绘制直方图,首先要对数据进行分组,然后统计每个分组内数据元的数量。 在平面直角坐标系中,横轴标出每个组的端点,纵轴表示频数,每个矩形的高代表对应的频数,称这样的统计图为频数分布直方图。一般要了解以下几个名词的概念:
组数:统计数据时,把数据按照不同的范围分成几个组,分成组的个数称为组数;
组距:每一组两个端点的差;
频数:分组内的数据元的数量除以组距;
1、显示各组频数或者数量分布情况;
2、显示各组间频数或数量的差异;
可以利用hist()函数进行绘制:
[1] Robert I. Kabacoff (著). R语言实战(高涛/肖楠/陈钢 译). 北京: 人民邮电出版社.
[2] https://www.cnblogs.com/xudongliang/p/6913363.html
[3] https://zhuanlan.zhihu.com/p/259835459
不能转化。在绘制直方图时,大家可以使用hist(x)这个函数,其中x就是需要进行可视化的数据,当然这个函数还有一个参数就是freq,其默认设置是freq=NULL。当freq=FALSE时,其纵坐标是以概率的形式呈现,而freq=TRUE时则是频率作为纵坐标。另外参数breaks可以用来控制直方条之间的间隔,例如breaks=5就表示绘制出5个直方条。当然除此之外,hist()函数还有其它参数,大家可以使用?hist()来了解不同参数的作用及其使用方法。
R语言绘图系列:
标度控制着数据到图形属性的映射,标度将我们的数据转化为视觉上可以感知的东西,比如大小、位置、颜色、形状等。标度也为我们提供了读图时所使用的工具,比如说坐标轴和图例。总的来说,可以称为引导元素。标度函数控制元素的属性,可以理解为图形的遥控器,可以用它来调整画布大小、颜色等等。此前学的shape,color,size等参数和标度函数相比显得不够灵活。
scale_fill_brewer 调色板函数
geom_errorbar()
geom_crossbar()
geom_linerange() 绘制线段
geom_pointrange() 绘制点
pointrange:点画线
首先绘制一张盒形图
在图上显示出观测值
值得注意的是,图上点的多少并不能完全反应原始数据的多少,因为有的点可能因为点过于密集就会被覆盖,看起来是一个点,其实可能是多个点。
因此可以使用geom_jitter函数将不同的点区分开(jitter是震荡散点),width设置如果遇到相同的点,点向左右方平移的距离。alpha设置透明度。
黑色点是离群点
还可以绘制卡槽图
varwidth参数会根据该水平下观测值的个数(n值)改变盒形图的宽度。(这里宽度去的不是观测个数的绝对值,而是平方根,以缩小差距。)
给盒子上色
分组盒形图,用不同颜色区分
画水平的盒形图
使用coord_flip函数(坐标轴翻转函数)
绘制一张直方图
bins可以设置直方图条柱的数目,默认为30。当bins和binwidth(设置条柱宽度)同时设置时,默认以binwidth为准。
新加入变量cut,根据新变量在price水平上进行一个计数
y轴由count变为density,绘制概率密度
注意下面density的写法,前后都要加..
绘制概率密度曲线:geom_density函数
堆栈密度概率曲线
geom_line/geom_path/geom_step
绘制一个简单的线图
绘制点线图,点和线需要分别添加。
如上图,线在点之上,是因为先投射了点,又投射了线。
先投射线,点就出现在了线之上。
线的颜色出现了渐变
geom_smooth函数:绘制拟合曲线
methods还有其他的方法,如glm:广义线性模型;losses:纯粹平滑;gam:广义加性模型等等(lm和glm最常用)
geom_hline绘制水平线,geom_vline绘制垂直线。xintercept和yintercept是截距,slope是斜率。