R数据可视化手册

出版日期:2014-5
ISBN:978711534227X
作者:[美] Winston Chang
页数:318页

书籍目录

第1章 R基础 1
1.1 安装包 1
1.2 加载包 2
1.3 加载分隔符式的文本文件 2
1.4 从Excel文件中加载数据 4
1.5 从SPSS文件中加载数据 5
第2章 快速探索数据 6
2.1 绘制散点图 6
2.2 绘制折线图 8
2.3 绘制条形图 9
2.4 绘制直方图 11
2.5 绘制箱线图 13
2.6 绘制函数图像 14
第3章 条形图 16
3.1 绘制简单条形图 16
3.2 绘制簇状条形图 19
3.3 绘制频数条形图 21
3.4 条形图着色 23
3.5 对正负条形图分别着色 24
3.6 调整条形宽度和条形间距 26
3.7 绘制堆积条形图 28
3.8 绘制百分比堆积条形图 31
3.9 添加数据标签 33
3.10 绘制Cleveland点图 37
第4章 折线图 42
4.1 绘制简单折线图 42
4.2 向折线图添加数据标记 44
4.3 绘制多重折线图 45
4.4 修改线条样式 49
4.5 修改数据标记样式 50
4.6 绘制面积图 52
4.7 绘制堆积面积图 54
4.8 绘制百分比堆积面积图 56
4.9 添加置信域 58
第5章 散点图 60
5.1 绘制基本散点图 60
5.2 使用点形和颜色属性,并基于某变量对数据进行分组 62
5.3 使用不同于默认设置的点形 64
5.4 将连续型变量映射到点的颜色或大小属性上 66
5.5 处理图形重叠 69
5.6 添加回归模型拟合线 74
5.7 根据已有模型向散点图添加拟合线 78
5.8 添加来自多个模型的拟合线 81
5.9 向散点图添加模型系数 84
5.10 向散点图添加边际地毯 87
5.11 向散点图添加标签 88
5.12 绘制气泡图 92
5.13 绘制散点图矩阵 94
第6章 描述数据分布 99
6.1 绘制简单直方图 99
6.2 基于分组数据绘制分组直方图 101
6.3 绘制密度曲线 104
6.4 基于分组数据绘制分组密度曲线 107
6.5 绘制频数多边形 109
6.6 绘制基本箱线图 110
6.7 向箱线图添加槽口 112
6.8 向箱线图添加均值 113
6.9 绘制小提琴图 114
6.10 绘制Wilkinson点图 117
6.11 基于分组数据绘制分组点图 119
6.12 绘制二维数据的密度图 120
第7章 注解 123
7.1 添加文本注解 123
7.2 在注解中使用数学表达式 126
7.3 添加直线 127
7.4 添加线段和箭头 129
7.5 添加矩形阴影 131
7.6 高亮某一元素 132
7.7 添加误差线 133
7.8 向独立分面添加注解 136
第8章 坐标轴 139
8.1 交换x轴和y轴 139
8.2 设置连续型坐标轴的值域 140
8.3 反转一条连续型坐标轴 143
8.4 修改类别型坐标轴上项目的顺序 144
8.5 设置x轴和y轴的缩放比例 145
8.6 设置刻度线的位置 147
8.7 移除刻度线和标签 148
8.8 修改刻度标签的文本 149
8.9 修改刻度标签的外观 151
8.10 修改坐标轴标签的文本 153
8.11 移除坐标轴标签 154
8.12 修改坐标轴标签的外观 155
8.13 沿坐标轴显示直线 157
8.14 使用对数坐标轴 158
8.15 为对数坐标轴添加刻度 163
8.16 绘制环状图形 165
8.17 在坐标轴上使用日期 169
8.18 在坐标轴上使用相对时间 172
第9章 控制图形的整体外观 174
9.1 设置图形标题 174
9.2 修改文本外观 176
9.3 使用主题 178
