鱼你学习|走近R语言可视化

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了鱼你学习|走近R语言可视化相关的知识,希望对你有一定的参考价值。





R语言可视化


//R语言小教程--1--plot函数 









Paragraph   1    plot函数简介



R语言自带的plot函数功能强大,可以让你对抽象的数据有最直观的感受,方便后续选择数据的处理方式


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///两两之间的散点图

数据:选R语言自带的airquality数据集

(1973年5月至9月纽约每日的空气质量测量)

大家可以自行实践一下~


如果对数据特定某两个变量作散点图可以:

plot(airquality$Temp, airquality$Wind)

如果想对数据概览其相关性,可以做上面的两两散点图:

plot(airquality)

而type这一属性可以调整画图的样式:

type = "p"---      点;type = "l"---    线   

type = "b"---   点线;type = "c"---   虚线

type = "o"---   线穿点;type = "h"---   直方图

type = "s"---   楼梯形;type = "S"---   楼梯形

同时,plot函数中的xlab,ylab,main分别是设置x轴标题,y轴标题和主标题的内容

xlim和ylim则可以控制x、y轴的取值范围,或是用asp来表示y轴长度对x轴长度的比例


由plot函数衍生出hist和boxplot函数:

hist可以画出直方图(下一图)

boxplot则是有助于发现异常值的箱线图(下二图)

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hist(airquality$Wind)


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boxplot(airquality[,0:3])



当然,R语言还可以实现将多条图线绘制在一个图中,在此介绍一下用plotly包的绘制方法

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x = c(1:100)

data1 = rnorm(100,mean = 5)

data2 = rnorm(100,mean = 0)

data3 = rnorm(100,mean = -5)

data = data.frame(x, data1, data2, data3)

plot_ly(data, x = ~x)%>%

  add_trace(y = ~data1, name = "data1", mode = "lines")%>%

  add_trace(y = ~data2, name = "data2", mode = "markers")%>%

  add_trace(y = ~data3, name = "data3", mode = "lines+markers")


从上述代码可以看见plotly包功能强大,做出的图也很好看,可以将多组数据通过"%>%"这个管道函数进行链接从而画在一张图上,还可以通过更改col、mode等条件来做出更个性化的图表



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Paragraph   2    plot函数细节参数


plot函数还有很多可以设置的参数,大家可以收藏这个推送以备不时之需~


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///对某个函数寻找零点的迭代图


axes:确定画出哪些坐标轴,以下方为1顺时针旋转计数,以axes(1)这样的格式表达

pch:指定绘制点时使用的符号

cex:符号的大小,是一个具体的数字,默认值为1,以默认值的倍率来体现

lty:设置线条类型

lwd:设置线条的宽度,同cex,默认值为1





颜色设定相关:

col:默认的绘图颜色,可以以字符型向量表示

col.axis:坐标轴刻度文字颜色

col.lab:坐标轴标签颜色

col.main col.sub:主副标题颜色

fg bg:图像前景色和后景色


图形的边界控制方法:

pin:控制图形的尺寸(英寸)

mai:控制空白边界大小(英寸)从下边开始顺时针计数,用数值向量表示

mar:同mai,但是单位是英分,默认值c(5,4,4,2)


还可以用text(x=x0,y=y0,"****")来在画好的图上做一些批注和标记,批注位置在(x0,y0),批注内容则是双引号引起来的部分,同样,text也可以通过cex,col等参数进行美化





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以上是关于鱼你学习|走近R语言可视化的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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