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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

8. Visualizing Data in R and Python

verfasst von : Guy Lebanon, Mohamed El-Geish

Erschienen in: Computing with Data

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Visualizing data is key in effective data analysis: to perform initial investigations, to confirm or refuting data models, and to elucidate mathematical or algorithmic concepts. In this chapter, we explore different types of data graphs using the R programming language, which has excellent graphics functionality; we end the chapter with a description of Python’s matplotlib module—a popular Python tool for data visualization.

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Fußnoten
1
There are several different formal definitions for percentiles. Type help( quantile) for several competing definitions that R implements.
 
2
Slope 1 corresponds to 45 degrees incline from left to right.
 
3
A formal definition of the t-distribution appears in TAOD volume 1, Chapter 3.
 
Literatur
L. Wilkinson. The Grammar of Graphics. Springer, second edition, 2005.
W. S. Cleveland. The Elements of Graphing Data. Hobart Press, 1985.
W. S. Cleveland. Visualizing Data. Hobart Press, 1993.
J. W. Tuckey. Exploratory Data Analysis. Addison Wesley, 1977.
D. Sarkar. Lattice: Multivariate Data Visualization with R. Springer, 2008.
Metadaten
Titel
Visualizing Data in R and Python
verfasst von
Guy Lebanon
Mohamed El-Geish
Copyright-Jahr
2018
Buch
Computing with Data

Print ISBN: 978-3-319-98148-2

Electronic ISBN: 978-3-319-98149-9

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-98149-9_8

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