2020年的目标:学习R语言
昨天我花了很多时间去研究R语言里面的绘图。R语言这种东西是今年夏天我才开始接触的,当时我看的是head first系列的数据分析。在这本书里面,R语言用得非常多。首次接触那个东西时我就觉得,那个比Excel厉害太多了。作图这种东西,貌似是美工,但实际上,在R语言里面,只要你想得出来,你就可以通过编程去实现,牛逼轰轰的。无论你想得出的,又或者是想不出的功能,它都能做到。突然之间我觉得自己在统计分析这个问题上真的是个白痴。一直以来我都觉得自己在理论知识方面很缺乏,但原来我在技术的使用方面更加是井底之蛙。如果我要提高我的理论水平,如果直接从案例从技术方面入手,也是可以实现的。我得知道别人是怎么做的。别人用什么方式去实现的。为什么别人可以从那个视角去分析问题,而我却没想到。同样的原始数据,为什么别人就能揪出一些我没想到的东西。这一点我必须努力加把劲探索。
昨天从中午开始我就纠结R语言的散点图。散点图这种东西,Excel里也能做,但问题是Excel里面没办法做出矩阵散点图。之所以我中午开始纠结R语言,因为我在几个月前到数据分析教程里知道学习里知道了R语言可以用几句非常简单的编程,绘制出神一般的的矩阵散点图。矩阵散点图这个东西,第一次看到就把我惊呆了。在那之前我见过的散点图只是两坐标或者三坐标上面标注点,绝大多数情况下我只看到过两坐标的。我们大都从点的分布,点的密度,点的聚集模式得出一些规律,找到一些结论。这是以前我一直在做的,我也只看到别人做到了那个程度,但在今年夏天我学习的那本数据分析里面,他们用两维数据作出一个散点图,在用第三维数据对比N个散点图。这些矩阵散点图是一次性做出来的,并不需要一个个的手动合并,而且那些散点图也不需要手工去设行列数。你只需要提出处理数据的要求,他们就会选择最佳的方式表达出来。第一次看到那个的时候,我觉得那简直是屌爆了!前几天我也尝试过用我的数据做矩阵散点图。后来发现,别说散点图,即便是要我提供一个能正确读取数据的csv文件好像也很麻烦。昨天中午,当我把一个一个Excel做出来的散点图罗列堆砌到Word里的时候,我明白到如果只是一两个,没问题,但我需要2个散点图一起做对比,4个散点图一并罗列出来找差异,显然只能使用矩阵散点图的方式,而不能一个一个贴浪费篇幅且让人疲劳。
在学习数据分析那本书的时候,虽然我也用过R语言,但是那纯粹是把书本上的命令行抄写过去,我完全没有动脑筋,所以当我把自己的数据放到R语言里面处理,希望得到我想要的东西的时候,无论我怎么纠结,貌似都得不出我想要的东西。在奋斗了几个小时以后,我才发现原来plot跟xyplot是两个完全不一样东西。plot是R语言的一个原生作图函数,xyplot则需要调用lattice数据包。数据包就像是一个插件,不过lattice那个插件已经常规到已经默认安装在R语言的主体软件里。在折腾的时候,我因为发现plot函数xyplot函数得出来的图不一样,我才明白到了这点。最明显的区别是他俩的图形颜色不一样,坐标轴的字体不一样,以及坐标轴的刻度分布不一样。我个人觉得lattice数据包作出来的图要比R语言原生的好看一些。
昨天我足足折腾了接近12个小时,才稍微得到了我想要的东西。之所以说稍微,是因为某些因素我还不能自如控制,有些参数我纯粹只是停留在猜想的层面。我不能满足自己只知道一些。我也知道有一些轻量级的作图软件大概也可以做到我想要的功能,但既然R语言如此强大,我愿意花更多的时间去认识他拥抱他。
用编程的方式去作图,想想都觉得这实在太牛逼了。于是,昨天晚上我也定下了目标,2020年我要加把劲学习R语言。