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R语言数据可视化之美:专业图表绘制指南(全彩) 版权信息
- ISBN：9787121363665
- 条形码：9787121363665 ; 978-7-121-36366-5
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
R语言数据可视化之美:专业图表绘制指南(全彩) 本书特色
《R数据可视化之美：专业图表绘制指南》主要介绍使用R 中的ggplot2 包及其拓展包绘制专业图表的方法。《R数据可视化之美：专业图表绘制指南》先介绍了R 语言编程基础知识，以及使用dplyr、tidyr、reshape2 等包的数据操作方法；再对比了base、lattice 和ggplot2 包的图形语法。本书系统性地介绍了使用ggplot2 包及其拓展包绘制类别对比型、数据关系型、时间序列型、整体局部型等常见的二维图表的方法，以及使用plot3D 包绘制三维图表（包括三维散点图、柱形图和曲面图等）的方法。另外，《R数据可视化之美：专业图表绘制指南》也介绍了论文中学术图表的图表配色、规范格式等相关技能与知识。
R语言数据可视化之美:专业图表绘制指南(全彩) 内容简介
《R数据可视化之美：专业图表绘制指南》主要介绍使用R 中的ggplot2 包及其拓展包绘制专业图表的方法。《R数据可视化之美：专业图表绘制指南》先介绍了R 语言编程基础知识，以及使用dplyr、tidyr、reshape2 等包的数据操作方法；再对比了base、lattice 和ggplot2 包的图形语法。本书系统性地介绍了使用ggplot2 包及其拓展包绘制类别对比型、数据关系型、时间序列型、整体局部型等常见的二维图表的方法，以及使用plot3D 包绘制三维图表（包括三维散点图、柱形图和曲面图等）的方法。另外，《R数据可视化之美：专业图表绘制指南》也介绍了论文中学术图表的图表配色、规范格式等相关技能与知识。
R语言数据可视化之美:专业图表绘制指南(全彩) 目录
第1章 R语言编程与绘图基础 1
1.1 学术图表的基本概念 2
1.1.1 学术图表的基本作用 3
1.1.2 学术图表的基本类别 5
1.1.3 学术图表的绘制原则 7
1.2 你为什么要选择R 8
1.3 R软件的安装与使用 15
1.3.1 R与RStudio的安装 15
1.3.2 包的安装与加载 16
1.4 R语言编程基础 17
1.4.1 数据类型 17
1.4.2 数据结构 18
1.4.3 数据属性 21
1.4.4 数据的导入导出 23
1.4.5 控制语句与函数编写 26
1.5 R语言绘图基础 27
1.6 ggplot2图形语法 29
1.6.1 geom_×××()与stat_×××() 31
1.6.2 视觉通道映射 34
1.6.3 度量调整 37
1.6.4 坐标系 43
1.6.5 图例 52
1.6.6 主题系统 54
1.6.7 位置调整 57
1.7 学术图表的色彩运用原理 61
1.7.1 颜色模式 61
1.7.2 颜色主题的搭配原理 66
1.7.3 学术图表的颜色主题 69
1.7.4 颜色方案的拾取使用 71
1.7.5 颜色主题的应用案例 74
1.8 图表的基本类型 77
1.8.1 类别比较 78
1.8.2 数据关系 79
1.8.3 数据分布 79
1.8.4 时间序列 80
1.8.5 局部整体 80
1.8.6 地理空间 81
第2章 R语言数据处理基础 83
2.1 表格的转换 84
2.1.1 表格的变换 84
2.1.2 变量的变换 85
2.1.3 表格的排序 86
2.2 表格的整理 86
2.2.1 表格的拼接 86
2.2.2 表格的融合 87
2.2.3 表格的分组操作 89
第3章 类别比较型图表 92
3.1 柱形图系列 93
3.1.1 单数据系列柱形图 94
3.1.2 多数据系列柱形图 95
3.1.3 堆积柱形图 96
3.1.4 百分比堆积柱形图 97
3.2 条形图系列 98
3.3 不等宽柱形图 99
3.4 克利夫兰点图系列 100
3.5 坡度图 102
3.6 南丁格尔玫瑰图 103
3.7 径向柱形图 107
3.8 雷达图 109
3.9 词云 112
第4章 数据关系型图表 116
4.1 散点图系列 117
4.1.1 趋势显示的二维散点图 117
4.1.2 分布显示的二维散点图 124
4.1.3 气泡图 128
4.1.4 三维散点图 130
4.2 曲面拟合图 133
4.3 等高线图 136
4.4 切面图 138
4.5 三元相图 139
4.6 散点曲线图系列 141
4.7 瀑布图 143
4.8 相关系数图 149
4.9 韦恩图 151
4.10 树形图 152
4.11 圆堆积图 154
4.12 和弦图 156
4.13 桑基图 160
第5章 数据分布型图表 163
5.1 统计直方图和核密度估计图 165
5.1.1 统计直方图 165
5.1.2 核密度估计图 165
5.2 数据分布系列 169
