直方图和散点图是可视化数据和变量之间关系的好方法,但最近我一直想知道我缺少哪些可视化技术。你认为最未被充分利用的情节是什么?
答案应该:
我真的同意其他海报:塔夫特的书很棒,值得一读。
首先,我会向您指出今年早些时候“查看数据”中关于 ggplot2 和 ggobi 的一个非常好的教程。除此之外,我只强调一个来自 R 的可视化和两个图形包(它们不像基础图形、格子或 ggplot 那样广泛使用):
热图
我真的很喜欢可以处理多变量数据的可视化,尤其是时间序列数据。 热图对此很有用。David Smith 在 Revolutions 博客上推荐了一款非常简洁的产品。这是 Hadley 提供的 ggplot 代码:
stock <- "MSFT" start.date <- "2006-01-12" end.date <- Sys.Date() quote <- paste("http://ichart.finance.yahoo.com/table.csv?s=", stock, "&a=", substr(start.date,6,7), "&b=", substr(start.date, 9, 10), "&c=", substr(start.date, 1,4), "&d=", substr(end.date,6,7), "&e=", substr(end.date, 9, 10), "&f=", substr(end.date, 1,4), "&g=d&ignore=.csv", sep="") stock.data <- read.csv(quote, as.is=TRUE) stock.data <- transform(stock.data, week = as.POSIXlt(Date)$yday %/% 7 + 1, wday = as.POSIXlt(Date)$wday, year = as.POSIXlt(Date)$year + 1900) library(ggplot2) ggplot(stock.data, aes(week, wday, fill = Adj.Close)) + geom_tile(colour = "white") + scale_fill_gradientn(colours = c("#D61818","#FFAE63","#FFFFBD","#B5E384")) + facet_wrap(~ year, ncol = 1)
最终看起来有点像这样:
RGL:交互式 3D 图形
另一个值得努力学习的软件包是 RGL ,它可以轻松地提供创建交互式 3D 图形的能力。网上有很多例子(包括在 rgl 文档中)。
R-Wiki 有一个很好的例子,说明如何使用 rgl 绘制 3D 散点图。
戈壁
另一个值得了解的包是rggobi。有一本关于该主题的 Springer 书籍,以及许多很棒的在线文档/示例,包括“查看数据”课程。