57、数据可视化：基础绘图与变换技巧

数据可视化：基础绘图与变换技巧

在数据处理与分析中，可视化是一项强大的工具，它能帮助我们直观地理解数据的内在结构和特征。本文将介绍几种常见的数据可视化方法，包括基础绘图和数据变换后的可视化。

基础绘图

基础绘图是可视化数据的基本方式，能够呈现数据的直观特征。下面以两个具体例子进行说明。

蟹类数据可视化

在处理蟹类数据时，通过特定的可视化操作能揭示数据背后的信息。首先，在投影窗口中拖动光标旋转图片，观察其外观变化，进而生成右侧的另外两个面板。接着，给左上角“V”形的一条臂上色，再次旋转图片，观察点的相对位置变化，这样可以分离“V”形的每条臂。经过一系列操作后发现，数据大致呈现出从原点向四个方向延伸的四个细长圆锥的形状，且相邻的两个圆锥比另外两个长。实际上，这四个圆锥对应着两种蟹类，每种蟹类又分雌雄，较短的两个圆锥代表雌性，较长的代表雄性。右侧面板与左侧类似，只是对四个类别用不同形状进行了标记。

太阳黑子数据可视化

太阳黑子数据的可视化有助于我们了解太阳黑子活动的规律。选取1770 - 1869年的太阳黑子数据集进行绘图，该时间段包含了自1700年以来读数振幅的一些最大变化。太阳黑子是太阳表面或附近的气体漩涡，周期约为11.1年。

以下是获取这些太阳黑子数据可视化图的代码：

x<-as.ts(read.table("sunspots.dat"))
postscript("Sunspots.eps")
plot(x, main="Sunspots observations")
y<-diff(x,1)
postscr