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利用R语言制作出漂亮的交互数据可视化
rCharts包 说起R语言的交互包，第一个想到的应该就是rCharts包。该包直接在R中生成基于D3的Web界面。 rCharts包的安装： require(devtools) install_github('rCharts', 'ramnathv') rCharts函数就像lattice函数一样，通过formula library(rCharts) names(iris) = gsub("\\. rCharts支持多个javascript图表库，每个都有自己的长处。每一个图表库有多个定制选项，其中大部分rCharts都支持。 rCharts包可以画出更多漂亮的交互图， http://ramnathv.github.io/rCharts/和https://github.com/ramnathv/rCharts/tree/master
2.7K10发布于 2018-08-16 - 来自专栏R语言交流中心
R语言实现与Javascript交互的可视化展示
首先需要用的R包是rCharts，大家看下包的安装： library(devtools) devtools::install_github('ramnathv/rCharts') 接下来我们利用实例进行可视化的结果展示 style = list(fontSize = '13px',fontFamily = 'Verdana, sans-serif')), replace = F) a ##增加各组的子图 a <-rCharts a <-rCharts::Highcharts$new() a$series(data =list( list(y = 8, url ="https://github.com/metagraf/ github.com/metagraf/rVega", color = "lightpink"), list(y = 71, url ="https://github.com/ramnathv/rCharts #")))) a$xAxis(categories= c("rHighcharts", "rVega", "rCharts"), title =list(text = "")) a$yAxis(title
1.5K40发布于 2021-08-23 - 来自专栏生信补给站
rChart安装及最简单使用
require(devtools) install_github("ramnathv/rCharts") （如果出现问题，可以尝试先安装以下三个包，再试一下） library("curl") library ) library("httr") ###安装出现问题，可以尝试先加载前面三个包试试，自己安装时候搞了好久 require(devtools) install_github("ramnathv/rCharts ") library(rCharts) # 指定展示尺寸 options(RCHART_WIDTH = 700, RCHART_HEIGHT = 500) # 使用内置数据集iris# 按照Species
63430发布于 2020-08-06 - 来自专栏PPV课数据科学社区
[译]大数据分析平台搭建教程：基于Apache Zeppelin Notebook和R的交互式数据科学
Data Layer提供的编译器 RCharts Rchats Map GoogleViz Scala R Binding R Scala Dataframe Binding SparkR 用Docker
2.4K60发布于 2018-04-24 - 来自专栏编程
机器学习巅峰之战，python最火，R最具潜力
R支持许多专业级可视化软件包，如googleVis，ggvis和rCharts。这些软件包可以定制，以完善统计数据的图形表示。
1.1K80发布于 2018-01-26 - 来自专栏数据小魔方
Leaflet在线地图进阶宝典——json素材操纵与图层面板控制
想要很好的理解本文，你需先对leaflet系统基础语法有所掌握（其实可视化的图层语法都大同小异，leaflet属于JavaScript语言打造的在线地图库，同D3、plotly、Rcharts以及Highcharts
3.5K30发布于 2018-04-11 - 来自专栏PPV课数据科学社区
《R语言游戏数据分析与挖掘》新书推荐
package）的安装，并详细介绍了如何将文本文件、excel文件、MySQL数据库数据、网络数据读入到R中，最后R三大绘图系统：base系统、lattice系统和ggplot系统的绘图技术以及交互式绘图（rCharts
1.4K60发布于 2018-04-23 - 来自专栏AILearning
Apache Zeppelin 中 R 解释器
'googleVis'), repos = 'http://cran.us.r-project.org'); require(devtools); install_github('ramnathv/rCharts
2K80发布于 2018-01-05 - 来自专栏前端精读评论
精读《设计模式 - Abstract Factory 抽象工厂》
这样，当我们要拓展一个用 Rcharts 画的折线图，用 svg 画的表格，用 div 画的模态框组成的事件机制时，只需要再创建一个 ConcreteFactory3 做相应的实现即可，再将这个 ConcreteFactory3
88320编辑于 2022-03-14 - 来自专栏CDA数据分析师
一篇文章告诉你，该学R还是Python
一些必看的可视化软件包是ggplot2，ggvis，googleVis和rCharts。 完善的生态系统 R具有活跃的社区和一个丰富的生态系统。
1.9K80发布于 2018-02-05 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【解惑】一文告诉你，该学R还是Python！
一些必看的可视化软件包是ggplot2，ggvis，googleVis和rCharts。 完善的生态系统 R具有活跃的社区和一个丰富的生态系统。
1K30发布于 2018-04-20 - 来自专栏华章科技
一文告诉你，该学R还是Python！
一些必看的可视化软件包是ggplot2，ggvis，googleVis和rCharts。 完善的生态系统 R具有活跃的社区和一个丰富的生态系统。
95620发布于 2018-08-16 - 来自专栏钱塘大数据
数据视觉盛宴—数据可视化实践之美
不仅有 lattcie包、ggplot2包对复杂数据进行可视化，更有rCharts包、recharts包、plotly包实现数据交互可视化，甚至可以利用功能强大的shiny包实现R与web整合部署，构建网页应用
2.3K80发布于 2018-03-06 - 来自专栏数据派THU
数据可视化实践之美
不仅有 lattcie包、ggplot2包对复杂数据进行可视化，更有rCharts包、recharts包、plotly包实现数据交互可视化，甚至可以利用功能强大的shiny包实现R与web整合部署，构建网页应用
2.4K70发布于 2018-01-29 - 来自专栏PPV课数据科学社区
数据可视化实践之美
不仅有 lattcie包、ggplot2包对复杂数据进行可视化，更有rCharts包、recharts包、plotly包实现数据交互可视化，甚至可以利用功能强大的shiny包实现R与web整合部署，构建网页应用
2K60发布于 2018-04-24 - 来自专栏原创
Python与R的争锋：大数据初学者该怎样选？
R语言的优势： 1、R语言拥有许多优雅直观的图表，常见的数据可视化的工具包有： · 交互式图表rCharts、Plotly，交互时序图dygraphs，交互树状图TreeMap ·
8.4K90发布于 2018-03-21 - 来自专栏CSDN技术头条
数据可视化之美：经典案例与实践解析
不仅有 lattcie包、ggplot2包对复杂数据进行可视化，更有rCharts包、recharts包、plotly包实现数据交互可视化，甚至可以利用功能强大的shiny包实现R与web整合部署，构建网页应用
2.7K71发布于 2018-02-08 - 来自专栏CDA数据分析师
学习R语言，一篇文章让你从懵圈到入门
threejs：绘制交互式3d图形和地球仪 -rglwidget：绘制交互式3d图形 DiagrammeR：绘制交互式图表 MetricsGraphics：绘制交互式MetricsGraphics图 rCharts
4.9K60发布于 2018-02-08 - 来自专栏华章科技
学习R语言，一篇文章让你从懵圈到入门
threejs：绘制交互式3d图形和地球仪 –rglwidget：绘制交互式3d图形 DiagrammeR：绘制交互式图表 MetricsGraphics：绘制交互式MetricsGraphics图 rCharts
5.2K31发布于 2018-08-17 - 来自专栏PPV课数据科学社区
学习R语言，一篇文章让你从懵圈到入门
threejs：绘制交互式3d图形和地球仪 –rglwidget：绘制交互式3d图形 DiagrammeR：绘制交互式图表 MetricsGraphics：绘制交互式MetricsGraphics图 rCharts
4.7K40发布于 2018-04-24
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