本篇內(nèi)容主要講解“用R語言實現(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單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“用R語言實現(xiàn)的圖形有哪些”吧!
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，矩陣則會描繪一個堆積柱狀圖(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：
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圖，因為對于人來說判斷長度比判斷面積更準確容易。餅圖使用下面的函數(shù)創(chuàng)建：
pie(x, labels)
x是一個非負的數(shù)值向量來指示餅圖每個切片的大小，lables是一個字符向量指示每個切片的標(biāo)簽。
餅圖有個問題，人們很難比較餅圖中不同的切片之間的大小，除非每個切片上都有數(shù)值標(biāo)簽，所以有了下面的扇圖：
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會指示直方圖會在X軸上創(chuàng)建幾個小盒子：
另外在執(zhí)行完hist函數(shù)描繪了一個直方圖之后，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(KDE)描繪了出來：
核密度估計是一種評估連續(xù)性隨機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連續(xù)性隨機變量的概率密度函數(shù)，核密度估計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$mpg))來展示mtcars中mpg變量的核密度估計。本例子直接用plot來描畫，plot會創(chuàng)建一個新的圖形，如果是要往已經(jīng)存在的圖形上附加的話要使用lines()函數(shù)：
核密度估計另一個重要的作用是可以在不同的分組間比較某變量的概率分布，sm包的sm.density.compare()函數(shù)提供了這種功能。下面的函數(shù)及圖形就是以cyl分組查看mpg的概率密度函數(shù)：
sm.density.compare(mpg, cyl, xlab="Miles PerGallon")
箱圖通過圖形化某個連續(xù)性變量的5個特征量(最小值、第一四分位、中位數(shù)、第三四分位和大值)來描述該變量的分布，初次之外它還有可能顯示離群點(在正負1.5倍IQR之外的數(shù))。
例如boxplot(mtcars$mpg)會顯示下面的箱圖。我們可以使用boxplot.stats(mtcars$mpg)來打印5個特征量的值。
正如我們在核密度圖中看到的分組比較，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)更對稱一些：
http://lectures.molgen.mpg.de/Pairwise/DotPlots/index.html
點圖提供了一種方式在一個簡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)來實現(xiàn)這種能力，其最簡單的調(diào)用方式是：
dotchart(x, labels=)
其中x是數(shù)值向量，labels是一個字符向量指示了每個數(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)建的點圖：
除了上面簡單的形式意外，點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選項指示各個點以某個因子變量分組，如下圖所示：
到此，相信大家對“用R語言實現(xiàn)的圖形有哪些”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進入相關(guān)頻道進行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！
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