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	<title>刘思喆 @ 贝吉塔行星 &#187; 图型展示</title>
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	<description>R 语言，数据挖掘，数据可视化</description>
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		<title>2006年至今国内货币供应量的Motion Chart</title>
		<link>http://www.bjt.name/2011/07/money-supply-motion-char/</link>
		<comments>http://www.bjt.name/2011/07/money-supply-motion-char/#comments</comments>
		<pubDate>Sun, 17 Jul 2011 10:48:12 +0000</pubDate>
		<dc:creator>刘思喆</dc:creator>
				<category><![CDATA[图型展示]]></category>
		<category><![CDATA[chart]]></category>
		<category><![CDATA[google]]></category>
		<category><![CDATA[R 语言]]></category>
		<category><![CDATA[可视化]]></category>

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		<description><![CDATA[在2008年，第一届中国R语言会议上，来自于艾瑞咨询的张翔为大家展示了一组极具震撼力的泡泡图，而这段视频便是Hans Rosling 在2006年 TED 上的演讲，讲述的是1956年-2006年之间各国间的经济发展变化。虽然个人认为泡泡图的实现的技术并没有太多技术含量，但惊讶于Hans Rosling大智若愚的演讲能力，甚至再看完五六遍之后，仍然还会被其感染。 再后来， Hans Rosling将这款数据展示产品卖给了Google，而Google又将其整合到Visualisation API 里，于是我们可以调用Google的API来使用这些有趣的图形展示功能。 更令人鼓舞的是：前不久，Markus Gesmann, Castillo两位老大，写了googleVis这个R扩展包，将Hans Rosling的泡泡图同R语言完美的整合在了一起:) 下面就是在R语言里，通过googleVis包，对我国2006年至今的货币供应量（M0、M1、M2）Motion Chart（将横坐标设置为time以后，点击Play） 碎碎念：从泡泡的跳动上看，央行投放的货币供应量（亿元）在2009-2011年间，增加的最为剧烈，当然这个时间段也是房价近十年间增长最为迅速的两年。而现在呢，房市开始限购，国内房地产市场已经撑不住超发的货币，因此广泛的通货膨胀开始蔓延。引用郎咸平的几段话： 我们近几年发了76.5万亿的货币,是GDP的2.5倍,而美国的货币量除上GDP只是0.6,只有我们的四分之一 唯一的解释只能是货币的购买力在下降,这就是经济学里的通货膨胀 最后，关于googleVis包的使用请移步至这里。 相关文章： 用R实现马赛克拼图 R语言的代码规范 数据挖掘之R与SQL]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p><a href="http://www.bjt.name/wp-content/uploads/2011/07/motion-chart.png"><br />
</a>在2008年，第一届中国R语言会议上，来自于艾瑞咨询的张翔为大家展示了一组极具震撼力的泡泡图，而这段视频便是Hans Rosling 在2006年 <a href="http://www.ted.com/talks/hans_rosling_shows_the_best_stats_you_ve_ever_seen.html" rel="nofollow">TED</a> 上的演讲，讲述的是1956年-2006年之间各国间的经济发展变化。虽然个人认为泡泡图的实现的技术并没有太多技术含量，但惊讶于Hans Rosling大智若愚的演讲能力，甚至再看完五六遍之后，仍然还会被其感染。</p>
<p>再后来， Hans Rosling将这款数据展示产品卖给了Google，而Google又将其整合到<a href="http://code.google.com/apis/visualization/documentation/gallery.html" rel="nofollow">Visualisation API</a> 里，于是我们可以调用Google的API来使用这些有趣的图形展示功能。</p>
<p>更令人鼓舞的是：前不久，Markus Gesmann, Castillo两位老大，写了<a href="http://cran.r-project.org/web/packages/googleVis/" target="_blank">googleVis</a>这个R扩展包，将Hans Rosling的泡泡图同R语言完美的整合在了一起:)</p>
<p>下面就是在R语言里，通过<a href="http://cran.r-project.org/web/packages/googleVis/" target="_blank">googleVis</a>包，对我国2006年至今的货币供应量（M0、M1、M2）Motion Chart（将横坐标设置为time以后，点击Play）</p>
<!-- MotionChart generated in R 2.13.1 by googleVis 0.2.6 package -->
<!-- Sun Jul 17 17:21:01 2011 -->


<!-- jsHeader -->
<script type="text/javascript" src="http://www.google.com/jsapi">
</script>
<script type="text/javascript">
 
// jsData 
function gvisDataMotionChartIDcf1100d ()
{
  var data = new google.visualization.DataTable();
  var datajson =
[
 [
 "M2",
new Date(2011,5,1),
7.808e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2011,4,1),
7.634e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2011,3,1),
7.573e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2011,2,1),
7.581e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2011,1,1),
7.361e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2011,0,1),
7.356e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2010,11,1),
7.258e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2010,10,1),
7.103e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2010,9,1),
6.998e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2010,8,1),
6.964e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2010,7,1),
6.875e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2010,6,1),
6.741e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2010,5,1),
6.739e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2010,4,1),
6.634e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2010,3,1),
6.566e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2010,2,1),
6.5e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2010,1,1),
6.36e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2010,0,1),
6.251e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2009,11,1),
6.062e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2009,10,1),
5.946e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2009,9,1),
5.862e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2009,8,1),
5.854e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2009,7,1),
5.767e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2009,6,1),
5.731e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2009,5,1),
