一、直方图
绘制直方图函数:hist()
对x1进行直方图分析
> hist(x$x1)>
探索各科成绩的关联关系
> plot(x1,x2)> plot(x$x1,x$x2)>
列联表分析
列联函数table():统计每个分数的人数;
柱状图绘制函数:barplot()
> table(x$x1) 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 1 5 6 6 5 7 5 6 2 3 6 2 2 5 4 11 5 4 5 99 100 8 2> barplot(table(x$x1))>
饼图绘制函数:pie()
> pie(table(x$x1))>
1、 箱尾图绘制函数:boxplot()
> boxplot(x$x1,x$x2,x$x3)>
(1) 箱子的上下横线为样本的25%和75%分位数
(2) 箱子中间的横线为样本的中位数
(3) 上下延伸的直线称为尾线,尾线的
(4) 尽头为最高值和最低值
(5) 异常值
2、为箱尾图添加颜色和缺口
添加参数:颜色 col=c(c(“red”,”green”,”blue”)); 缺口:notch=T。
> boxplot(x[2:4],col=c("red","green","blue"),notch=T)>
添加参数:horizontal=T
> boxplot(x$x1,x$x2,x$x2,horizontal=T)>
函数:stars()
1、
> stars(x[c("x1","x2","x3")])>
(1) 每个观测单位的数值表示为一个图形
(2) 每个图的每个角表示一个变量,字符串类型会标注在图的下方
(3) 角线的长度表达值的大小
2、扇形图 (雷达图)
添加参数:draw.segment=T 控制是否画扇形;full=T 控制是圆还是半圆。
> stars(x[c("x1","x2","x3")],full=T,draw.segment=T)>
3、半扇形
> stars(x[c("x1","x2","x3")],full=F,draw.segment=T)>
(1) 用五官的宽度和高度来描绘数值
(2) 人对脸谱高度敏感和强记忆
(3) 适合较少样本的情况
2、其他脸谱图
八、茎叶图
绘制茎叶图函数:stem()
> stem(x$x2) The decimal point is 1 digit(s) to the right of the | 6 | 4 6 | 77889 7 | 000112222233344 7 | 5556667777777888899999 8 | 00000000001111111222222222222333344 8 | 5555666788999 9 | 0111223 9 | 57 >
上面茎叶图中:6 | 4 ,表示64分的有一个;6 | 77889 ,表示67分有两位同学,68分的有两位同学,69分的有一位同学。后面以此类推。
九、QQ图
函数:qqnorm(),qqline()
(1) 可用于判断是否正态分布
(2) 直线的斜率是标准差,截距是均值
(3) 点的散布越接近直线,则越接近正态分布
> qqnorm(x3)> qqline(x3)>
1、 plot(x$x1,x$x2,
main=”数学分析与线性代数成绩的关系”,
xlab=”数学分析”,
ylab=”线性代数”,
xlim=c(0,100),
ylim=c(0,100),
xaxs=”i”, #Set x axis style as internal
yaxs=”i”, #Set y axis style as internal
col=”red”, #Set the color of plotting symbol to r
pch=19) #Set the plotting symbol to filled dots
2、连线图
添加参数:type=”l”
> a=c(2,3,4,5,6)> b=c(4,7,8,9,12)> plot(a,b,type="l")>
plot(rain$Tokyo,type=”l”,col=”red”,
ylim=c(0,300),
main=”Monthly Rainfall in major cities”,
xlab=”Month of Year”,
ylab=”Rainfall (mm)”,
lwd=2 #线框大小粗细)
lines(rain$NewYork,type=”l”,col=”blue”,lwd=2)
lines(rain$London,type=”l”,col=”green”,lwd=2)
lines(rain$Berlin,type=”l”,col=”orange”,lwd=2)
十一、密度图
函数:density()
> plot(density(rnorm(1000)))>
1、R内置的数据集,使用函数data()列出。
> data()> mtcars mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carbMazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1Toyota Corona 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1Dodge Challenger 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2AMC Javelin 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2Camaro Z28 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8Volvo 142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2>
2、利用内置的mtcars数据集绘制
首先要将数据框转换为矩阵。颜色越深,数值越大。
heatmap(as.matrix(mtcars),
Rowv=NA,
Colv=NA,
col = heat.colors(256),
scale=”column”,
margins=c(2,8),
main = “Car characteristics by
Model”)
十三、向日葵散点图
1、Iris(鸢尾花)数据集
2、向日葵散点图
函数:sunflowerplot(),参数col设定点的颜色,seg.col设定点发出的射线(代表重合点)的颜色。
(1) 用来克服散点图中数据点重叠问题
(2) 在有重叠的地方用一朵“向日葵花”的花瓣数目来表示重叠数据的个数
> sunflowerplot(iris[,3:4],col="gold",seg.col="gold")>
十四、散点图集
1、使用函数pairs()
(1) 遍历样本中全部的变量配对画出二元图
(2) 直观地了解所有变量之间的关系
> pairs(iris[,1:4])>
plot(iris[,1:4],
main=”Relationships between
characteristics of iris flowers”,
pch=19,
col=”blue”,
cex=0.9)
3、使用par()函数设置
(1) 利用par( )在同一个device输出多个散点图
(2) Par命令博大精深,用于设置绘图参数,help(par)
par(mfrow=c(3,1)) #在一张device中显示3行一列的图形
plot(x1,x2);plot(x2,x3);plot(x3,x1)
十五、关于绘图参数
1、寻求帮助
(1) help(par)
(2) 有哪些颜色? 使用函数 colors()
2、绘图设备
dev.cur()
dev.list()
dev.next(which = dev.cur())
dev.prev(which = dev.cur())
dev.off(which = dev.cur())
dev.set(which = dev.next())
dev.new(…)
graphics.off()
3、位置控制参数
(1) mai参数:A numerical vector of the form c(bottom, left, top, right) which gives the margin size specified in inches.
(2) oma参数:A vector of the form c(bottom, left, top, right) giving the size of the outer margins in lines of text.
安装scatterplot3d 包
x<-y<-seq(-2*pi, 2*pi, pi/15)
f<-function(x,y) sin(x)*sin(y)
z<-outer(x, y, f)
contour(x,y,z,col="blue")
persp(x,y,z,theta=30, phi=30,expand=0.7,col="lightblue")
自定义函数unison的脚本unison.r:
unison<-function(x){ # x is a matrix or data frame of data if (is.data.frame(x)==TRUE) x<-as.matrix(x) t<-seq(-pi, pi, pi/30) m<-nrow(x); n<-ncol(x) f<-array(0, c(m,length(t))) for(i in 1:m){ f[i,]<-x[i,1]/sqrt(2) for( j in 2:n){ if (j%%2==0) f[i,]<-f[i,]+x[i,j]*sin(j/2*t) else f[i,]<-f[i,]+x[i,j]*cos(j%/%2*t) } } plot(c(-pi,pi), c(min(f),max(f)), type="n", main="The Unison graph of Data", xlab="t", ylab="f(t)") for(i in 1:m) lines(t, f[i,] , col=i)}
安装maps包
map(“state”, interior = FALSE)
map(“state”, boundary = FALSE, col=”red”,add = TRUE)
map(‘world’, fill = TRUE,col=heat.colors(10))
相关R绘图书籍:《R Graphs Cookbook》
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