力,包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化。 训练后…

参花实业增收不增利:曾被执行近3000万,资产负债比率高达166%

《港湾商业观察》廖紫雯 日前,参花实业控股有限公司(以下简称:参花实业)再度递表港交所,保荐机构为中泰国际,参花实业国内运营主体为固安县参花面粉有限公司、廊坊固安县参花企业管理有限公司。 作为一家…

【linux】Valgrind工具集详解(十六):交叉编译、移植到arm(失败)

1、源码下载 官网:https://valgrind.org/ 源码:https://valgrind.org/downloads/current.html 2、配置 ./configure CC=arm-linux-gnueabihf-gcc \CXX=arm-linux-gnueabihf-g++ \AR=arm-linux-gnueabihf-ar \--host=arm-linux-gnueabihf \--pr

Mkdocs中文系列教程补充(1)

什么是requirements.txt 我的理解是mkdocs依赖的py库 第一次建立MKdocs文档使用 mkdocs new . 完后,比较建议执行一下: pip install -r requirements.txt 不然mkdocs serve后会出现什么 xxx not found ,比如下面这位老哥 示例 mkdocs …

CleanShot X for Mac v4.7 屏幕截图录像工具(保姆级教程,小白轻松上手,简单易学)

Mac分享吧 文章目录 一、准备工作二、部分特有功能效果1、截图软件的普遍常用功能(画框、箭头、加文字等)都具备,不再详细介绍2、ABCD、1234等信息标注(每按一下鼠标,即各是A、B、C、D...等)3、截图更换背…

MySQL日志(三):数据安全

先来看一个结论:只要redo log和binlog保证持久化到磁盘, 就能确保MySQL异常重启后, 数据可以恢复。 binlog写入逻辑 binlog的写入逻辑比较简单: 事务执行过程中, 先把日志写到binlog cache, 事务提交的时候…

【论文阅读】-- MIRIA:用于时空交互数据原位可视化和分析的混合现实工具包

MIRIA: A Mixed Reality Toolkit for the In-Situ Visualization and Analysis of Spatio-Temporal Interaction Data 摘要1 引言2 背景及相关工作2.1 用户交互和运动数据分析2.2 沉浸式分析 3 时空用户交互分析3.1 现有系统的用例和分析3.2 要求 4 MIRIA 工具包4.1 一般概念4.…

基于matlab的RRT算法路径规划(附带案例源码)

文章中的所有案例均为博主手动复现,用于记录博主学习路径规划的过程,如有不妥,欢迎在评论区交流 目录 1 标准RRT1.1 算法原理1.2 演示 2 GBRRT2.1 算法原理2.2 算法演示 3 RRT-STAR3.1 算法原理3.2 算法演示 4 RRT-CONNECT4.1 算法原理4.2 算…

[NewStarCTF 2023 公开赛道]R!C!E!

好久没写了。今天儿弄一个rce 题很直接&#xff0c;好久没这么直白的题了&#xff0c;看源码 <?php highlight_file(__FILE__); if(isset($_POST[password])&&isset($_POST[e_v.a.l])){$passwordmd5($_POST[password]);$code$_POST[e_v.a.l];if(substr($password…

css怎么绘制一个三角形

说在前面 在CSS中画三角形通常利用border属性来实现&#xff0c;通过设置三个边的宽度为0&#xff0c;并为一个边提供颜色&#xff0c;结合transform属性进行旋转&#xff0c;可以创建一个三角形。以下是几种常见的CSS三角形的实现方法&#xff1a; 方法1&#xff1a;使用borde…