请问这种气泡图手机外屏换一个多少钱怎么做

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-07-14 04:25 标签： 华为p20手机最新消息
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3.4.3　气泡图
《R语言与网站分析》本书从互联网应用角度对R语言如何实现数据挖掘和指标分析等问题做了阐述。通过诸多真实应用案例的分析，作者试图为读者建立起一座沟通数学原理和互联网实际业务应用的桥梁。同时本书给出了案例中的完整代码以及分析过程，力图帮助读者充分理解R语言是如何实现算法的。本节为大家介绍气泡图。
作者：李明来源：机械工业出版社| 22:35
3.4.3　气泡图
散点图一般只能较好地展示二维数据，气泡图则是在其基础上另外通过散点的大小来表达第三维变量的数值。即气泡图的绘制方法是在plot函数的基础上通过设置cex参数来完成的。
实例：各类目转化率&页面浏览量&客单价的气泡图
以下是手机数码、食品饮料等10个大商品的类目转化率、页面浏览量，以及客单价的数据。
各类目转化率&页面浏览量&客单价数据
现在绘制各个变量的散点图，其中x轴展示浏览量，y轴展示转化率，散点的大小表示客单价。代码如下：
id(&手机数码&,&食品饮料&,&电脑办公&,&家居用品&,&母婴玩具&,&家用电器&,&服饰鞋帽&,&日用百货&,&虚拟商品&,&箱包礼品&) &conver(0.012,0.020,0.015,0.014,0.018,0.013,0.010,0.025,0.045,0.011) &pv(23.19,10.89,15.09,12.11,9.60,20.29,40.56,28.66,20.43,13.84) &price(1,509,411,,379,610)&&①准备数据 &&library(RColorBrewer) &col(11,&&Spectral&)[2:11]&&②设置不同类目的颜色 &&cex.max#最终显示的最大cex &cex.min#最终显示的最小cex &a(cex.max-cex.min)/(max(price)-min(price)) &b*min(price) &cex2*price+b&&③设置散点大小 &&plot(pv,conver,colcol=col,cex=cex2,pch=16,ylim=c(0,0.06),xlab=&页面浏览量(万)&,ylab&=&转化率&,main=list(&各类目转化率-页面浏览量-客单价&,cex=2),yaxt=&n&) &legend(&topleft&,legend=id,pch=16,colcol=col,bty=&n&,cex=0.8,ncol=5) &axis(2,labels=paste(seq(0,5,1),&%&,sep=&&),at=seq(0,0.05,0.01)) &text(x=pv,y=conver,labels=price,cex=0.8) &text(x=40,y=0.055,labels=&Z-客单价&,cex=1.3)&&④绘制气泡图&
具体步骤如下：
1）准备数据：这里暂以手动输入数据的方式设置向量id为品类名称，conver为转化率，pv为页面浏览量，price为客单价。
2）设置类目颜色：加载RColorBrewer包，并使用Spectral调色板设置10个样本点的颜色。
3）设置散点大小：设置散点大小参数cex的最大值cex.max和最小值cex.min。依据客单价数据price把各个散点大小（cex2向量）平均设置在[cex.max , cex.min]范围内。
4）绘制气泡图：设置plot函数的cex参数，并使用ylim设置y轴的范围。使用legend函数设置2行5列共10个品类的图例，并放于绘图的左上角。使用axis函数设置y轴的尺度标记为1%～5%（paste（seq（0,5,1）,&%&,sep=&&））。使用text函数在各个散点的中心绘制price数据：text（x=pv,y=conver,labels=price,cex=0.8），文字大小为0.8。最后在右上角绘制Z轴的含义：Z-客单价。
图形效果如图3-34所示。
通过图3-34，可以直观地看到各个品类商品的基本销售差异：虚拟商品的转化率最高，服饰鞋帽的单品页浏览量最高，手机数码、电脑办公以及家用电器则有较高的客单价。这体现了不同类目商品本身的特质。例如，虚拟商品的信誉成本较低并且没有物流环节，这直接导致了该类商品的转化率比其他类商品高。网站可以依据不同特性，有针对性地运营不同类目商品，提高用户体验。
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Excel 请问如何给气泡图添加 文字标签
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可以鼠标右键点击气泡，第一次可以 “添加标签”第二次再点击可以 “设置标签格式”来调整你需要的标签。也可以鼠标左键点击标签，然后修改文字等。
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如何用excel做一个气泡图，横纵坐标对应的值的大小为气泡的大小？
横坐标为1#。。。。。。11#，纵坐标为稳定性分值.....,然后横纵对应的值的大小为气泡图的大小
我有更好的答案
首先要搞清楚什么样的数据适合气泡图，气泡图包含三个维度（横坐标，纵坐标，气泡大小），你这已经N个维度了，希望有帮助，（另：这个可以用雷达图玩一玩：）如果非要气泡图的话，可以研究多国申请分值 与 稳定性分值 和 不可规避性分值 的关系，或者其他三个 属性组合
是三个维度，纵坐标是一个维度，横坐标是一个维度，值是一个维度，做出来的图应该是一串气泡才对。
你的横坐标是序号，不是数值，要注意三个维度都是数值
采纳率：35%
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Excel图表一般展示的都是二维数据，即我们常说的二维表格数据；涉及到三维或更高维的数据的展现图表主要有气泡图、曲面图和蛛网图；一起来学习一下气泡图。1、气泡图一般包括三个关键要素：X（横轴）、Y（纵轴）和Z（值），一般来说三要素的重要性排序如下：X&Y&Z。2、气泡图的主要应用场景：a、展示三个变量之间的联系；b、对目标进行定位分析；3、气泡图的应用扩展：气泡地图，气泡矩阵图。
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在R中实现动态气泡图
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最近我逐渐发现了ggplot2这个包的好处——只要用过一次，就再也不想回头使用R中自带的作图函数了。前两天鼓捣完一个地图的数据，又受到统计之都的影响，我忽然想起了Hans Rosling在TED上的。在图中横坐标是国民收入，纵坐标是国民的期望寿命，气泡的大小则是该国人口。整个图从1800年的统计数据开始，一直到2009年不断动态地展示，图上的气泡也随着时间变化不停地抖动上升。有一位在斯坦福专做可视化的博士用JavaScript在网页上重现了这段动态效果图，点开页面即可观看：。
于是今天我便将这个图尝试着用R中的ggplot2与animation包实现了出来，边实现边研究ggplot2的用法，花了一天的时间做成了。
简单地说一下流程：首先是数据文件的获取。能够在github上找到，但是数据是JSON格式的，只有一行，因此我的大部分代码都在为让数据变成一个二维矩阵的形式而努力着……很多国家会出现某些年没有统计数据的情况，因此我用了线性插值填补。最后，有两个国家只有一年有数据，我只能将它们删掉了。
弄好了数据就可以使用ggplot2画图了。为了让图像好看，我调整了图像的属性，比如圆圈的大小范围，学习加边框，学习图中加文字（annotate）等语法。但我现在感觉还是有一些地方能够微调改进。
最后使用animation包中的saveMovie函数，结合ffmpeg导出成了一个视频。
最后附上。

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