利用ggplot2绘制桑基图

药品销售数据的图表怎么画最直观？ggplot2的用法其实没你想的那么复杂。这篇文档用一个模拟的医疗场景做例子，把销售趋势和疗效评估都用图形表现出来，思路清晰，样式也挺好看。适合刚上手 R 或者想提升图表质量的你看看。 图表方面，不止有常规的折线图、柱状图，连有点门槛的相关性矩阵、冲积图也都有实战例子。要是你之前只会画点简单图，照着这个例子改改数据结构，快就能做出自己的版本。 而且作者挑的数据场景蛮贴近真实业务。比如怎么看某种药的销量变化，或者比较不同药品的疗效表现——这些都是日常项目里会碰到的需求。嗯，顺带还学了不少ggplot2的细节语法，像是facet_wrap()、aes()怎么嵌套，讲

ggplot2 是 R 语言中基于数据框的绘图系统，以其优雅且强大的绘图功能而闻名。它能够帮助用户轻松创建各种高质量的统计图形，并提供了丰富的自定义选项，满足不同领域的数据可视化需求。

利用ggplot2工具绘制配对的抖动点图，并添加线段连接，可选地包含箱线图和小提琴图，解决position_dodge在点和线之间位置不匹配的问题。

Thomas Rah 的 Data_Visualisation_with_R_100_Examples 是一套蛮全的 R 语言可视化示例集，重点放在 ggplot2 的各种玩法上。风格清爽，代码结构也挺规整，适合平时找图形灵感、快速测试思路用。 每个例子都配图、配代码，看起来比较直观。像 geom_bar、geom_point 这些基本图层都有讲，叠加图层、设置主题也都有展示，不怕你不会，怕你不练。 比较实用的一点是，有不少例子配合了 ggstatsplot 做统计增强，图一出，也能一目了然。做汇报图、图都挺合适。 如果你对交互图有兴趣，里面还嵌了几个和 Highcharts 配合的例子，用

ggstatsplot包扩展了ggplot2的功能，能够在图形中直接展示统计测试的结果。这使得数据可视化更加清晰易懂，同时也更具信息量。正如Edward R. Tufte所说：“好的设计能够清晰地展现复杂性，而不是简单的复杂，而是富有启示性的复杂。”

简介2. 从qplot入门3. 语法详解4. 图层构建技巧5. 工具箱探索6. 标度、坐标轴与图例优化7. 图像定位策略8. 精细数据可视化9. 数据操作技巧10. 工作流程优化附录A：不同语法转换比较附录B：图形属性详解附录C：使用grid操作图形

Q-Q图是一种用于检验变量数据分布与指定分布之间关系的曲线工具。通过观察图中数据点的分布形态，可以判断数据样本是否来自同一分布。在Matlab中，可以利用Q-Q图快速分析数据分布的符合程度。

在MATLAB中，我们可以使用自带的FFT算法来绘制频域图像。主要步骤如下： 准备信号数据和采样频率： 首先，输入两个参数：一个是信号数据（信号数据个数最好是偶数，避免出现警告信息），另一个是采样频率。 执行FFT变换： 使用fft函数对信号数据进行傅里叶变换，以获取频域数据。 绘制频域图像： 使用频域数据绘制频谱图，展示信号的频率分布情况。 提示：信号数据长度不为偶数时，虽然会有警告，但不影响结果。

Matlab数据可视化工具-Gramm，能够快速创建出版物质量的图表。它自动处理颜色和子图，支持统计数据的展示，还能绘制小提琴图和方框图等多种类型。