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  • R語言數據可視化:科技圖表繪制
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 程序設計
    【市場價】
    640-926
    【優惠價】
    400-579
    【作者】 芯智、龍勝 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  程序設計  其他 
    【出版社】清華大學出版社 
    【ISBN】9787302649373
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787302649373
    作者:芯智、龍勝

    出版社:清華大學出版社
    出版時間:2024年01月 

        
        
    "

    產品特色

    編輯推薦

    《R語言數據可視化:科技圖表繪制》由兩位具有多年數據分析與科研繪圖經驗的專家精心編撰,旨在幫助讀者輕松掌握利用R語言及ggplot2等可視化包繪制引人入勝的專業圖表。
    《R語言數據可視化:科技圖表繪制》內容涵蓋了R語言基礎、兩大繪圖繫統和使用ggplot2等可視化包實現數據可視化各種方法,全書提供了40餘種圖表繪制與美化技巧,100餘個操作範例,150餘幅精美圖圖表,簡明易學,按步驟操作即可獲得想要的效果。
    為了使您更好地學習和應用本書的知識,本書還提供了方便的視頻教學、資源文件和數據集,幫助您上機演練習更方便。
    無論您是科研工作者、工程師還是在校學生,相信它會成為您在數據分析與科研繪圖領域的得力助手,並從中受益。

     
    內容簡介

    《R語言數據可視化:科技圖表繪制》結合編者多年的數據分析與科研繪圖經驗精心編撰,旨在幫助讀者利用R語言及ggplot2在內的多種可視化包繪制引人入勝的專業化圖表。全書共11章,第1~3章主要講解R語言的基礎知識,包括對像與變量、數據結構、數據存取、傳統及網格繪圖繫統的繪圖函數及參數控制,尤其對ggplot2包進行了詳細講解。第4~11章結合R及其附加包的數據可視化功能,分別講解類別比較數據、數值關繫數據、分布式數據、層次關繫數據、網絡關繫數據、局部整體型數據、時間序列數據、多維數據的可視化實現方法。幫助讀者盡快掌握利用R語言及可視化包進行科技圖表的制作與數據展示。 《R語言數據可視化:科技圖表繪制》注重基礎,內容翔實,突出示例講解,既適合廣大科研工作者、工程師和在校學生等不同層次的讀者自學使用,也可以作為大中專院校相關專業的教學參考書。

    作者簡介

    芯智(筆名)
    畢業於航空航天大學,現就職於中國科學院,從事科研工作近二十年。參與國家科技重大專項攻關任務,熟練掌握各種工程應用與數據分析軟件,曾獲得國家專利獎、北京市專利獎和中科院成果轉化特等獎等榮譽。
    龍勝
    畢業於重慶大學,現就職於陸軍工程大學,從事科研教學科研工作多年,精通R、MATLAB、Origin等工程應用軟件,擅長數據分析與科研圖表繪制。發表SCI、EI及核心論文多篇,申請獲授權國際/國內發明專利多項。

    目錄
    第1章 R語言基礎 1
    1.1 R語言概述 1
    1.1.1 R語言的誕生 1
    1.1.2 R語言的特點 2
    1.1.3 R語言繪圖繫統 3
    1.1.4 圖形語法4
    1.2 R語言的獲取與安裝 5
    1.2.1 安裝程序下載 5
    1.2.2 R語言的安裝與啟動 7
    1.2.3 輔助工具RStudio 8
    1.2.4 包的安裝與加載 · 10
    1.3 對像與變量 13
    1.3.1 對像 13
    1.3.2 變量 14

