导图社区 关系关联性可视化知识点笔记
关系关联性可视化知识点笔记：数值轴：表现某一延续性变量的数值；柱形高度：表现柱形所有取值域出现的频率/可能性。
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关系关联性可视化知识点笔记
在关系中寻求什么
探求不同变量间的关系
因果
关联
关联性
当一件事变化时，另一件事也可能发生某种变化
更多的圆点
基本框架
x轴
自变量
y轴
因变量
相关性
正相关
点的位置越来越高
负相关
点的位置越来越低
不相关
创建散点图
R创建
为了使图表更清楚，可以拿掉离群点
Ch7讨论离群点的重要性
LOESS曲线
探索更多的变量
创建散点图矩阵
plot(crime2[,2:9])
pairs(crime2[,2:9], panel=panel.smooth)
Illustrator改善
削弱杂乱感，强调重点
气泡
特点
一次比较3个变量
注意
气泡的大小是根据面积来的
创建气泡图
symbols()
注意：circles参数是半径
inches设置最大圆的大小
text()
添加标签
cex：控制文本大小，默认1
分布
老式的分布图表
创建茎叶图
茎叶图
按某种顺序填写数字
最终得到的结果可以让读者对数据的分布有大致了解
有关分布的柱形
数值轴
表现某一延续性变量的数值
频率/可能性
根据群体中给定的比例值进行尺度标识
柱形高度
表现柱形所有取值域出现的频率/可能性
柱形宽度
变现数值轴上的某个取值域，所有柱形所代表的取值域应当一致
没有具体意义
创建直方图
hist()
breaks：取值域个数
summary()
获得平均数、中位数和众数
延续性的密度
创建密度图
density()
估算曲线中的各数据点
调用的数据不能有缺失值
is.na()判断
write.table()
保存到文本文件
plot()
将密度图和直方图绘制在一起
histogram()和lines()
对照和比较
多个分布图表
创建直方图矩阵
lattice工具包
必须按该函数接受的格式传数据
Python修改
R的reshape工具包
标签
如果数字存储的，则自动生成一条橙色竖线指示数值
修改为字符串
summary()找出异常值
调整顺序
update()
par()
Illustrator美化
系列组图
把大量小图表归于一起
