r数据可视化（数据可视化图）

本篇目录：

1、R数据可视化16:哑铃图2、R数据可视化5:热图Heatmap3、李东风r语言教程4、学R记3:数据可视化-ggplot25、R数据可视化12:曼哈顿图

R数据可视化16:哑铃图

1、哑铃图（Dumbbell Chart）就像它的名字一样，长得像一个哑铃。当然当你有多个节点的时候，它们还有点像DNA，所以也有人把这种图形称为DNA图。

2、钉子图和哑铃图本质是一样的，都是每个对象包含两个端点，将两个端点连线。区别只是端点数据形式的差异，使得钉子图所有对象一般有一端是对齐的，而哑铃图则不用；钉子图要么垂直要么水平，而哑铃图不用。

3、颜色：哑铃图的颜色有很多种，而气泡时间表的颜色只有一种。【总结】 哑铃图 通过不同颜色的气泡所处位置来得出增加或减少的结论； 气泡时间表 则通过气泡大小和颜色深浅，来比较不同类别数据在不同时间点的关系。

R数据可视化5:热图Heatmap

1、当然，R中也有很多具有heatmap功能的包，比如ggplot2，gplots。 今天我们介绍含有heatmap.2功能的gplots包。 heatmap.2函数和我们之前要求的数据类型不太一样，这个函数输入数据要求是个矩阵（matrix）。

2、热图（Heatmap）：用颜色变化直观的表达数据之间差异的图，是对实验数据进行质制和差异数据的展现，是数据挖掘类文章的标配。

3、输入或粘贴数据。若需添加行题目，可点击下图红圈，或拉着下图黄线标注的竖线向右拖动，即可出现title列。点击到图片页，按下图标注选择grouped、heat map、ok。初步生成的热图如下图所示。

李东风r语言教程

李东风r语言教程是一份面向初学者的r语言学习教材，该教程共分为五个部分，包括入门篇、数据分析篇、数据清洗篇、数据可视化篇和高级应用篇，每个部分包含多个章节。

李东风李东风，男，1967年生于陕西绥德。1993年毕业于陕西师范大学艺术系。2005年毕业于北京师范大学研究生课程班。现为西华师范大学美术学院教授、硕士生导师。

学R记3:数据可视化-ggplot2

1、ggplot2包的目标是提供一个全面的、基于语法的、连贯一致的图形生成系统，允许用户创建新颖的、有创新性的数据可视化图形。该方法的力量已经使得ggplot2成为使用R进行数据可视化的重要工具(攀董)。

2、竖直排列，具有相同的横坐标，方便比较 x 轴的位置，尤其适用于不同数据分布的比较。

3、我们可以比较一下 ggplot2 中的三种转换方式 A 图和 B 图，我们在之前的例子已经说明了，虽然三种方式的图形是一样的，但是图 A 的坐标轴范围是根据转换后的值确定的。

4、ggplot2是R语言第三方可视化扩展包，在某种程度上它基本代替了R可视化。该包是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品，它强大的画图逻辑使得它称为R最流行的包之一。更多知识分享请到 https：//zouhua.top/ 。

5、使用的是scale_xxx_discrete()。3：theme函数 在theme函数中，与图例有关的主要参数有：标题主要有五种：主标题，副标题，角注，x轴标签和y轴标签 ggtitle()只能定义标题和副标题，默认的位置在左上角。

6、R语言绘图系列：标度控制着数据到图形属性的映射，标度将我们的数据转化为视觉上可以感知的东西，比如大小、位置、颜色、形状等。标度也为我们提供了读图时所使用的工具，比如说坐标轴和图例。总的来说，可以称为引导元素。

R数据可视化12:曼哈顿图

1、**ggplot2**：这是一个非常强大的包，它提供了许多高级的可视化选项，包括复杂的散点图、线图、柱状图等。它基于R语言的基础绘图函数，提供了更高级的定制选项。

2、数值字段：可简单理解为在右侧属性设置，可以点击“齿轮”按钮，对维度或者数值字段进行细化设置 数值字段细项设置：可以设置名称、汇总计算方式（求和、计算或平均值、占比/环比等）以及数据的格式。

3、于是，我们发现ComplexHeatmap这个R包真的是热图神器。数据可视化的过程就是一段探索意义的旅程，给每一种颜色、每一种形状、每一种聚集和离散找到一种生物学意义。

到此，以上就是小编对于数据可视化图的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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