R语言之数据可视化---D3可交互图表及流程图

2017-04-27 本文已影响993人 willnight

wordcloud

DiagrammeR包的github链接地址：https://github.com/juba/scatterD3
几个样例demo：http://xwj.565tech.com/jianshu/scatterR/scatter1.html
http://xwj.565tech.com/jianshu/scatterR/scatter2.html
http://xwj.565tech.com/jianshu/scatterR/scatter4.html
http://xwj.565tech.com/jianshu/scatterR/scatter5.html

一.安装方式：

install.packages("scatterD3")
或
devtools::install_github("juba/scatterD3")

二.使用方法：

使用形式与前面介绍过的图表可视化类似，这个包只是提供了一些d3的效果，能够使你的图表产生缩放和其他一些效果

library(scatterD3)
scatterD3(x = mtcars$wt, y = mtcars$mpg)

##point_size:点的大小，point_opacity:点的透明度
scatterD3(data = mtcars, x = wt, y = mpg, 
          point_size = 175, point_opacity = 0.3, fixed = TRUE,
          colors = "#000")

##hover_size:鼠标放上去后点的放大倍数，
scatterD3(data = mtcars, x = wt, y = mpg, 
          point_size = 100, point_opacity = 0.5,
          hover_size = 6, hover_opacity = 1)

#可以很方便的改变变量名称
mtcars$cyl_fac <- paste(mtcars$cyl, "willnight")
scatterD3(data = mtcars, x = cyl_fac, y = mpg,point_size=60,hover_size = 4)

#给点赋予文字标签

mtcars$names <- rownames(mtcars)
scatterD3(data = mtcars, x = wt, y = mpg, lab = names, labels_size = 15,point_size=60,hover_size = 4)
##利用颜色形状处理分类变量
scatterD3(data = mtcars, x = wt, y = mpg, col_var = cyl, symbol_var = gear)


#lasso属性设置为TRUE后，用户可以自由选取区域中的点
mtcars$names <- rownames(mtcars)
scatterD3(data = mtcars, x = wt, y = mpg, lab = names, lasso = TRUE)

1.png
2.png
3.png
4.png
5.png
6.png

基本操作的话就这些，一些详细的操作的话可以去github上去看一下。作为R语言可视化的最后一篇文章，本篇后部分再为大家粗略介绍一些可视化包。

DiagrammeR包：方便实现流程图

##griViz函数包裹，里面点（node）很方便可以列举，线（edge）通过箭头指向[ 里可以设置属性值]
grViz("
digraph demo{
node[shape=box
penwidth=2
]
A;B;C;D;E;F
node[shape=circle
1;2;3;4;5;6;7;8

edge[arrowhead=diamond]
A->1;B->2;C->3,D->4;E->5;F->6;
D->8[label='will']

}
      ")

diagrammerR.png

#按着思路写就行，箭头指指就行
DiagrammeR("
sequenceDiagram;
customer->>web:ask Api;
web->>customer:有token么;
customer->>web:token给你;
web->>database:这个用户token匹配么;
alt 如果匹配
database->>web: 匹配的;
web->>database:拿数据;
database->>web:数据给你;
web->>customer:数据给你;
else 不匹配
database->>web:不匹配;
web->>customer:error;
end
           ")

diagrammeR2.png

更多详细用法：http://rich-iannone.github.io/DiagrammeR/

wordcloud2包:绘制词云
常用参数：
（1）data：词云生成数据，包含具体词语以及频率；
（2）size：字体大小，默认为1，一般来说该值越小，生成的形状轮廓越明显；
（3）fontFamily：字体，如‘微软雅黑’；
（4）fontWeight：字体粗细，包含‘normal’，‘bold’以及‘600’；；
（5）color：字体颜色，可以选择‘random-dark’以及‘random-light’，其实就是颜色色系；
（6）backgroundColor：背景颜色，支持R语言中的常用颜色，如‘gray’，‘blcak’，但是还支持不了更加具体的颜色选择，如‘gray20’；
（7）minRontatin与maxRontatin：字体旋转角度范围的最小值以及最大值，选定后，字体会在该范围内随机旋转；
（8）rotationRation：字体旋转比例，如设定为1，则全部词语都会发生旋转；
（9）shape：词云形状选择，默认是‘circle’，即圆形。还可以选择‘cardioid’（苹果形或心形），‘star’（星形），‘diamond’（钻石），‘triangle-forward’（三角形），‘triangle’（三角形），‘pentagon’（五边形）；

#1.绘制简单的图形很方便，使用内置词频数据
wordcloud2(demoFreq,size = 0.7,shape = 'star')
wordcloud2(demoFreq,size = 0.7,shape = 'cardioid')
#2.绘制自定义的字母或汉字lettercloud，绘制中文字体时不能缺失letterFont属性
letterCloud(demoFreq,word = "X",wordSize = 1)
letterCloud(demoFreq,word = "简",letterFont = "楷体")
#3.可以在图片上绘制词云，但图片要求是有两种色差
wordcloud2(demoFreq,figPath = "/Users/jiang/Desktop/cat.jpg",size = 1)