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演示数据集
library(gapminder)
head(gapminder)
## # A tibble: 6 x 6
## country continent year lifeExp pop gdpPercap
## <fct> <fct> <int> <dbl> <int> <dbl>
## 1 Afghanistan Asia 1952 28.8 8425333 779.
## 2 Afghanistan Asia 1957 30.3 9240934 821.
## 3 Afghanistan Asia 1962 32.0 10267083 853.
## 4 Afghanistan Asia 1967 34.0 11537966 836.
## 5 Afghanistan Asia 1972 36.1 13079460 740.
## 6 Afghanistan Asia 1977 38.4 14880372 786.`
动态图
p <- ggplot(
gapminder,
aes(x = gdpPercap, y=lifeExp, size = pop, colour = country)
) +
geom_point(show.legend = FALSE, alpha = 0.7) +
scale_color_viridis_d() +
scale_size(range = c(2, 12)) +
scale_x_log10() +
labs(x = "GDP per capita", y = "Life expectancy")
p
–
根本
状态之间的过渡长度将设置为与它们之间的理论时间差绝对应。
标签变量：frame_time。给出以后帧所对应的工夫。
创立面板：
让视图追随数据在每帧中变动
逐渐衰减
显示原始数据作为背景
您能够依据须要显示过来和 / 或未来的原始数据并设置其款式。
–
动态图
p <- ggplot(
airquality,
aes(Day, Temp, group = Month, color = factor(Month))
) +
geom_line() +
scale_color_viridis_d() +
labs(x = "Day of Month", y = "Temperature") +
theme(legend.position = "top")
p
让数据逐步呈现
- 按天显示（x 轴）
在数据的几个不同阶段之间进行转换
数据筹备：
library(dplyr)
mean.temp <- airquality %>%
group_by(Month) %>%
summarise(Temp = mean(Temp))
mean.temp## # A tibble: 5 x 2
## Month Temp
## <int> <dbl>
## 1 5 65.5
## 2 6 79.1
## 3 7 83.9
## 4 8 84.0
## 5 9 76.9`
创立平均温度的条形图：
p <- ggplot(mean.temp, aes(Month, Temp, fill = Temp)) +
geom_col() +
scale_fill_distiller(palette = "Reds", direction = 1) +
theme_minimal() +
theme(panel.grid = element_blank(),
panel.grid.major.y = element_line(color = "white"),
panel.ontop = TRUE
)
p
- transition_states（）：
- enter_grow（）+ enter_fade（）
保留动画
如果须要保留动画以备后用，能够应用该 anim_save() 性能。
参考文献
1.R 语言动态图可视化：如何、创立具备精美动画的图
2.R 语言生存剖析可视化剖析
3.Python 数据可视化 -seaborn Iris 鸢尾花数据
4.r 语言对布丰投针（蒲丰投针）试验进行模仿和动静
5.R 语言生存剖析数据分析可视化案例
6.r 语言数据可视化剖析案例：摸索 brfss 数据数据分析
7.R 语言动静可视化：制作历史寰球平均温度的累积动静折线图动画 gif 视频图
8.R 语言高维数据的主成分 pca、t-SNE 算法降维与可视化剖析案例报告
9.python 主题 LDA 建模和 t -SNE 可视化
正文完