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rempsyc!一键美化学术论文中的表格和图形,真的太适合科研党了...

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DataCharm
发布2024-04-30 17:15:12
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发布2024-04-30 17:15:12
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前言

我们的数据可视化课程已经上线啦!!目前课程的主要方向是 科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法,后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。课程免费新增,这点绝对良心!

我们第一个数据可视化交流圈子也已经上线了,主要以我的第一本书籍《科研论文配图绘制指南-基于Python》为基础进行拓展,提供「课堂式」教学视频,还有更多拓展内容,可视化技巧远超书籍本身,书籍修正和新增都会分享到圈子里面~~

参与课程或者圈子的你将获取到:学员答疑、可视化资源分享、可视化技巧补充、可视化业务代做(学员和甲方对接)、副业交流、提升认知等等。

「rempsyc」-表格、图表一键生成,学术论文编写用它就可以啦~

今天在查阅资料的时候,偶尔发现一个超好用的科研工具-「rempsyc」,其提供多个函数可以将学术论文编写过程中的统计图表一键美化、常见统计图形绘制等,简直就是科研党的首选工具。

  • rempsyc介绍及安装

rempsyc 软件包中的便捷函数可让您的工作流程更快、更轻松:

  1. 可轻松定制各种统计图表(通过 ggplot2)
  2. 可导出到Word的漂亮 APA 表格(通过 flextable)
  3. 轻松运行统计测试或检查假设,以及自动执行各种其他任务。

其安装方式也非常简单,如下:

代码语言:javascript
复制
install.packages("rempsyc")

「rempsyc」美化表格

rempsyc包中有多个函数可以一键美化论文中常见的统计表格,如下:

  • nice_t_test() library(rempsyc)

t.tests <- nice_t_test( data = mtcars, response = c("mpg", "disp", "drat", "wt"), group = "am" )

Format t-test results

t_table <- nice_table(t.tests) t_table

标准的三线表

我们也可以将表格结果保存成Word文档,方便编写:

代码语言:javascript
复制
# Open in Word for quick copy-pasting
print(my_table, preview = "docx")

# Or save to Word
flextable::save_as_docx(t_table, path = "D:/R treasures/t_tests.docx")
  • nice_contrasts()
代码语言:javascript
复制
contrasts <- nice_contrasts(
  data = mtcars,
  response = c("mpg", "disp"),
  group = "cyl",
  covariates = "hp"
)
contrasts

# Format contrasts results
nice_table(contrasts, highlight = .001)
  • nice_mod()
  • nice_lm()

「rempsyc」可视化案例

rempsyc包中也有很多好用的统计图形绘制工具,如下:

  • nice_violin()
代码语言:javascript
复制
nice_violin(
  data = ToothGrowth,
  group = "dose",
  response = "len",
  xlabels = c("Low", "Medium", "High"),
  comp1 = 1,
  comp2 = 3,
  has.d = TRUE,
  d.y = 30
)
  • nice_scatter()
代码语言:javascript
复制
nice_scatter(
  data = mtcars,
  predictor = "wt",
  response = "mpg",
  has.confband = TRUE,
  has.r = TRUE,
  has.p = TRUE
)
  • plot_means_over_time()
  • grouped_bar_chart()
  • cormatrix_excel()
  • nice_normality()
  • plot_outliers()

更多关于rempsyc包的使用语法和可视化案例,可参考:rempsyc官网[1]

可视化学习圈子是干什么的?

可视化学习圈子是书籍「科研论文配图绘制指南-基于Python」一书的学下圈子:主要通过以下几个方面,给大家带来比纸质书籍更丰富的学习内容:

  • 视频教学,和读者零距离互动交流
  • 及时修正勘误和定期新增绘制知识点
  • 拓展衍生,绘图知识点远超书籍本身
  • 直播视频+拓展资料+答疑,学习更高效

「PS」:我们直播教学内容为课堂式教学,原作者带着大家对书籍一章、一节、一页的进行教学。而且直播的视频都会通过剪辑后整理成课程,圈子中的同学可以免费、反复观看。当然,新增内容和定期答疑,直播也是如此。

  • 为何会有这个书籍学习社群? 无门槛的微信群难免会鱼龙混杂,问题和质量都无法得到保证,而且一些关键问题经常被淹没,且没有沉淀价值。
  • 随着添加我微信的人日益增多,向我提问的人也越来越多,随便回答一下就太不负责任了;不回答也不是很好;如果都仔细回答,我也有自己的工作并且确实很忙,真的有点心有余而力不足!所以我才会建立这么一个渠道来沉淀我的可视化技巧和分享经验,以及给大家提供一个坚持学习的平台。

微信扫码下方二维码即可参与我们的书籍学习圈子啦:

微信扫码即可加入学习圈子

系统学习可视化

当然,在学习数据可视化的道路上,你也有很多问题得不到解答,也可以加入我们的可视化课程(可视化系列课程推文)后,在学员群里和大家一起谈论,一起进步,或者直接向我提问。如果我觉得你的问题很具有普适性,我会把它写成文章发布在公众号上,让更多人看到,有关我们数据可视化系列课程的服务内容,可以参考下面的 阅读原文。

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不用Seaborn,这个工具也能绘制超炫的统计图形···

NetworkX,网络结构图最强绘制工具····· 参考资料

[1]

rempsyc官网: https://rempsyc.remi-theriault.com/。

本文参与?腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2024-04-27,如有侵权请联系?cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 前言
  • 「rempsyc」-表格、图表一键生成,学术论文编写用它就可以啦~
  • 「rempsyc」美化表格
  • Format t-test results
    • 「rempsyc」可视化案例
      • 可视化学习圈子是干什么的?
        • 系统学习可视化
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