R语言学习(五)

本文深入探讨了R语言中的绘图与统计功能,包括条形图、饼图、直方图、核密度图、箱线图、点图等图形的绘制方法及其参数设置,以及summary、describe、fivenum等常用统计函数的应用。通过实例展示了如何灵活调整图形样式与统计结果的呈现,旨在帮助读者在实际工作中更熟练地运用R语言进行数据可视化与分析。

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R中有许多包可以绘制各种图形,如条形图,直方图等等,在学习R语言的过程中我也调用相应函数绘制了这些图形,但感觉掌握的还是皮毛而已,图形通过不同参数的设置是可以进行各种各样的变化的,希望今后能在实际的运用过程中进一步灵活掌握绘图技巧

1.条形图:barplot(数据源,....horiz=TRUE/FALSE):当horiz=TRUE时就会变为横向条形图;

2.饼图:pipe(数据源,labels=c(标签1,标签2...))

3.直方图:hist(数据源,freq=TRUE/FALSE...):freq=TRUE时,直方图的纵坐标为频数;freq=FALSE时,直方图的纵坐标为概率/占比;

4.核密度图:随机变量在不同取值之间的概率密度函数  

density(..):求出密度  plot(...):画出密度图   ploygon(...,col="填充色",border="边界颜色")

5.箱线图:反映出随机变量的最小值,中位数,1/4分位数,最大值等等

boxplot(...,horizontal=TRUE/FALSE,....)   horizontal=TRUE时为水平放置  horizontal=FALSE时为垂直放置

boxplot(y~x1*x2,.....data=变量x1,x2所在的数据集,...):画出x1和x2组合的不同情况下的箱线图

boxplot.stats(...,...):显示出箱线图的中位数,最小值等信息

6.点图:反映某变量不同类型下的取值   dotchart(.....)

R语言不仅绘图功能强大,统计功能也很强大,许多包中存在相应的统计函数,统计也算得上是R强大的另一表现之处,不过也正因为R的包十分丰富,致使在使用时产生很大的困难,这里我就说说自己经常使用的几个统计函数

7.summary(数据):显示出数据的一些基本信息;Hmsic包中的describe(数据源); fivenum(数据源)

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