利用R语言绘制小提琴图加箱线图
小提琴图加箱线图的代码，如下：
123456789101112131415161718192021222324252627282930# Librarieslibrary(ggplot2)library(dplyr)library(hrbrthemes)library(viridis)# create a datasetdata <- data.frame( name=c( rep("A",500), rep("B",500), rep("B",500), rep("C",20), rep('D', 100) ), value=c( rnorm(500, 10, 5), rnorm(500, 13, 1), rnorm(500, 18, 1), rnorm(20, 25, 4), rnorm(100, 12, 1) ))# sample sizesample_size = data %>% group_by(name) %>% summarize(num=n()) ...
用ggally包绘制散点图矩阵
ggally包的ggpairs()功能GGally允许建立一个散点图矩阵。
每对数值变量的散点图绘制在图的左侧。Pearson 相关显示在右侧。可变分布在对角线上可用。
代码如下：
12345678910# 评估变量的分布和相关性library(GGally) # 创建原始数据data <- data.frame( var1 = 1:100 + rnorm(100,sd=20), v2 = 1:100 + rnorm(100,sd=27), v3 = rep(1, 100) + rnorm(100, sd = 1)) data$v4 = data$var1 ** 2 data$v5 = -(data$var1 ** 2) ggpairs(data, title="correlogram with ggpairs()")
效果图
用ggplot2作气泡图
气泡图是具有第三个维度的散点图，第三维度通过散点的大小来表示。画气泡图至少需要三个维度的数据，分别是x，y和表示气泡大小的维度。下面用一个例子来说明，其中，x是人均GDP，y是预期寿命，圆圈大小表示人口，代码如下：
1234567891011# 导入包library(ggplot2)library(dplyr)#gapminder提供了数据集library(gapminder)data <- gapminder %>% filter(year=="2007") %>% dplyr::select(-year)# 最基本的气泡图ggplot(data, aes(x=gdpPercap, y=lifeExp, size = pop)) + geom_point(alpha=0.7)
图1
控制圆的大小：scale_size()
我们需要在上一张图表上改进的第一件事是气泡大小。scale_size()允许使用range参数设置最小和最大圆圈的大小。请注意，您可以使用 自定义图例名称name。
注意：圆圈经常重叠。为避免图表顶部出 ...
PDSI干旱指数R代码
帕默尔干旱指数通常指帕默尔干旱强度指数，即PDSI，是一种在气象、气候、农业、水文水资源等领域广泛应用的干旱指数，由美国气象学家韦恩·帕默尔（Wayne Palmer）于1965年提出。
帕默尔干旱指数（PDSI）是一个基于水量供需关系的干旱指数，在当地水分供不应求时即为干旱，否则为湿润。水分供给量相对容易求得，通常可以降水量代替；而水分需求量的推算则较为复杂，因其涉及到受到气温、土壤性质、土地利用等因素影响的蒸散发及土壤水分变化等方面。对于这一问题，帕默尔提出了“当前情况下的气候适宜”（climatically appropriate for existing conditions，CAFEC）的概念，定义了“气候适宜降水量”来作为水分需求量，并以实际降水量与其差值来界定水分盈亏状况。PDSI不仅能考虑当前的水分供需状况，还能考虑前期干湿状况及其持续时间来对当前干旱状况的影响，物理意义明确，是一个能较为客观合理地定量描述干旱的干旱指数。
PDSI值通常介于-4到4之间，当其值大于0时则为湿润，反之为干旱，不同大小的值反映不同的干旱或湿润等级。
下面是计算PDSI干旱指数的R代码：
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corrplot包绘制相关系数图
R包corrplot提供了一个关于相关矩阵的可视化探索工具，支持自动变量重新排序，以帮助检测变量之间的隐藏模式。
corrplot 非常易于使用，并在可视化方法、图形布局、颜色、图例、文本标签等方面提供了丰富的绘图选项。它还提供 p 值和置信区间，以帮助用户确定相关性的统计显着性。
corrplot()有大约 50 个参数，但最常见的参数只有几个。在大多数场景中，我们只需要一行代码就可以得到一个相关矩阵图。
最常用的参数有method, type, order, diag等。
methodcorrplot 包中有七种可视化方法（参数）， 分别是 circle, square, ellipse, number, shade, color, pie。默认颜色设置下，字形的颜色强度与相关系数成正比。
circle/square，圆形或正方形的面积表示相应相关系数的绝对值。
ellipse，椭圆的偏心率参数化地缩放到相关值。
number, 不同颜色的系数数字。
color，大小相同的正方形，颜色不同。
shade, 类似于color, 但负系数字形带有阴影。
pie，圆圈顺时针填 ...
