用R語言實(shí)現(xiàn)的圖形有哪些-創(chuàng)新互聯(lián)

本篇內(nèi)容主要講解“用R語言實(shí)現(xiàn)的圖形有哪些”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡(jiǎn)單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“用R語言實(shí)現(xiàn)的圖形有哪些”吧!

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柱狀圖- Bar Plot

柱狀圖的主要作用是以水平條或垂直條的方式顯示Categorical變量的分布(頻數(shù))。R提供了barplot() 函數(shù)來支持柱狀圖的創(chuàng)建，其最簡(jiǎn)單的形式如下：barplot(height)。其中height是向量或矩陣，如果是向量的話顯示如左，矩陣則會(huì)描繪一個(gè)堆積柱狀圖(beside=FALSE)或組柱狀圖(beside=TRUE)：

【提示】如果Categorical變量是factor或有序factor，那么直接用plot函數(shù)產(chǎn)生跟barplot一樣的效果

下面的代碼創(chuàng)建了一個(gè)比較全的柱狀圖：

barplot (m, main="Sales byRegion",col=c("red","green","grey","blue"),xlab="region",ylab="Sales")

spine()函數(shù)產(chǎn)生類似于×××S中百分百堆積柱狀圖：

餅圖

除了柱狀圖/條形圖外，餅圖是另外一種經(jīng)常用來刻畫Categorical類型變量的分布的圖形。雖然柱狀圖比較流行但是很多統(tǒng)計(jì)學(xué)家包括本書的作者都不推薦使用餅圖，而是推薦使用柱狀圖或點(diǎn)圖，因?yàn)閷?duì)于人來說判斷長(zhǎng)度比判斷面積更準(zhǔn)確容易。餅圖使用下面的函數(shù)創(chuàng)建：

pie(x, labels)

x是一個(gè)非負(fù)的數(shù)值向量來指示餅圖每個(gè)切片的大小，lables是一個(gè)字符向量指示每個(gè)切片的標(biāo)簽。

餅圖有個(gè)問題，人們很難比較餅圖中不同的切片之間的大小，除非每個(gè)切片上都有數(shù)值標(biāo)簽，所以有了下面的扇圖：

直方圖

直方圖用來顯示連續(xù)性變量的分布情況，它將連續(xù)性的數(shù)據(jù)在x軸上切分成一段一段的小格子，并在Y軸上為每個(gè)小格子顯示頻率。R使用下面的函數(shù)創(chuàng)建直方圖：

               hist(x,freq=TRUE/FALSE, breaks=value, col=”red”, xlab=”annotation in x axis”,main=”title of the hist”)

其中x是一個(gè)連續(xù)性的數(shù)值向量，如果freq為TRUE表示基于頻數(shù)創(chuàng)建的直方圖，否則表示基于頻率創(chuàng)建直方圖；breaks會(huì)指示直方圖會(huì)在X軸上創(chuàng)建幾個(gè)小盒子：

另外在執(zhí)行完hist函數(shù)描繪了一個(gè)直方圖之后，我們可以再調(diào)用其他繪圖函數(shù)(比如lines)來將一條線加在直方圖上，如上有圖所示即將數(shù)據(jù)集的核密度估計(jì)(KDE)描繪了出來：

核密度圖

核密度估計(jì)是一種評(píng)估連續(xù)性隨機(jī)變量的的概率密度函數(shù)的有效方法。我們前面已經(jīng)看過使用直方圖的形式表述一個(gè)連續(xù)性隨機(jī)變量的概率密度函數(shù)，核密度估計(jì)以一種更平滑的方式來描述概率密度。其函數(shù)形式為

density(x)

下圖是使用plot(density(mtcars$mpg))來展示mtcars中mpg變量的核密度估計(jì)。本例子直接用plot來描畫，plot會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的圖形，如果是要往已經(jīng)存在的圖形上附加的話要使用lines()函數(shù)：

核密度估計(jì)另一個(gè)重要的作用是可以在不同的分組間比較某變量的概率分布，sm包的sm.density.compare()函數(shù)提供了這種功能。下面的函數(shù)及圖形就是以cyl分組查看mpg的概率密度函數(shù)：

sm.density.compare(mpg, cyl, xlab="Miles PerGallon")

Box畫圖

箱圖通過圖形化某個(gè)連續(xù)性變量的5個(gè)特征量(最小值、第一四分位、中位數(shù)、第三四分位和大值)來描述該變量的分布，初次之外它還有可能顯示離群點(diǎn)(在正負(fù)1.5倍IQR之外的數(shù))。

例如boxplot(mtcars$mpg)會(huì)顯示下面的箱圖。我們可以使用boxplot.stats(mtcars$mpg)來打印5個(gè)特征量的值。

正如我們?cè)诤嗣芏葓D中看到的分組比較，使用箱圖在不同組之間做比較。其函數(shù)形式為：boxplot(formula,data=dataframe)，其中data指定箱圖所基于的數(shù)據(jù)幀對(duì)象，formula是形如y~A的公式，y指箱圖所描述的變量，A是指基于該列(或多列A*B)分組變量y來做箱圖。下圖以cyl分組mpg做箱圖：boxplot(mpg~cyl,data=mtcars)。從中我們可以看到6缸的車的mpg數(shù)據(jù)更對(duì)稱一些：

點(diǎn)圖

http://lectures.molgen.mpg.de/Pairwise/DotPlots/index.html

點(diǎn)圖提供了一種方式在一個(gè)簡(jiǎn)單的水平軸上描畫大量的有標(biāo)簽的數(shù)值，R提供了dotchart()函數(shù)來實(shí)現(xiàn)這種能力，其最簡(jiǎn)單的調(diào)用方式是：

dotchart(x, labels=)

其中x是數(shù)值向量，labels是一個(gè)字符向量指示了每個(gè)數(shù)值的標(biāo)簽。下圖是我們使用dotchart(mpg,labels=row.names(mtcars),cex=0.7)所創(chuàng)建的點(diǎn)圖：

除了上面簡(jiǎn)單的形式意外，點(diǎn)圖更有意思的一種表現(xiàn)形式是，我們可以首先排序然后使用groups選項(xiàng)指示各個(gè)點(diǎn)以某個(gè)因子變量分組，如下圖所示：

到此，相信大家對(duì)“用R語言實(shí)現(xiàn)的圖形有哪些”有了更深的了解，不妨來實(shí)際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！

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網(wǎng)站欄目：用R語言實(shí)現(xiàn)的圖形有哪些-創(chuàng)新互聯(lián)
文章路徑：http://bm7419.com/article12/dpogdc.html

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