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R语言图表美化——巧用分面表达优化图表布局，做出堪比杂志级视觉体验的商务图表
图表的优化布局在Excel中一直都是个大难题，难在Excel软件固有的限制。特别是在制作多序列多分类图表的时候，放在一个图中显得序列过于拥挤，影响视觉效果，做出分面表达又耗时费力，需要掌握诸多技巧，（版式设计呀、单元格锚定呀等等、照相机呀什么的）是在是有心无力。但是像R语言这样依靠图形语法来控制的作
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当PowerBI遇到R语言
PowerBI作为微软系最新的商务智能办公系统，自去年发布以来，一直都备受瞩目。它的更新频次相当之高，功能更新迭代非常迅速。大概对可视化领域稍有涉猎的朋友们，都明白其中缘由，大数据与云计算的趋势席卷全球，海量数据处理成为了限制各行业发展的掣肘。而受制于编程工具的门槛，大部分数据处理业务人员，可能要严
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R语言可视化——预设配色系统及自定义色板
关于配色的话题，已经聊过很多次了，但是就像是之前说过的，对于图形可视化而言，配色决定着作品的“颜值”,谈再多次都不嫌多。今天是R语言配色系统综合篇的上篇（当然是有下篇啦，下篇将会教你如何优雅的提取各种高大上配色主题，作为己用。经过几天的研究，小魔方已经发现了如果将各种高质量配色包中的主题色板通过函数
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R语言数据可视化——颜色综合运用与色彩方案共享
今天这篇主要讲解R语言颜色综合运用，主要跟大家介绍如何提取那些专业色彩包中的颜色搭配用于在基础绘图系统和高级绘图系统中共享。其实无论是R语言的预设配色系统、自定义颜色表还是哪些专属配色包，我们所使用（或者R语言识别的）的仅仅就是一组字符向量所代表的色值而已，并不神秘。通过scales中的色彩获取函数
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R语言可视化——一个神奇的配色网站~
今天不聊关于ggplot图表的知识，我们聊一聊一个提供地图配色方案的网站——http://ColorBrewer2.org。不要觉得这样太小题大做（关于图表配色，已经发过N多篇推送），为什么一直在强调配色这个话题，因为它实在是——太很重要了，至少对于实际商务应用场合的数据地图而言……我的公众号菜单中
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R语言可视化——多图层叠加（离散颜色填充与气泡图综合运用）
今天这一篇是昨天推送的基础上进行了进一步的深化，主要讲如何在离散颜色填充的地图上进行气泡图图层叠加。为了使得案例前后一致，仍然使用昨天的数据集。加载包：library(ggplot2)library(plyr)library(maptools)library(sp)导入中国省界地图：china_ma
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R语言可视化——地图填充与散点图图层叠加
今天跟大家分享关于如何在地图图层上添加散点图。散点图需要精确的经纬度信息才能在叠加的图层上进行映射，因此我们选用中国省级轮廓地图以及各省省会城市的经纬度进行案例演示。加载包：library(ggplot2)library(plyr)library(maptools)library(sp)导入中国省界
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R语言可视化——ggplot图表系统中的辅助线
在之前的推送中，曾经有过一篇介绍excel图表辅助线的制作方法，其中用到的技巧五花八门、令人眼花缭乱。而ggplot图表系统中的辅助线添加起来却异常简单，非常易于操作。这主要得益于ggplot函数系统的图层控制理念以及该包的开发者很早就意识到图表辅助线这一层面的图表元素需求。接下来我以几个案例的形式
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R语言可视化——ggplot图表系统中的形状
今天跟大家分享ggplot图表系统中形状。在ggplot函数系统中，形状是一类重要的映射属性，如同颜色一样，它可以被赋予给变量，当然也可以直接指定实际的形状类别。library(ggplot2)library(reshape2)data<-data.frame(Name=c("苹果","谷歌"
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R语言可视化——ggplot图表中的线条
今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。不要觉得专门为线条写一章推送有点小题大做，其实线条对于图表而言，功不可没，即便是不起眼的网格、轴线、或者线条的粗线、线型、磅数等都将决定着你的图表品质。R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多，最常见的场景就是我们做geom_l