9.4 修改主题元素的外观 180
9.5 创建自定义主题 183
9.6 隐藏网格线 184
第10章 图例 185
10.1 移除图例 185
10.2 修改图例的位置 187
10.3 修改图例项目的顺序 188
10.4 反转图例项目的顺序 190
10.5 修改图例标题 191
10.6 修改图例标题的外观 193
10.7 移除图例标题 194
10.8 修改图例标签 195
10.9 修改图例标签的外观 198
10.10 使用含多行文本的标签 199
第11章 分面 200
11.1 使用分面将数据分割绘制到子图中 200
11.2 在不同坐标轴下使用分面 202
11.3 修改分面的文本标签 204
11.4 修改分面标签和标题的外观 206
第12章 配色 207
12.1 设置对象的颜色 207
12.2 将变量映射到颜色上 208
12.3 对离散型变量使用不同的调色板 210
12.4 对离散型变量使用自定义调色板 214
12.5 使用色盲友好式的调色板 215
12.6 对连续型变量使用自定义调色板 217
12.7 根据数值设定阴影颜色 218
第13章 其他图形 221
13.1 绘制相关矩阵图 221
13.2 绘制函数曲线 224
13.3 在函数曲线下添加阴影 225
13.4 绘制网络图 227
13.5 在网络图中使用文本标签 230
13.6 如何绘制热图 232
13.7 绘制三维散点图 234
13.8 在三维图上添加预测曲面 237
13.9 保存三维图 240
13.10 三维图动画 241
13.11 绘制谱系图 241
13.12 绘制向量场 244
13.13 绘制QQ图 248
13.14 绘制经验累积分布函数图 249
13.15 创建马赛克图 250
13.16 绘制饼图 254
13.17 创建地图 255
13.18 绘制等值区域图 258
13.19 创建空白背景的地图 262
13.20 基于空间数据格式(shapefile)创建地图 263
第14章 输出图形用以展示 266
14.1 输出为PDF矢量文件 266
14.2 输出为SVG矢量文件 267
14.3 输出为WMF矢量文件 268
14.4 编辑矢量格式的输出文件 268
14.5 输出为点阵(PNG/TIFF)文件 270
14.6 在PDF文件中使用字体 272
14.7 在Windows的点阵或屏幕输出中使用字体 274
第15章 数据塑形 276
15.1 创建数据框 277
15.2 从数据框中提取信息 277
15.3 向数据框添加列 278
15.4 从数据框中删除一列 279
15.5 重命名数据框的列名 279
15.6 重排序数据框的列 280
15.7 从数据框提取子集 281
15.8 改变因子水平的顺序 283
15.9 根据数据的值改变因子水平的顺序 284
15.10 改变因子水平的名称 285
15.11 去掉因子中不再使用的水平 287
15.12 在字符向量中改变元素的名称 287
15.13 把一个分类变量转化成另一个分类变量 288
15.14 连续变量转变为分类变量 290
15.15 变量转换 291
15.16 按组转换数据 293
15.17 分组汇总数据 295
15.18 使用标准误差和置信区间来汇总数据 300
15.19 把数据框从“宽”变“长” 303
15.20 把数据框从“长”变“宽” 305
15.21 把时间序列数据对象拆分成时间和数据 306
附录A ggplot2介绍 309
A.1 背景知识 309
A.2 若干术语和理论 313
A.3 构建一幅简单图形 314
A.4 打印输出 317
A.5 统计变换 317
A.6 主题 317
A.7 结语 317