5.6892e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2009,4,1),
5.4824e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2009,3,1),
5.405e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2009,2,1),
5.306e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2009,1,1),
5.071e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2009,0,1),
4.9614e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2008,11,1),
4.7517e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2008,10,1),
4.5864e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2008,9,1),
4.5313e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2008,8,1),
4.529e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2008,7,1),
4.4885e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2008,6,1),
4.4636e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2008,5,1),
4.4314e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2008,4,1),
4.3622e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2008,3,1),
4.2931e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2008,2,1),
4.2305e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2008,1,1),
4.2104e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2008,0,1),
4.1785e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2007,11,1),
4.034e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2007,10,1),
3.9976e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2007,9,1),
3.942e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2007,8,1),
3.931e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2007,7,1),
3.8721e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2007,6,1),
3.8388e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2007,5,1),
3.7783e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2007,4,1),
3.6972e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2007,3,1),
3.6733e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2007,2,1),
3.641e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2007,1,1),
3.5866e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2007,0,1),
3.515e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2006,11,1),
3.4558e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2006,10,1),
3.375e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2006,9,1),
3.3275e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2006,8,1),
3.3187e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2006,7,1),
3.2789e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2006,6,1),
3.2401e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2006,5,1),
3.2276e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2006,4,1),
3.1671e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2006,3,1),
3.137e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2006,2,1),
3.1049e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2006,1,1),
3.0452e+05 
],
[
 "M2",
new Date(2006,0,1),
3.0357e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2011,5,1),
2.747e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2011,4,1),
2.693e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2011,3,1),
2.668e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2011,2,1),
2.663e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2011,1,1),
2.591e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2011,0,1),
2.631e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2010,11,1),
2.666e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2010,10,1),
2.594e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2010,9,1),
2.533e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2010,8,1),
2.438e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2010,7,1),
2.443e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2010,6,1),
2.407e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2010,5,1),
2.406e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2010,4,1),
2.365e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2010,3,1),
2.339e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2010,2,1),
2.294e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2010,1,1),
2.243e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2010,0,1),
2.296e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2009,11,1),
2.2e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2009,10,1),
2.125e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2009,9,1),
2.075e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2009,8,1),
2.017e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2009,7,1),
2.004e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2009,6,1),
1.959e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2009,5,1),