5.2.1 散点分布图系列 170
5.2.2 柱形分布图系列 172
5.2.3 箱形图系列 173
5.2.4 其他图表 178
5.3 二维统计直方图和二维核密度估计图 188
5.3.1 二维统计直方图 188
5.3.2 二维核密度估计图 188
5.4 金字塔图和镜面图 192
第6章 时间序列型图表 194
6.1 折线图与面积图系列 195
6.1.1 折线图 195
6.1.2 面积图 195
6.2 日历图 199
6.3 螺旋图 202
6.4 量化波形图 207
6.5 地平线图 210
第7章 局部整体型图表 213
7.1 饼状图系列 214
7.1.1 饼图 214
7.1.2 圆环图 216
7.1.3 复合饼图系列 216
7.2 旭日图 219
7.3 矩形树状图 221
7.4 马赛克图 224
7.5 华夫饼图 227
第8章 高维数据可视化 229
8.1 高维数据的变换展示 231
8.1.1 主成分分析法 231
8.1.2 t-SNE算法 233
8.2 分面图 234
8.3 矩阵散点图 238
8.4 热力图 240
8.5 平行坐标系图 243
8.6 RadViz图 245
8.7 图标法 246
8.7.1 基于星形图的图标法 247
8.7.2 基于柱形图的图标法 249
8.7.3 切尔诺夫脸谱图 251
8.8 表格图 254
第9章 论文中学术图表的升级技能 255
9.1 图片的截取与处理软件 256
9.1.1 常见截图软件 256
9.1.2 图片处理软件 256
9.2 论文中学术图表的规范与调整 257
9.2.1 图片的格式与转换 260
9.2.2 图片的分辨率 262
9.2.3 图片的色彩要求 264
9.2.4 图片的物理尺寸 265
9.2.5 图片的标注格式 266
9.2.6 图片的占内存容量 266
9.2.7 在R中导出图表 268
9.3 图表绘制的**技能 269
9.3.1 矢量图表元素的修改 269
9.3.2 期刊论文的图片提取 271
9.3.3 图表数据的重新提取 271
参考文献 274
1.1 学术图表的基本概念 2
1.1.1 学术图表的基本作用 3
1.1.2 学术图表的基本类别 5
1.1.3 学术图表的绘制原则 7
1.2 你为什么要选择R 8
1.3 R软件的安装与使用 15
1.3.1 R与RStudio的安装 15
1.3.2 包的安装与加载 16
1.4 R语言编程基础 17
1.4.1 数据类型 17
1.4.2 数据结构 18
1.4.3 数据属性 21
1.4.4 数据的导入导出 23
1.4.5 控制语句与函数编写 26
1.5 R语言绘图基础 27
1.6 ggplot2图形语法 29
1.6.1 geom_×××()与stat_×××() 31
1.6.2 视觉通道映射 34
1.6.3 度量调整 37
1.6.4 坐标系 43
1.6.5 图例 52
1.6.6 主题系统 54
1.6.7 位置调整 57
1.7 学术图表的色彩运用原理 61
1.7.1 颜色模式 61
1.7.2 颜色主题的搭配原理 66
1.7.3 学术图表的颜色主题 69
1.7.4 颜色方案的拾取使用 71
1.7.5 颜色主题的应用案例 74
1.8 图表的基本类型 77
1.8.1 类别比较 78
1.8.2 数据关系 79
1.8.3 数据分布 79
1.8.4 时间序列 80
1.8.5 局部整体 80
1.8.6 地理空间 81
第2章 R语言数据处理基础 83
2.1 表格的转换 84
2.1.1 表格的变换 84
2.1.2 变量的变换 85
2.1.3 表格的排序 86
2.2 表格的整理 86
2.2.1 表格的拼接 86
2.2.2 表格的融合 87
2.2.3 表格的分组操作 89
第3章 类别比较型图表 92
3.1 柱形图系列 93
3.1.1 单数据系列柱形图 94
3.1.2 多数据系列柱形图 95
3.1.3 堆积柱形图 96
3.1.4 百分比堆积柱形图 97
3.2 条形图系列 98
3.3 不等宽柱形图 99
3.4 克利夫兰点图系列 100
3.5 坡度图 102
3.6 南丁格尔玫瑰图 103
3.7 径向柱形图 107
3.8 雷达图 109
3.9 词云 112
第4章 数据关系型图表 116
4.1 散点图系列 117
4.1.1 趋势显示的二维散点图 117
4.1.2 分布显示的二维散点图 124
4.1.3 气泡图 128
4.1.4 三维散点图 130
4.2 曲面拟合图 133
4.3 等高线图 136
4.4 切面图 138
4.5 三元相图 139
4.6 散点曲线图系列 141
4.7 瀑布图 143
4.8 相关系数图 149
4.9 韦恩图 151
4.10 树形图 152
4.11 圆堆积图 154
4.12 和弦图 156
4.13 桑基图 160
第5章 数据分布型图表 163
5.1 统计直方图和核密度估计图 165
5.1.1 统计直方图 165
5.1.2 核密度估计图 165
5.2 数据分布系列 169
5.2.1 散点分布图系列 170