作者简介

R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。《R数据可视化手册》重点讲解R的绘图系统,指导读者通过绘图系统实现数据可视化。
书中提供了快速绘制高质量图形的150多种技巧,每个技巧用来解决一个特定的绘图需求。读者可以通过目录快速定位到自己遇到的问题,查阅相应的解决方案。同时,作者在大部分的技巧之后会进行一些讨论和延伸,介绍一些总结出的绘图技巧。
《R数据可视化手册》侧重于解决具体问题,是R数据可视化的实战秘籍。《R数据可视化手册》中绝大多数的绘图案例都是以强大、灵活制图而著称的R包ggplot2实现的,充分展现了ggplot2生动、翔实的一面。从如何画点图、线图、柱状图,到如何添加注解、修改坐标轴和图例,再到分面的使用和颜色的选取等,本书都有清晰的讲解。虽然本书的大多数技巧使用的是ggplot2,但是并不仅仅局限于ggplot2的介绍。作者的理念是用合适的工具来完成合适的绘图任务,读者也可以学到许多其他有用的绘图函数和工具,来适应各种复杂的需求。
《R数据可视化手册》是学习R中丰富的数据可视化方法的权威手册,非常适合对R 语言有基本的了解的读者阅读。


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发布书评

 
 


精彩书评 (总计2条)

  •     在学习这本书之前,我是在学习《ggplot2数据分析与图形艺术》这本书,但这本书我理解得不好,后来又看到了《R数据可视化手册》,里面的案例非常清楚,并且学习了这本书之后,对于毕业论文中的图表处理,基本上问题不大。
  •     作业靠抄,考试作弊,再过一阵就毕业了,工作中老板叫你把数据展现出来,可能不会做,是不是很怕,不论是学习做图,还是工作出图,都可以在数据视界(www.datashow.com.cn)寻求答案 是不是对文献里的各种高大上的图羡慕嫉妒恨?是不是对着杂乱的结果无从美图秀秀,no problem,let's DIY,在www.datashow.com.cn,随便你任性

精彩短评 (总计23条)

  •     当作参考手册比较合适
  •     如果看过 ggplot2:数据分析与图形艺术, 再看这本书,会觉得非常简单。但这本书的价值在于,他给出了画图过程中会遇到的常见问题,非常的实用。
  •     R会越来越强大的!!!
  •     读过英文版,ggplot2完全指南
  •     2016.08.07至08.11,初步阅读了第一遍,在熟悉ggplot2的基础上对R语言的可视化建立了系统的体系,的确是一本精良的手册,将ggplot2绘图的各个层面都介绍到了,之后的阅读更应该像查字典一样,需要什么到书中查什么,事半功倍!
  •     比ggplot2那本更容易入门,检索的时候也更好用
  •     在学习这本书之前,我是在学习《ggplot2数据分析与图形艺术》这本书,但这本书我理解得不好,后来又看到了《R数据可视化手册》,里面的案例非常清楚,有助于理解ggplot2。
  •     赞一个!不过更高层次的数据可视化还得从plyr包和reshape2包出发去理解ggplot2~
  •     用心翻译的作品,书中干货很多,基本上平常遇到的可视化任务都能在其中找到解答或者帮助。最良心的一点是,书中的图都是彩印哦!
  •     搭配ggplot2那本味道更佳。家中常备。
  •     :无
  •     ggplot2应用指南,全彩印刷,很好的书!
  •     真的实用,很赞
  •     可视化参考书
  •     ggplot2还是挺fancy的,即便技术不那么强的社畜也可以以此征服老板
  •     对可视化的讲解非常清晰易懂,推荐使用
  •     无聊时画画图也好,只是有点贵啊。。。
  •     关于R语言 关于可视化 其实就是ggolot2的手册 质量上乘 适合常备
  •     果然是手册,案例很丰富~~
  •     不愧是手册,很详细的工具书,几乎遇到任何困难都能找他
  •     适合作为handbook,放在工位旁,在需要用的时候快速拿起来翻几页。反正我的经验是,在没有实际画图需求时,看了也会迅速遗忘
  •     可以先通读一遍,然后下载一本网上的英文PDF,cookbook就是全部知道,随用随学的
  •     全彩印刷,当然,价格也比《ggplot2》那本没全彩印刷的贵了一倍
 

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