1.9314e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2009,4,1),
1.82e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2009,3,1),
1.7821e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2009,2,1),
1.765e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2009,1,1),
1.665e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2009,0,1),
1.6521e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2008,11,1),
1.6622e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2008,10,1),
1.5783e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2008,9,1),
1.5719e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2008,8,1),
1.5575e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2008,7,1),
1.5689e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2008,6,1),
1.5499e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2008,5,1),
1.5482e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2008,4,1),
1.5334e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2008,3,1),
1.5169e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2008,2,1),
1.5087e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2008,1,1),
1.5018e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2008,0,1),
1.5487e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2007,11,1),
1.5252e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2007,10,1),
1.4801e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2007,9,1),
1.4465e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2007,8,1),
1.4259e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2007,7,1),
1.4099e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2007,6,1),
1.3624e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2007,5,1),
1.3585e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2007,4,1),
1.3028e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2007,3,1),
1.2768e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2007,2,1),
1.2788e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2007,1,1),
1.2626e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2007,0,1),
1.2848e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2006,11,1),
1.2603e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2006,10,1),
1.2164e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2006,9,1),
1.1836e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2006,8,1),
1.1681e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2006,7,1),
1.1485e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2006,6,1),
1.1265e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2006,5,1),
1.1234e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2006,4,1),
1.0922e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2006,3,1),
1.0639e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2006,2,1),
1.0674e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2006,1,1),
1.0436e+05 
],
[
 "M1",
new Date(2006,0,1),
1.0725e+05 
],
[
 "M0",
new Date(2011,5,1),
 44500 
],
[
 "M0",
new Date(2011,4,1),
 44600 
],
[
 "M0",
new Date(2011,3,1),
 45500 
],
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 "M0",
new Date(2011,2,1),
 44800 
],
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 "M0",
new Date(2011,1,1),
 47300 
],
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 "M0",
new Date(2011,0,1),
 58100 
],
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new Date(2010,11,1),
 44600 
],
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 "M0",
new Date(2010,10,1),
 42300 
],
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 "M0",
new Date(2010,9,1),
 41600 
],
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new Date(2010,8,1),
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new Date(2010,7,1),
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new Date(2010,6,1),
 39500 
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new Date(2010,5,1),
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new Date(2010,4,1),
 38700 
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new Date(2010,3,1),
 39700 
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 "M0",
new Date(2010,2,1),
 39100 
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new Date(2010,1,1),
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new Date(2010,0,1),
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],
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 "M0",
new Date(2009,6,1),
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new Date(2009,5,1),
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],
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new Date(2009,4,1),
