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1、开始→程序→Microsoft Word→选“模板”→确定→选“演示文稿设计”卡片→“彩晕型模板” →“确定”选第一行第二列的幻灯片→确定。
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2、r语言条形图怎么添加图例？把数据拷贝到origin worksheet里面。选中数据，使用“line+symbol”方式绘图。
3、分组盒形图，用不同颜色区分 画水平的盒形图 使用coord_flip函数（坐标轴翻转函数）绘制一张直方图 bins可以设置直方图条柱的数目，默认为30。当bins和binwidth（设置条柱宽度）同时设置时，默认以binwidth为准。
4、r语言绘制带标准误的线性关系图打开文件，输入几组具有线性关系的数据。用鼠标选中这些数据，点击菜单栏中的“插入”选项。在插入菜单中，选择一种散点图。
5、匿名参数是类型名称，col，lty，pch 是对应的颜色，线类型，和点类型。
6、利用R包rworldmap & rworldxtra来作图。已有的map数据中一个国家对应一个坐标，一个国家边界，利用这些已有数据+用户数据构建新的画图数据（其他新添加的图均是如此）。
Hopkins统计量的值0.5，表明数据是高度可聚合的。另外，从图中也可以看出数据可聚合。估计聚合簇数由于k均值聚类需要指定要生成的聚类数量，因此我们将使用函数clusGap()来计算用于估计最优聚类数。
相关性分析其实较为简单，用R语言自带的cor()函数非常容易计算得到两两变量间的相关系数。下面我们就来看下如何用R语言实现相关性计算并绘制带有显著性星标的相关性热图。
R语言包 dendextend 这个包可以实现，利用 help(package=dendextend) 查看帮助文档，能够看到其中的一个小例子 但是这个后期美化起来好像不太方便。
P值为0.001）、三个***代表极极显著相关（P值为0.0001）. 图中还可以看出，相关系数R的绝对值0.67（变量P50与T之间）以上的都显著相关，至少一个*。符合一般关于相关系数R值的显著性统计。
匿名参数是类型名称，col，lty，pch 是对应的颜色，线类型，和点类型。
1、画出的图上 工具栏上有个向左的 黑色箭头 点击下 就可以对图形编辑了。点击菜单栏insert 选择text 在点击你要的地方 就可以了。
2、在ggplot2中，通常使用的条柱排列方式有三种，并排式（dodge）、堆栈式（stack）和填充式（fill）。
3、使用ggplot2包，将数据构造为数据框形式，d-data.frame(x=...，y=...，type=...)，xy为坐标值，type为分组的变量，ggplot(d，aes(x，y))+geom_point(aes(color=type)).这样可以得到不同颜色进行分组的散点图。
4、ggplot的绘图有以下几个特点：第一，有明确的起始（以ggplot函数开始）与终止（一句语句一幅图）；其二，图层之间的叠加是靠“+”号实现的，越后面其图层越高。
5、本课程将从最基本的绘图开始讲解，深入浅出的带大家理解和运用强大而灵活的ggplot2包。内容包括如何利用ggplot2绘制散点图、线图、柱状图、添加注解、修改坐标轴和图例等。