    第1章 R語言基礎 1


    1.1 R語言概述 1


    1.1.1 R語言的誕生 1


    1.1.2 R語言的特點 2


    1.1.3 R語言繪圖繫統 3


    1.1.4 圖形語法4


    1.2 R語言的獲取與安裝 5


    1.2.1 安裝程序下載 5


    1.2.2 R語言的安裝與啟動 7


    1.2.3 輔助工具RStudio 8


    1.2.4 包的安裝與加載 · 10


    1.3 對像與變量  13


    1.3.1 對像  13


    1.3.2 變量  14


    1.4 數據結構  15


    1.4.1 數據類型  16


    1.4.2 向量  17


    1.4.3 矩陣與數組 21


    1.4.4 數據框  23


    1.4.5 列表  26


    1.4.6 因子  29


    1.5 數據存取與抽樣  30


    1.5.1 數據存取  30


    1.5.2 數據抽樣  33


    1.6 獲取幫助信息  34


    1.6.1 使用內置幫助函數  34


    1.6.2 R語言相關軟件和資料 35


    1.7 本章小結  35


    第2章 傳統繪圖繫統  36


    2.1 常用的繪圖函數  36


    2.1.1 高級繪圖函數  36


    2.1.2 低級繪圖函數  41


    2.2 圖形參數控制 · 45


    2.2.1 圖形控制  45


    2.2.2 顏色控制  50


    2.3 頁面布局  53


    2.3.1 par()函數  54


    2.3.2 layout()函數  55


    2.3.3 同時打開多個繪圖窗口 57


    2.4 本章小結  58


    第3章 網格繪圖繫統  59


    3.1 基本語法  59


    3.1.1 ggplot2語法框架  60


    3.1.2 數據和圖形屬性映射 60


    3.1.3 幾何對像 63


    3.1.4 統計變換  68


    3.2 坐標繫統  72


    3.2.1 笛卡兒坐標繫  72


    3.2.2 極坐標繫  74


    3.2.3 地理坐標繫  75


    3.3 圖形分面 76


    3.4 標度函數  78


    3.4.1 顏色標度函數  79


    3.4.2 坐標標度函數  85


    3.5 主題函數  89


    3.6 注釋  94


    3.6.1 添加文本注釋  94


    3.6.2 通過嵌套為圖形做注釋  98


    3.6.3 為坐標軸添加對數刻度線  98


    3.7 頁面布局與保存 99


    3.7.1 頁面布局 100


    3.7.2 保存圖形  105


    3.8 本章小結  105


    第4章 類別比較數據可視化106


    4.1 柱狀圖 106


    4.1.1 柱狀圖釋義 106


    4.1.2 單一柱狀圖  107


    4.1.3 分組柱狀圖 108


    4.1.4 堆積柱狀圖109


    4.1.5 百分比柱狀圖  110


    4.1.6 均值柱狀圖  111


    4.1.7 不等寬柱狀圖  112


    4.2 條形圖  113


    4.3 棒棒糖圖  114


    4.3.1 基礎棒棒糖圖  115


    4.3.2 帶基線的棒棒糖圖 119


    4.3.3 克利夫蘭點圖 120


    4.3.4 啞鈴圖 122


    4.4 雷達圖 124


    4.5 玫瑰圖  131


    4.6 徑向柱狀圖  135


    4.6.1 基礎徑向柱狀圖 135


    4.6.2 帶標簽的徑向柱狀圖 137


    4.6.3 帶斷點的徑向柱狀圖 138


    4.6.4 分組徑向柱狀圖 139


    4.6.5 為徑向柱狀素  142


    4.6.6 分組堆疊徑向柱狀圖 144


    4.7 詞雲圖  147


    4.8 本章小結  150


    第5章 數值關繫數據可視化 151


    5.1 散點圖 151


    5.1.1 二維散點圖  152


    5.1.2 三維散點圖153


    5.1.3 線性擬合與置信區間 154


    5.1.4 帶標定區域的散點圖 ·156


    5.1.5 利用viridis包繪制散點圖  158


    5.2 氣泡圖  161


    5.2.1 繪制基礎氣泡圖  161


    5.2.2 美化氣泡圖  162


    5.3 等高線圖 164


    5.相圖  167


    5.5 瀑布圖  171


    5.6 火山圖  172


    5.7 本章小結  179


    第6章 分布式數據可視化 180


    6.1 直方圖 180


    6.2 核密度圖  182