 33600 
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 34257 
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 35100 
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 41082 
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 "M0",
new Date(2008,11,1),
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[
 "M0",
new Date(2008,10,1),
 31607 
],
[
 "M0",
new Date(2008,9,1),
 31318 
],
[
 "M0",
new Date(2008,8,1),
 31725 
],
[
 "M0",
new Date(2008,7,1),
 30852 
],
[
 "M0",
new Date(2008,6,1),
 30687 
],
[
 "M0",
new Date(2008,5,1),
 30181 
],
[
 "M0",
new Date(2008,4,1),
 30169 
],
[
 "M0",
new Date(2008,3,1),
 30790 
],
[
 "M0",
new Date(2008,2,1),
 30433 
],
[
 "M0",
new Date(2008,1,1),
 32454 
],
[
 "M0",
new Date(2008,0,1),
 36673 
],
[
 "M0",
new Date(2007,11,1),
 30334 
],
[
 "M0",
new Date(2007,10,1),
 28988 
],
[
 "M0",
new Date(2007,9,1),
 28318 
],
[
 "M0",
new Date(2007,8,1),
 29031 
],
[
 "M0",
new Date(2007,7,1),
 27822 
],
[
 "M0",
new Date(2007,6,1),
 27326 
],
[
 "M0",
new Date(2007,5,1),
 26881 
],
[
 "M0",
new Date(2007,4,1),
 26728 
],
[
 "M0",
new Date(2007,3,1),
 27814 
],
[
 "M0",
new Date(2007,2,1),
 27388 
],
[
 "M0",
new Date(2007,1,1),
 30628 
],
[
 "M0",
new Date(2007,0,1),
 27949 
],
[
 "M0",
new Date(2006,11,1),
 27073 
],
[
 "M0",
new Date(2006,10,1),
 25527 
],
[
 "M0",
new Date(2006,9,1),
 24964 
],
[
 "M0",
new Date(2006,8,1),
 25687 
],
[
 "M0",
new Date(2006,7,1),
 24185 
],
[
 "M0",
new Date(2006,6,1),
 23753 
],
[
 "M0",
new Date(2006,5,1),
 23469 
],
[
 "M0",
new Date(2006,4,1),
 23465 
],
[
 "M0",
new Date(2006,3,1),
 24156 
],
[
 "M0",
new Date(2006,2,1),
 23472 
],
[
 "M0",
new Date(2006,1,1),
 24482 
],
[
 "M0",
new Date(2006,0,1),
 29310 
] 
];
data.addColumn('string','Money.Supply');
data.addColumn('date','date');
data.addColumn('number','Total.Amount');
data.addRows(datajson);
return(data);
}
 
// jsDrawChart
function drawChartMotionChartIDcf1100d() {
  var data = gvisDataMotionChartIDcf1100d()
  var chart = new google.visualization.MotionChart(
   document.getElementById('MotionChartIDcf1100d')
  );
  var options ={};
options["width"] =    700;
options["height"] =    500;
  chart.draw(data,options);
}
 
// jsDisplayChart 
function displayChartMotionChartIDcf1100d()
{
  google.load("visualization", "1", { packages:["motionchart"] }); 
  google.setOnLoadCallback(drawChartMotionChartIDcf1100d);
}
 
// jsChart 
displayChartMotionChartIDcf1100d()
 
<!-- jsFooter -->  
//-->
</script>
 
<!-- divChart -->
<div id="MotionChartIDcf1100d"
  style="width: 600px; height: 600px;">
</div>
<p>碎碎念：从泡泡的跳动上看，央行投放的货币供应量（亿元）在2009-2011年间，增加的最为剧烈，当然这个时间段也是房价近十年间增长最为迅速的两年。而现在呢，房市开始限购，国内房地产市场已经撑不住超发的货币，因此广泛的通货膨胀开始蔓延。引用郎咸平的几段话：</p>
<p style="padding-left: 30px;"><strong>我们近几年发了76.5万亿的货币,是GDP的2.5倍,而美国的货币量除上GDP只是0.6,只有我们的四分之一</strong></p>
<p style="padding-left: 30px;"><strong>唯一的解释只能是货币的购买力在下降,这就是经济学里的通货膨胀</strong></p>
<p>最后，关于<a href="http://cran.r-project.org/web/packages/googleVis/" target="_blank">googleVis</a>包的使用请移步至<a href="http://code.google.com/p/google-motion-charts-with-r/" target="_blank">这里</a>。<br />
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<li><a href='http://www.bjt.name/2010/11/google-r-code-style/' title='R语言的代码规范'>R语言的代码规范</a></li>
<li><a href='http://www.bjt.name/2011/08/r-and-sql-datamining/' title='数据挖掘之R与SQL'>数据挖掘之R与SQL</a></li>
</ul>
]]></content:encoded>
			<wfw:commentRss>http://www.bjt.name/2011/07/money-supply-motion-char/feed/</wfw:commentRss>
		<slash:comments>13</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>差异对比图</title>
		<link>http://www.bjt.name/2011/06/excel-2007-chart/</link>
		<comments>http://www.bjt.name/2011/06/excel-2007-chart/#comments</comments>
		<pubDate>Tue, 28 Jun 2011 15:19:35 +0000</pubDate>
		<dc:creator>刘思喆</dc:creator>
				<category><![CDATA[图型展示]]></category>
		<category><![CDATA[chart]]></category>
		<category><![CDATA[Excel]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bjt.name/?p=10807</guid>
		<description><![CDATA[今天在郑来秩那儿看到了一张Excel2007的绘图，用来对比实际完成情况和目标的差异，不多解释，原文请移步至这里。 数据是这样的 季度 目标 实际 中间值 差异 第一季度 320 260 290 -60 第二季度 300 280 290 -20 第三季度 350 390 370 40 第四季度 300 380 340 80 最后的图形是这样的： Excel2007不是很熟，不评论。对比R实现的结果及方式： 代码共11行，细节见这里 &#160; 相关文章： 2006年至今国内货币供应量的Motion Chart 用R实现马赛克拼图 2008年的日出与日落]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>今天在郑来秩那儿看到了一张Excel2007的<a href="http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fc375650101751c.html" target="_blank">绘图</a>，用来对比实际完成情况和目标的差异，不多解释，原文请移步至<a href="http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fc375650101751c.html" target="_blank">这里</a>。</p>
