R语言时间序列数据指数平滑法分析交互式动态可视化

 原文链接：http://tecdat.cn/?p=13971

R语言提供了丰富的功能，可用于绘制R中的时间序列数据。

包括：

• 自动绘制  xts  时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。
• 高度可配置的轴和系列显示（包括可选的第二个Y轴）。
• 丰富的交互式功能，包括  缩放/平移  和系列/点  高亮显示。
• 显示   序列周围的上/下条（例如，预测间隔）。
• 各种图形叠加层，包括  阴影区域，  事件线和点  注释。
• 与常规R图一样（通过RStudio Viewer）在R控制台上使用。
• 无缝嵌入到  R Markdown  文档和  Shiny  Web应用程序中。

安装

可以在R控制台，R Markdown文档和Shiny应用程序中使用折线图。

演示版

这是一个由多个时间序列对象创建的简单折线图：

 

lungDeaths <- cbind(mdeaths, fdeaths)
graph(lungDeaths)

 

请此图是完全交互式的：当鼠标移到系列上时，将显示各个值。还可以选择要放大的图形区域（双击缩小）。

可以通过将其他命令通过管道传递到原始图表对象上来自定义图表。在这里，我们将范围选择组件 传递到原始图形上：

graph(lungDeaths) %>% RangeSelector()

此示例使用magrittr  包中的  %>% （或“ pipe”）运算符  来构成带有范围选择器的图表。可以使用类似的语法来自定义轴，系列和其他选项。例如：

graph(lungDeaths) %>%
  Options(stackedGraph = TRUE) %>%
  RangeSelector(height = 20)

 

提供了许多用于定制系列和轴显示的选项。可以将多个下/值/上样式系列组合到带有阴影条的单个显示中。

这是一个时间序列分析之指数平滑法示例，它说明了阴影条，指定图标题，在x轴上绘制网格以及为系列颜色使用自定义调色板的示例：

graph(predicted, main = "Predicted Lung Deaths (UK)") 

 

 从侧边栏链接到的  库包括更多可用于自定义的各种功能的示例。

graph(lungDeaths, main = "Deaths from Lung Disease (UK)") %>%
Options(stepPlot = TRUE)

 

 

---

 

参考文献

---

最受欢迎的见解

1.R语言动态图可视化：如何、创建具有精美动画的图

2.R语言生存分析可视化分析

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）实验进行模拟和动态

5.R语言生存分析数据分析可视化案例

6.r语言数据可视化分析案例：探索brfss数据数据分析

7.R语言动态可视化：制作历史全球平均温度的累积动态折线图动画gif视频图

8.R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告

9.python主题LDA建模和t-SNE可视化