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画柱状图。
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画柱状图
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数据科学家的分类
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4-2R Markdown
R Markdown：R code +Markdown 将Markdown转为HTML
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第4章 制作和发布报告
4-1可重复研究与可再现研究
Replication(可重复)：独立的研究者/数据/分析方法/工具得到一致的证据
Reproducible Research(可再现研究)：让数据和分析过程（code）透明
工具：R Markdown
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第4章 制作和发布报告
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Replication(可重复)：独立的研究者/数据/分析方法/工具得到一致的证据
Reproducible Research(可再现研究)：让数据和分析过程（code）透明
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Replication(可重复)：独立的研究者/数据/分析方法/工具得到一致的证据
Reproducible Research(可再现研究)：让数据和分析过程（code）透明
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第4章 制作和发布报告
4-1可重复研究与可再现研究
Replication(可重复)：独立的研究者/数据/分析方法/工具得到一致的证据
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3-11图形设备
R支持的图形设备
图形设备：1.屏幕设备（探索性分析常用）：电脑屏幕
2.文件设备（打印/文章用图常用）：向量格式（PDF）、位图（PNG/JPEG/TIFF/BMP）
3.grDevices包：包含了实现各种图形设备的代码
如何把图画到文件设备中：
pdf(file="myfig.pdf")
with(airquality,plot(Wind,Temp,main="Wind and Temp in NYC"))
dev.off()(关闭设备)（在工作路径中找到图）
getwd()(显示工作路径)
dev.copy(png,file="mycopy.png")（把图复制到png文件中）
dev.off()
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3-10R Color
R语言绘图之颜色
grDevice包：colorRamp()(返回的是0到1之间的数值) & colorRampPalette()(返回的是颜色的16进 制的表示)
颜色名字可以使用colors()获取
RColorBrewer包：三类调色板——sequential(适合顺序数据)/diverging(适合凸显极端数值)/qualitative(适合分类变量)
调色板信息可与colorRamp/colorRampPalette结合使用
colorRamp() 的用法：pal<-colorRamp(c("red","blue"))
pal(0)#red
pal(1)#blue
pal(0.5) (使用这两个颜色中间的任意一个颜色，输入小于1的数就可以)
pal(seq(0,1,len=10))(生成一系列的值，长度为10，在0到1之间)
colorRampPalette()的用法：pal<-colorRampPalette(c("red","yellow"))
pal(1)(红色) pal(2)(红色和黄色)
RColorBrewer包：library(RColorBrewer)
brewer.pal.info(查看调色板的信息)
RColorBrewer的调色板与colorRampPalette结合使用：
cols<-brewer.pal(3,"Greens")(调用了Greens调色板，取了3个颜色)
pal<-colorRampPalette(cols)
image(volcano,col=pal(20))（以3个颜色为3个端点，在3个端点中进行取值）
display.brewer.pal(3,"Greens")
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3-9ggplot2绘图系统之ggplot
library(ggplot2)
ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) +geom_point(color="steelblue",alpha=0.4,size=5)(一层加一层)
ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) +geom_point(aes(color=factor(Month)),alpha=0.4,size=5)
ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) +geom_point()+geom_smooth()(geom为几何客体 添加一条回归线) =ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) +geom_point()+stat_smooth()
ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) +geom_point()+geom_smooth(method="lm",se=FALSE,aes(col=factor(Month)))(给每个月份的数据拟合一条回归线)
ggplot(airquality,aes(Wind,Temp,col=factor(Month),group=1)+geom_point()+geom_smooth(method="lm",se=FALSE))(对所有数据进行拟合)
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3-7ggplot2绘图系统之基础知识
绘图函数：1.qplot() 类似于Base系统的plot(),参数包含aesthetics/geom/facet...
隐藏了绘图实现的细节
2.ggplot() 是核心，可以实现qplot()无法实现的功能
调用ggplot()本身并不能实现绘图，要在其基础上添加层（如geom_point()）才可 以
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3-6Lattice绘图系统之实践
library(lattice)
xyplot(Temp~Ozone,data=airquality)
airquality$Month<-factor(airquality$Month)(Month变成了分类变量)
xyplot(Temp~Ozone|Month，data=airquality,layout=c(5,1))(在不同月份下前面2个变量的关系,外显的布局是5行1列) Lattice系统适合做交互作用。
q<-xyplot(Temp~Wind,data=airquality)
print(q)
set.seed(1)(设置了一个种子点,意义是每次产生的随机数是一样的 非常重要，只要使用随机数就要设置)
x<-rnorm(100)(标准正态分布抽取的随机数)
f<-rep(0:1,each=50)(f变量只有0和1，每个数出现50次)
y<-x+f-f*x+rnorm(100,sd=0.5)(让x和y之间的关系与f变量有交互)
f<-factor(f,labels=c("Group1","Group2"))
xyplot(y~x|f,layout=c(2,1))
xyplot(y~x|f,panel=function(x,y){
panel.xyplot(x,y)
panel.abline(v=mean(x),h=mean(y),lty=2)
panel.lmline(x,y,col="red")})(在x均值在的地方画一条垂线，在y均值在的地方画一条水平线)
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3-5Lattice 绘图系统之基础知识
lattice包：xyplot/bwplot/histogram等
格式：xyplot(y~x|f*g,data)(f*g的含义是分类变量)
panel函数，用于控制每个面板内的绘图
grid包：实现了独立于base的绘图系统
lattice包是基于grid创建的；很少直接从grid包调用函数
Lattice与Base的重要区别：
Base绘图函数直接在图形设备上绘图
Lattice绘图函数返回trellis类对象，而不是直接绘图（打印函数真正执行了在设备上绘图，命令执行时，trelllis类对象会被自动打印）
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3-5Lattice 绘图系统之基础知识
lattice包：xyplot/bwplot/histogram等
格式：xyplot(y~x|f*g,data)(f*g的含义是分类变量)
panel函数，用于控制每个面板内的绘图
grid包：实现了独立于base的绘图系统
lattice包是基于grid创建的；很少直接从grid包调用函数
Lattice与Base的重要区别：
Base绘图函数直接在图形设备上绘图
Lattice绘图函数返回trellis类对象，而不是直接绘图（打印函数真正执行了在设备上绘图，命令执行时，trelllis类对象会被自动打印）
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