<p>数据是这样的</p>
<table border="0" cellspacing="0" cellpadding="0" width="360">
<colgroup>
<col span="5" width="72"></col>
</colgroup>
<tbody>
<tr height="18">
<td width="72" height="18"><strong><span style="font-size: small;">季度</span></strong></td>
<td width="72"><strong><span style="font-size: small;">目标</span></strong></td>
<td width="72"><strong><span style="font-size: small;">实际</span></strong></td>
<td width="72"><strong><span style="font-size: small;">中间值</span></strong></td>
<td width="72"><strong><span style="font-size: small;">差异</span></strong></td>
</tr>
<tr height="18">
<td height="18"><span style="font-size: small;">第一季度</span></td>
<td><span style="font-size: small;">320</span></td>
<td><span style="font-size: small;">260</span></td>
<td><span style="font-size: small;">290</span></td>
<td><span style="font-size: small;">-60</span></td>
</tr>
<tr height="18">
<td height="18"><span style="font-size: small;">第二季度</span></td>
<td><span style="font-size: small;">300</span></td>
<td><span style="font-size: small;">280</span></td>
<td><span style="font-size: small;">290</span></td>
<td><span style="font-size: small;">-20</span></td>
</tr>
<tr height="18">
<td height="18"><span style="font-size: small;">第三季度</span></td>
<td><span style="font-size: small;">350</span></td>
<td><span style="font-size: small;">390</span></td>
<td><span style="font-size: small;">370</span></td>
<td><span style="font-size: small;">40</span></td>
</tr>
<tr height="18">
<td height="18"><span style="font-size: small;">第四季度</span></td>
<td><span style="font-size: small;">300</span></td>
<td><span style="font-size: small;">380</span></td>
<td><span style="font-size: small;">340</span></td>
<td><span style="font-size: small;">80</span></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>最后的图形是这样的：</p>
<p><a href="http://www.bjt.name/wp-content/uploads/2011/06/690.jpg"><img class="aligncenter size-full wp-image-10808" title="chart" src="http://www.bjt.name/wp-content/uploads/2011/06/690.jpg" alt="" width="490" height="318" /></a>Excel2007不是很熟，不评论。对比R实现的结果及方式：</p>
<p><a href="http://www.bjt.name/wp-content/uploads/2011/06/so.png"><img class="aligncenter size-full wp-image-10810" title="R Chart" src="http://www.bjt.name/wp-content/uploads/2011/06/so.png" alt="" width="587" height="474" /></a>代码共11行，细节见<a href="http://www.bjt.name/wp-content/uploads/2011/06/zhenglaizhi.r" target="_blank">这里</a></p>
<p>&nbsp;<br />
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</ul>
]]></content:encoded>
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		</item>
		<item>
		<title>用R实现马赛克拼图</title>
		<link>http://www.bjt.name/2011/06/mosaic-plot-with-r/</link>
		<comments>http://www.bjt.name/2011/06/mosaic-plot-with-r/#comments</comments>
		<pubDate>Tue, 14 Jun 2011 13:51:13 +0000</pubDate>
		<dc:creator>刘思喆</dc:creator>
				<category><![CDATA[图型展示]]></category>
		<category><![CDATA[chart]]></category>
		<category><![CDATA[mosaic]]></category>
		<category><![CDATA[R 语言]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bjt.name/?p=10801</guid>
		<description><![CDATA[又是一个R不务正业的例子。 三天前，itux 在统计之都论坛上问到了如何做 Matrix67 博客上的平滑马赛克图，我是好事之徒，颠颠地跑去瞧了一眼。恩，蛮有意思的，而且非常黄，非常暴力！但比较悲剧的是我不会用Mathematica，只好用R实现了一下。 本来想标题改的彪悍一些——《一千二百个女人和我的故事》，想想还是算了吧，虽说是用了1200个漂亮女人组成了我的头像，但她们我一个也不认识，哈哈。 用的原图我就不贴了，实际上我是戴着眼镜的，马赛克平滑以后，不明显了。 最后是代码。非常简单，不到20行。大概所需要的时间：构思写代码1个小时，下载和整理图片时间长点，3个多小时（当然你本地资源和Matrix67一样丰富的话另说，哈）。 &#160; 相关文章： 2006年至今国内货币供应量的Motion Chart 数据挖掘之R与SQL 一个美丽的三角形]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>又是一个R不务正业的例子。</p>
<p>三天前，<strong><a href="http://cos.name/cn/profile/371112">itux</a> </strong>在统计之都论坛上问到了如何做 <a href="http://www.matrix67.com/blog/archives/519" target="_blank">Matrix67</a> 博客上的平滑马赛克图，我是好事之徒，颠颠地跑去瞧了一眼。恩，蛮有意思的，而且非常黄，非常暴力！但比较悲剧的是我不会用Mathematica，只好用R实现了一下。</p>
<p>本来想标题改的彪悍一些——《一千二百个女人和我的故事》，想想还是算了吧，虽说是用了1200个漂亮女人组成了我的头像，但她们我一个也不认识，哈哈。</p>
<p><a href="http://www.bjt.name/wp-content/uploads/2011/06/me.png"><img class="aligncenter size-full wp-image-10802" title="it is me" src="http://www.bjt.name/wp-content/uploads/2011/06/me.png" alt="" width="750" height="1000" /></a></p>
<p>用的原图我就不贴了，实际上我是戴着眼镜的，马赛克平滑以后，不明显了。</p>
<p>最后是<a href="http://www.bjt.name/wp-content/uploads/2011/06/main.r" target="_blank">代码</a>。非常简单，不到20行。大概所需要的时间：构思写代码1个小时，下载和整理图片时间长点，3个多小时（当然你本地资源和<a href="http://www.matrix67.com/blog" target="_blank">Matrix67</a>一样丰富的话另说，哈）。</p>
<p>&nbsp;<br />
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</ul>
]]></content:encoded>
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		</item>
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