參考書目：《統(tǒng)計學(xué)》-賈俊平；《統(tǒng)計學(xué)：從數(shù)據(jù)到結(jié)論》-吳喜之；
理論部分：數(shù)據(jù)的圖表展示

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• 條形圖

data01 <- c('紅茶', '咖啡', '胡蘿卜汁', '咖啡', '咖啡', '紅茶') data02 <- data.frame(x = c(4,5,2), y = c('白兔', '黑兔', '黃兔'))par(mfrow=c(1, 2)) barplot(table(data01), main = "箱線圖") barplot(data02$x, names.arg = data02$y, main = "箱線圖")

圖像：

• 餅圖

data01 <- c('紅茶', '咖啡', '胡蘿卜汁', '咖啡', '咖啡', '紅茶') pie(table(data01), paste(names(table(data01)), " ", round(table(data01)/sum(table(data01)), 4)*100, "%", sep = ""),main = "餅圖")

圖像：

• 直方圖

set.seed(1234) data03 <- rnorm(100, 0, 1) hist(data03, main = "直方圖", xlim = c(-4, 4), ylim = c(0, 30),col = palette())

圖像：

關(guān)于代碼中用到的顏色板：

> palette() [1] "black" "red" "green3" "blue" "cyan" "magenta" "yellow" [8] "gray

• 莖葉圖

set.seed(1234) (data04 <- round(runif(30, 0, 50))) stem(data04)

控制臺輸出：

> (data04 <- round(runif(30, 0, 50)))[1] 6 31 30 31 43 32 0 12 33 26 35 27 14 46 15 42 14 13 9 12 16 15 8 2 11 [26] 41 26 46 42 2 > stem(data04)The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |0 | 0220 | 6891 | 1223441 | 5562 | 2 | 6673 | 011233 | 54 | 12234 | 66

• 箱線圖

data(iris) boxplot(Petal.Width ~ Species, iris, main = "箱線圖")

圖像：

• 線圖

x <- c(1:10) y1 <- x*3 + rnorm(10, 0, 1) plot(x, y1, type = 'o', main = "線圖", ylim = c(-2, 32),ylab = "y") y2 <- x -1 + rnorm(10, 0, 1) lines(x, y2, type = 'o', col = 'red')

圖像：

• 散點圖

x <- c(1:10) y1 <- x*2 + rnorm(10, 1, 2) plot(x, y1, main = "散點圖", ylab = "y")

圖像：

• 矩陣散點圖

pairs(iris[,c(1:3)])

圖像：

• 氣泡圖

x <- iris[c(1:30),1] y <- iris[c(1:30),2] z <- iris[c(1:30),3]plot(x, y, pch = 1, cex = z, main = '氣泡圖')

圖像：

• 雷達(dá)圖

library(fmsb) df <- data.frame(x = c(10, 5 ,1), y = c(6, 3, 2), z = c(11, 20, 10), t = c(5:7))df_max <- apply(df, 2, max) df_min <- apply(df, 2, min) new_df <- data.frame(rbind(df_max, df_min, df)) radarchart(df = new_df, seg =5, plty = c(1:5), vlcex = 1, plwd = 2)

圖像：

備注：關(guān)于雷達(dá)圖的參數(shù)使用可見Blog:