    6.3 箱線圖  185


    6.4 小提琴圖  188


    6.5 金字塔圖 195


    6.6 脊線圖 201


    6.7 點陣圖 204


    6.8 本章小結 208


    第7章 層次關繫數據可視化  209


    7.1 旭日圖 209


    7.2 樹狀圖  215


    7.3 桑基圖 223


    7.4 矩形樹狀圖 228


    7.5 圓堆積圖 233


    7.6 本章小結 239


    第8章 網絡關繫數據可視化  240


    8.1 節點鏈接圖 240


    8.2 弧線圖 248


    8.3 蜂巢圖 253


    8.4 和弦圖 256


    8.5 邊綁定圖 262


    8.6 本章小結 269


    第9章 局部整體型數據可視化 270


    9.1 餅圖 270


    9.2 散點復合餅圖 273


    9.3 華夫圖 275


    9.4 馬賽克圖 280


    9.5 本章小結 285


    第10章 時間序列數據可視化  286


    10.1 折線圖 286


    10.2 面積圖 289


    10.3 地平線圖 294


    10.4 螺旋圖 298


    10.5 日歷圖 304


    10.6 本章小結307


    第11章 多維數據可視化  308


    11.1 熱圖 308


    11.2 矩陣散點圖  314


    11.3 平行坐標圖 320


    11.4 本章小結 ·325


    參考文獻  326

    前言

    歡迎閱讀《R語言數據可視化:科技圖表繪制》!本書的目標是幫助讀者掌握數據可視
    化的藝術,並深入理解如何利用R語言和其強大的ggplot2包等工具創建引人入勝的圖形和
    數據可視化。數據可視化是數據科學和數據分析的重要組成部分,它允許我們將復雜的數
    據變得更加容易理解和有意義。
    R語言是一種強大的開源數據分析和統計建模工具,備受數據科學家、研究人員和業
    界專業人士的喜愛。它的靈活性、擴展性和豐富的數據處理能力使其成為數據可視化的理
    想平臺。作為一種開放源代碼的語言,R語言擁有一個龐大的社區支持,這意味著用戶可以
    輕松訪問數千個數據分析和可視化包。


    歡迎閱讀《R語言數據可視化:科技圖表繪制》!本書的目標是幫助讀者掌握數據可視
    化的藝術,並深入理解如何利用R語言和其強大的ggplot2包等工具創建引人入勝的圖形和
    數據可視化。數據可視化是數據科學和數據分析的重要組成部分,它允許我們將復雜的數
    據變得更加容易理解和有意義。
    R語言是一種強大的開源數據分析和統計建模工具,備受數據科學家、研究人員和業
    界專業人士的喜愛。它的靈活性、擴展性和豐富的數據處理能力使其成為數據可視化的理
    想平臺。作為一種開放源代碼的語言,R語言擁有一個龐大的社區支持,這意味著用戶可以
    輕松訪問數千個數據分析和可視化包。
    R語言中的ggplot2包是最受歡迎的數據可視化包之一,它的強大之處在於設計理念和
    優雅的語法。使用ggplot2可以輕松創建各種圖表,從簡單的散點圖到復雜的多變量圖形,
    而無須過多地編程。
    本書會引導讀者逐步學習如何使用R語言及可視化包來創建令人印像深刻的數據可視
    化圖表。根據內容安排,本書共11章,章節安排如下:
    第1章 R語言基礎 第2章 傳統繪圖繫統
    第3章 網格繪圖繫統 第4章 類別比較數據可視化
    第5章 數值關繫數據可視化 第6章 分布式數據可視化
    第7章 層次關繫數據可視化 第8章 網絡關繫數據可視化
    第9章 局部整體型數據可視化 第10章 時間序列數據可視化
    第11章 多維數據可視化
    書中的數據可視化應用部分提供了大量繪圖示例,這些示例方便為讀者提供繪圖思
    路,並展示了R語言及相關繪圖包的強大功能,讀者可以在此基礎上進一步美化練習操作。
    本書內容可以起到拋磚引玉的作用,對於各繪圖包的詳細功能,讀者可以參考對應的說明
    文件深入學習。
    本書編寫過程參考了R包的繫列幫助文檔,數據部分采用了自帶數據。在學習過程中,
    如果需要本書的原始數據,請關注“算法仿真”公眾號,並發送關鍵詞104981獲取數據下載
    鏈接。為幫助讀者學習,在“算法仿真”公眾號中會不定期提供綜合應用示例幫助讀者進
    一步提高作圖水平。
    R語言及附屬包本身是一個龐大的資源庫與知識庫,本書所講難窺其全貌,雖然在本
    書的編寫過程中力求敘述準確、完善,但由於編者水平有限,書中欠妥之處在所難免,希望
    讀者和同仁能夠及時指出,共同促進本書質量的提高。
    本書結構合理、敘述詳細、示例豐富,既適合廣大科研工作者、工程師和在校學生等
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    編 者 
    2023 年 12 月

















     
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