elementtd暗塔攻略进化td英雄塔
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r编程允许开发人员通过内置功能和库进行可视化，以便在执行共享可视化技术之前选择正确的图形类型
选择适当的图形样式
有四种基本的图像类型
比较(比较)
-组成部分
分发版
恋爱吗
要确定哪些数据匹配，请执行以下任一操作
图表中显示了多少变量
每个变量显示多少数据点
项目或组之间的值是基于时间的还是显示值
在下面的图片中，Dr .正确地展示了如何选择andrew abela所能画的类型
大多数人在日常工作中会遇到以下七种图形
-分散注意力
-不，不，不，不，不，不
酒吧和amp离开了酒吧章程
方块出图
区域图
热地图
科莱尔克
下面的示例使用大型MartData示例了解如何在r中创建可视化
要学习如何在r中使用此可见性
1.分散式绘图机
使用场景:SCA plot显示两个相邻变量之间的关系
您可以使用两个相邻变数(如item _ visibility和Item_MRP)的分布图，在三月份资料中以成本资料显示项目，如下所示
此函数使用ggplot()和geom_point()简单分布图的r码
用于可视化的库///gggplot 2)geom _ point()scale _ x _ continuouse(项目可见性)，break = seq(0，0，35，05))scale _ y _ continuouse(项目mrp)，break = seq(0，270)by = 30)theme _ bw()现在是第三个变量
65432 + 4R
r码加上类别
ggplot (train、AES、item _ MRP))geom _ point(AES)(color = item_type))scale _ x _ continue(item可见性)、break = seq(0.0.35)0.05)scale _ y _ continuouse(item MRP)、break = seq(0.270，by = 30)) theme_bw () labs (title =“散射打印”)在此为每个item _ type
号
单类图形的r代码
ggplot (train、AES、item _ MRP))geom _ point(AES)(color = item _ type))scale _ x _ continue(item可见性)、break = seq(0.0.35)0.05)scale _ y _ continue(item MRP)、break = seq(0.270，by = 30)) theme_bw()实验室(title =“散射打印”facet_wrap)在此处，FACET_wrap
2.色阶分布图
使用场景:直方图将用于绘制连续变量的数据划分为数据存储区，并显示数据存储区的频率分布，它可以在任何时间更改千位，也可以直观地更改千位
如果您想知道3月数据中的项目成本，可以使用Item_MRP绘制直方图，如下图所示
号
这是使用ggplot()和geom _直方图()函数的简单直方图的r代码
ggplot (train，AES)(item _ MRP))geom _直方图(bin width = 2)比例_ x _连续性(item mrp)、break = seq(0、270、by = 30))比例_ y _连续性(Count)、break = seq(0、200、By = 20))实验室(title =“history frame”)；3栏和amp Stack Bar Chart
使用场景:建议您在绘制组合分类或分类变量时使用bar charts
如果您要了解在此数据集中创建的货币数量，则条形图是最合适的选项，如下所示
号
下面是使用简单条函数ggplot()的单个连续变量的r代码
ggplot、AES(outlet _ establishment _ year))theme _ bw()scale _ x _ continue(稳定年)、break = seq(1985)2010)scale _ y _ continue(计数)、break = seq(0、1500、150)coord _ FLP()实验室(title =“bar chart”)theme _ gray()竖线图表()的数目
可以通过删除coord_flip()参数来获取上面的竖线图形
号
请使用以下代码
ggplot (train，AES)(item _ type，item _ weight))geom _ bar(state = ' identify '，fill = '深蓝')scale _ x _ discipline(outlet type )scale _ y _ continuouse(item weight，break = seq(0，15000，By = 500))主题(axis.text.x = element_text(角度= 90，= 0.5)))实验室(title =“bar chart”
要可视化高级版堆积条形图中的分类变量组合，请执行以下操作
如果您要根据分类变数(如类型和位置)来知道这组资料中的例外数目，请执行「舞台」上的堆叠配置30
号
下面是通过ggplot()函数实现的简单堆积条形图的r代码
GPLOT (train，AES)(out _ location _ type，fill = out _ type))geom _ bar()实验室(title =「堆叠的长条图」、「x =」out location type "、y =「outlets count」)4 . box绘图机
使用场景:Box Plot分类并结合常量变量，此图形显示用于扩展和检测视觉数据异常值的五个统计信息:最小值、25位、中间值、75位和最大值
Box Plot还可用于每个输出数据集中的详细销售，包括最小值、最大值和中间值，如下图所示
0次
黑点是使用ggplot()和geom _绘图仪代码的简单框图，用于检测和删除异常值
ggplot (train，AES)(outlet _ identifier，item _ outlet _ sales))geom _ box plot(fill = " red ")scale _ y _ continue(项目出口销售)，break = seq(0.15000)by = 500)实验室(title = " box plot "，x = " outlet identifier )5 . area chart
使用场景:Area Chart与用来显示变量或数据集的连续性的折线图非常相似，通常用于绘制常量变量的时间序列图形
在这组数据中，它显示了项目的销售点sat30
65432 + 111
下面是使用ggplot()和geom_area函数表示项目出口持续时间的简单区域图的r代码
ggplot (train，AES)geo _ area(stat = " bin ")、bins = 30、fill = "钢蓝色"、scale _ x _ continue(break = seq(0.11000)1000)的实验室(title =“area chart”、“x =”item outlets”，y = “count )
使用场景:heathmap 2d影像中的两个、三个或更多变数之间的关系(强度)会显示颜色的密度，可让您将尺寸做为轴和第三个维度的颜色密度
如果要了解此数据集中每个导出项目的成本，可以使用以下三个变量作为MRP、导出标识符和项目类型
65432 + 129
暗区表示MRP接近50，亮点表示MRP接近250，ggplot()使用简单热图的r码
ggplot (train，AES)(out _ identifier，item_type)) geom_raster (AES)实验室(title =“热图”，x =“out identifier ，y =”item type )scale _ fill _ flot(name = " item MRP ")7 . core lograph 7 . core lograph。
使用场景:correlogram可以使用着色器或颜色显示常用的矩阵单元格关系值，以测试数据集中可用变量之间的关系
颜色越深，变量之间的蓝色正关系越高，红色负关系与颜色密度值成正比
如下图所示，项目成本、重量、可见性和出口年份30
在本例中，产品的成本和销售额是正数，产品的重量是负数
65432 + 133
此处是使用简单的自关联图形的r代码分隔符
我相信您在本课程的r编程中使用了install . package library(train，order = null，panel = panel.shade，text.panel = panel.txt，main =“corlogram”)
七个视觉化连结
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