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编程问答

送书|北大出版:R语言数据分析与可视化从入门到精通

發(fā)布時(shí)間:2025/3/15 编程问答 20 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 送书|北大出版:R语言数据分析与可视化从入门到精通 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

生物信息學(xué)習(xí)的正確姿勢(shì)

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R統(tǒng)計(jì)和作圖

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  • 高通量數(shù)據(jù)中批次效應(yīng)的鑒定和處理 - 系列總結(jié)和更新

  • 論文圖表基本規(guī)范

  • 學(xué)術(shù)圖表的基本配色方法

  • 數(shù)據(jù)可視化基本套路總結(jié)

  • Graphpad,經(jīng)典繪圖工具初學(xué)初探

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  • R語言 - 基礎(chǔ)概念和矩陣操作

  • R語言 - 熱圖簡(jiǎn)化

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  • R語言 - 箱線圖(小提琴圖、抖動(dòng)圖、區(qū)域散點(diǎn)圖)

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  • ggplot2學(xué)習(xí)筆記之圖形排列

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  • 用R在地圖上繪制網(wǎng)絡(luò)圖的三種方法

  • PCA主成分分析實(shí)戰(zhàn)和可視化 附R代碼和測(cè)試數(shù)據(jù)

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  • 12個(gè)ggplot2擴(kuò)展包幫你實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的可視化

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  • 交集intersect、并集union、找不同setdiff

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  • 1數(shù)據(jù)類型(向量、數(shù)組、矩陣、 列表和數(shù)據(jù)框)

  • 2讀寫數(shù)據(jù)所需的主要函數(shù)、與外部環(huán)境交互

  • 3數(shù)據(jù)篩選——提取對(duì)象的子集

  • 4向量、矩陣的數(shù)學(xué)運(yùn)算

  • 5控制結(jié)構(gòu)

  • 6函數(shù)及作用域

  • 7認(rèn)識(shí)循環(huán)函數(shù)lapply和sapply

  • 8分解數(shù)據(jù)框split和查看對(duì)象str

  • 9模擬—隨機(jī)數(shù)、抽樣、線性模型

  • 1初識(shí)ggplot2繪制幾何對(duì)象

  • 2圖層的使用—基礎(chǔ)、加標(biāo)簽、注釋

  • 3工具箱—誤差線、加權(quán)數(shù)、展示數(shù)據(jù)分布

  • 4語法基礎(chǔ)

  • 5通過圖層構(gòu)建圖像

  • 6標(biāo)度、軸和圖例

  • 7定位-分面和坐標(biāo)系

  • 8主題設(shè)置、存儲(chǔ)導(dǎo)出

  • 9繪圖需要的數(shù)據(jù)整理技術(shù)

  • 創(chuàng)建屬于自己的調(diào)色板

  • 28個(gè)實(shí)用繪圖包,總有幾個(gè)適合你

  • 熱圖繪制

  • R做線性回歸

  • 繪圖相關(guān)系數(shù)矩陣corrplot

  • 相關(guān)矩陣可視化ggcorrplot

  • 繪制交互式圖形recharts

  • 交互式可視化CanvasXpress

  • 聚類分析factoextra

  • LDA分析、作圖及添加置信-ggord

  • 解決散點(diǎn)圖樣品標(biāo)簽重疊ggrepel

  • 添加P值或顯著性標(biāo)記ggpubr

  • Alpha多樣性稀釋曲線rarefraction curve

  • 堆疊柱狀圖各成分連線畫法:突出組間變化

  • 沖擊圖展示組間時(shí)間序列變化ggalluvial

  • 桑基圖riverplot

  • 微生物環(huán)境因子分析ggvegan

  • 五彩進(jìn)化樹與熱圖更配ggtree

  • 多元回歸樹分析mvpart

  • 隨機(jī)森林randomForest?分類Classification?回歸Regression

  • 加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析WGCNA

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  • 道友,來Rstudio里面看動(dòng)畫了

  • 用了這么多年的PCA可視化竟然是錯(cuò)的!!!

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本期的留言主題是:您認(rèn)為如何高效學(xué)習(xí)R?歡迎轉(zhuǎn)發(fā)朋友圈并留言評(píng)論。

留言得贊最高者獲得下面由北京大學(xué)出版社贊助的書籍(聯(lián)系小編時(shí)請(qǐng)附上分享截圖),結(jié)果在下一期送書活動(dòng)中公布:

1. 理論為輔、實(shí)踐為主。本書涉及一些必要的理論知識(shí),特別是在數(shù)據(jù)分析部分,但總體以實(shí)踐為主,因此幾乎每節(jié)都有大量的代碼,方便讀者實(shí)踐。

2. 知識(shí)全面、系統(tǒng)。本書在介紹了R語言的基礎(chǔ)知識(shí)后,從數(shù)據(jù)獲取和導(dǎo)出、數(shù)據(jù)清理和操作、數(shù)據(jù)分析和可視化方面分別進(jìn)行了探討,內(nèi)容由淺入深、循序漸進(jìn)。

3. 案例廣泛。本書中的案例涉及心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、醫(yī)學(xué)、商業(yè)和經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域,但并不需要讀者具備這些領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)。

4. “新手問答”和“小試牛刀”知識(shí)模塊。“新手問答”主要對(duì)讀者學(xué)習(xí)過程中易出現(xiàn)的疑問或容易犯的錯(cuò)誤進(jìn)行針對(duì)性的解答;“小試牛刀”結(jié)合每章知識(shí)及相關(guān)技能,列舉綜合上機(jī)案例,讓讀者在學(xué)完一章內(nèi)容后能及時(shí)回顧和練習(xí),旨在讓讀者鞏固知識(shí)、學(xué)以致用。

參加當(dāng)當(dāng)每滿100減50活動(dòng)~

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的送书|北大出版:R语言数据分析与可视化从入门到精通的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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