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R语言可视化——ggplot图表配色技巧
今天跟大家分享ggplot图表的配色原理与基本技巧。图表配色是一个很深奥的话题，多亏了R语言平台的众多开发者贡献的配色包，让图表的配色不再深不可测。这里我暂且将所有的配色场景划分为两类：离散变量配色与连续变量配色ggplot函数的配色机制相对来说比较智能，当你给colour或者fill属性指定给变量
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R语言可视化——订制ggplot2主题
ggplot作图系统在R预言诸多可视化包中之所以如此的风靡，除了它拥有自己的图层理念之外，我觉得还要归功于它对于图表细节元素的灵活调整。对于ggplot的初学者而言，可能没有太多的在意图表的主题是否优雅，配色是否美观，仅求能够准确无误的出图就OK了。但是如果仅限于此，那么使用ggplot作图真的就是
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R语言可视化——图表排版之一页多图
昨天跟大家分享了关于图表嵌套的函数用法，今天跟大家分享在多图情况下如何正确的进行图表的版面布局。这里要分享的图表版面设计其实就是指，在做了很多图的情况下，如何将诸多图表合理的布局在一张大的版面上，而不是一幅一幅的导出最后在其他软件中手动拼凑。这个技能在制作多图仪表盘场景下，将会特别有用：还需要强调下
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R语言可视化——图表嵌套（母子图）
之前在学习ggplot的时候，一直存在着一个困惑。就是这个函数是否允许两个做出来的两个相关图表重叠嵌套（也就是在一个大图（主图）的边缘位置，放置另一个缩小版的小图）。这个想法很奇葩，本来想着没啥希望，鉴于该包的开发者那犀利的审美观，估计也不能允许这种情况的发生。不过最近浏览一位大神的博客，真的有这种
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R语言可视化——地图与气泡图结合应用
今天跟大家分享如何在地图上进行散点图、气泡图绘制。昨天跟大家介绍了ggplot函数进行地图绘制的原理，通过轮廓点和分组来定义每一个地区（国家边界），通过多边形填充来完成区域填色。ggplot的图层叠加原理晕允许我们在坐标系统的叠加多个图层；所以在地图上叠加散点、甚至气泡可以很容易的实现：包的导入：l
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R语言可视化——多边形与数据地图填充
ggplot函数中有一类特殊的图表类型叫做多边形，很难用传统的视角来定义它属于哪一类图表，因为它能够呈现信息多种多样。特别是在做某些比较高阶的图表——地图时，这种多边形函数便能够大显神通。之前本公众号所推送的所有涉及地图图表绘制所使用的技巧，几乎全部都依赖多边形函数的支持。library(ggplo
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R语言可视化——极坐标变换与衍生图表类型
今天这篇内容会比较杂乱一点，因为会讲到ggplot函数中的一大类通过极坐标支持才能呈现出来的图表效果。ggplot作图背后的图表哲学，没有给予饼图（以及衍生出的圆环图、玫瑰图等放射状图表类型）存在的空间（主要是该包的开发者个人的审美观，比较反感次坐标轴以及功能类型雷同的重复性图层函数，所以它宁可开发
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R语言信息可视化——文字云
这一篇跟大家分享R语言信息可视化——文字云。R语言可以轻松处理信息可视化，并且很早就有专用的信息可视化包——WordCloud。可是这个第一版的文字云工具，真的超级烂，不仅参数多，而且呈现效果烂，无法自定义形状，颜色也不好搭配。今天的主角是WordCloud2，该包的升级版（虽然我不知道这两个包是否
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R语言数据可视化之——TreeMap
今天这一篇跟大家分享R语言数据可视化之——TreeMap。在R语言中制作树状图需要独立的树状图工具包——TreeMap的支持。该包中提供特有的treemap函数结合各参数对树状图进行一系列元素进行个性化定制、调整。数据集使用本人虚构的某公司在中国各个大区、省份的销售额、利润增长率指标（假设各省份都有
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R语言学习笔记——柱形图
今天分享R语言中的柱形图，所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成。其实R语言本身就带有各种作图函数，比如plot、bar、pie等，而且语法非常简单明了，为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢？一个例子就能感受到：plot(mpg$cty,mpg$