5.2.2 柱形分布图系列 172
5.2.3 箱形图系列 173
5.2.4 其他图表 178
5.3 二维统计直方图和二维核密度估计图 188
5.3.1 二维统计直方图 188
5.3.2 二维核密度估计图 188
5.4 金字塔图和镜面图 192
第6章 时间序列型图表 194
6.1 折线图与面积图系列 195
6.1.1 折线图 195
6.1.2 面积图 195
6.2 日历图 199
6.3 螺旋图 202
6.4 量化波形图 207
6.5 地平线图 210
第7章 局部整体型图表 213
7.1 饼状图系列 214
7.1.1 饼图 214
7.1.2 圆环图 216
7.1.3 复合饼图系列 216
7.2 旭日图 219
7.3 矩形树状图 221
7.4 马赛克图 224
7.5 华夫饼图 227
第8章 高维数据可视化 229
8.1 高维数据的变换展示 231
8.1.1 主成分分析法 231
8.1.2 t-SNE算法 233
8.2 分面图 234
8.3 矩阵散点图 238
8.4 热力图 240
8.5 平行坐标系图 243
8.6 RadViz图 245
8.7 图标法 246
8.7.1 基于星形图的图标法 247
8.7.2 基于柱形图的图标法 249
8.7.3 切尔诺夫脸谱图 251
8.8 表格图 254
第9章 论文中学术图表的升级技能 255
9.1 图片的截取与处理软件 256
9.1.1 常见截图软件 256
9.1.2 图片处理软件 256
9.2 论文中学术图表的规范与调整 257
9.2.1 图片的格式与转换 260
9.2.2 图片的分辨率 262
9.2.3 图片的色彩要求 264
9.2.4 图片的物理尺寸 265
9.2.5 图片的标注格式 266
9.2.6 图片的占内存容量 266
9.2.7 在R中导出图表 268
9.3 图表绘制的**技能 269
9.3.1 矢量图表元素的修改 269
9.3.2 期刊论文的图片提取 271
9.3.3 图表数据的重新提取 271
参考文献 274
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R语言数据可视化之美:专业图表绘制指南(全彩) 相关资料
"Beautiful Visualization with R" provides a comprehensive introduction to the many types of visualisation that you can create with R. As well as foundational visualisations like bar charts, scatterplots, and histogram, this book will teach you about more complex tools like 3d plots, ternary plots, polar coordinate plots and more! Read this book to learn how to create visually compelling plots that help you understand your data. ——Hadley Wickham RStudio 首席科学家，莱斯大学统计系助理教授，ggplot2等软件包开发者 一图胜千言。用图表表达数据是人机和人际沟通的重要方式。然而，数据的复杂性、任务的多样性、用户的主观性，导致精确贴合用户需求的可视化工具难求。R语言是一个通用的数据分析工具。基于R语言的图表快速生成，是提升可视化的平民化和普适化的重要途经。感谢张杰，做了这样一个关键的尝试，相信会极大地促进数据科学的发展。 ——陈为 浙江大学教授，浙江大学计算机学院副院长，博士生导师 在大数据时代，数据可视化对数据分析的*终表达尤为重要。在众多数据可视化工具中，R与Python都是数据分析与可视化的常用工具，而本书系统地介绍了使用R语言绘制各种图表的方法。相信，本书能够极好地帮助学术科研人员展示数据分析的结果。 ——李平 澳门科技大学资讯科技学院助理教授 R 是一门用于统计计算和作图的语言，数据科学工作者钟爱的工具之一。市面上不乏详细讲述 R 语言的书籍；而本书以 R 语言为背景，通俗易懂地讲述了大量数据可视化领域的专业知识，从图形语法、色彩原理、视觉通道到各类图表的应用实践。张杰的这本书让人眼前一亮。 ——林峰 数据可视化技术专家，AntV产品架构师，ECharts 创始人
R语言数据可视化之美:专业图表绘制指南(全彩) 作者简介
张杰，数据分析与可视化达人； EasyCharts微信公众号联合主创； 著有15篇SCI(E)和SSCI学术论文； 出版专著《Excel 数据之美：科学图表与商业图表的绘制》和《R语言数据可视化之美：专业图表绘制指南》； 第11届和第12届中国R会议数据可视化演讲嘉宾； 学术研究方向为颜色科学、机器视觉、数据分析与可视化等。
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