graphics - 最未充分利用的数据可视化

Question

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已关闭 11 年前。

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。您认为最未被充分利用的情节类型是什么？

答案应该:

1. 不太常用练习。
2. 无需太多内容即可理解背景讨论。
3. 适用于许多常见情况。
4. 包含可重现的代码来创建一个例子(最好是R语言)。链接图像将是很好。

Answer 1

我非常同意其他发帖者的观点:Tufte's books are fantastic非常值得一读。

首先，我会向您指出a very nice tutorial on ggplot2 and ggobi来自今年早些时候的“查看数据”。除此之外，我只想重点介绍 R 的一种可视化和两个图形包(它们不像基础图形、点阵或 ggplot 那样广泛使用):

热图

我真的很喜欢可以处理多元数据的可视化，尤其是时间序列数据。 Heat maps对此很有用。 David Smith on the Revolutions blog 推荐了一款非常简洁的产品。 。以下是 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

另一个非常值得努力学习的包是 RGL ，它可以轻松提供创建交互式 3D 图形的能力。网上有很多这方面的例子(包括在 rgl 文档中)。

The R-Wiki has a nice example如何使用 rgl 绘制 3D 散点图。

GGobi

另一个值得了解的包是 rggobi 。有a Springer book on the subject ，以及许多很棒的在线文档/示例，包括 "Looking at Data"当然。