本文目录一览：

• 1、什么叫R语言数据可视化
• 2、如何使用R语言进行交互数据可视化
• 3、用数据说话，R语言有哪七种可视化应用
• 4、r语言怎么实现数据高级可视化效果
• 5、用数据说话，r语言有哪七种可视化应用

什么叫R语言数据可视化

比如你有一个Excel数据文件，里面数据一大堆，看起来毫无规律，你是不是想做个饼图看一下各成分分布的百分比？是不是想做个折线图看有没有相关性或其他规律？是不是想做个直方图看哪个区间分布的较多？把这些数据做个图出来看起来更直观就叫数据可视化。

当然在R里做就叫“R语言数据可视化”。它能给你远超Excel图表的可视化能力。

如何使用R语言进行交互数据可视化

说起R语言的交互包，之一个想到的应该就是rCharts包。该包直接在R中生成基于D3的Web界面。

rCharts包的安装

require(devtools)

install_github('rCharts', 'ramnathv')

rCharts函数就像lattice函数一样，通过formula、data指定数据源和绘图方式，并通过type指定图表类型。

下面通过例子来了解下其工作原理。我们以鸢尾花数据集为例，首先通过name函数对列名进行重新赋值（去掉单词间的点），然后利用rPlot函数绘制散点图(type=”point”)，并利用颜色进行分组（color=”Species”）。

library(rCharts)

names(iris) = gsub("\\.", "", names(iris))

p1 - rPlot(SepalLength ~ SepalWidth | Species, data = iris, color = 'Species', type = 'point')

p1

rCharts支持多个javascript图表库,每个都有自己的长处。每一个图表库有多个定制选项,其中大部分rCharts都支持。

NVD3 是一个旨在建立可复用的图表和组件的 d3.js 项目——它提供了同样强大的功能，但更容易使用。它可以让我们处理复杂的数据集来创建更高级的可视化。在rCharts包中提供了nPlot函数来实现。

下面以眼睛和头发颜色的数据(HairEyeColor)为例说明nPlot绘图的基本原理。我们按照眼睛的颜色进行分组(group=”eye”),对头发颜色人数绘制柱状图，并将类型设置为柱状图组合方式(type=”multiBarChart”)，这样可以实现分组和叠加效果。

library(rCharts)

hair_eye_male - subset(as.data.frame(HairEyeColor), Sex == "Male")

hair_eye_male[,1] - paste0("Hair",hair_eye_male[,1])

hair_eye_male[,2] - paste0("Eye",hair_eye_male[,2])

n1 - nPlot(Freq ~ Hair, group = "Eye", data = hair_eye_male,

type = "multiBarChart")

n1

可以通过图形右上角选择需要查看或隐藏的类别（默认是全部类别显示的），也能通过左上角选择柱子是按照分组还是叠加的方式进行摆放（默认是分组方式）。如果选择Stacked，就会绘制叠加柱状图。

用数据说话，R语言有哪七种可视化应用

一般来详说做数据分析挖掘每种编程语言基本都能做。

做分析方面

R语言

是强项。

数据可视化

是Matlab。

但是挖数据要做爬虫，这个又会用到Java和Python

Python是个全能，在分析方面有Numpy，Scipy等

数据分析库

，又有很多爬虫库，还有matplotlib的库把数据可视化。

r语言怎么实现数据高级可视化效果

R是非常常用的分析工具，而当数据量较大时，用R语言需要需用更多的时间来完成训练模型，spark作为大规模数据计算框架，采用内存计算，可以短时间内完成大量的数据的处理及计算模型，但缺点是不能图形展示！

用数据说话，r语言有哪七种可视化应用

一般来详说做数据分析挖掘每种编程语言基本都能做。 做分析方面R语言是强项。 数据可视化是Matlab。 但是挖数据要做爬虫，这个又会用到Java和Python Python是个全能，在分析方面有Numpy，Scipy等数据分析库，又有很多爬虫库，还有matplotlib的库...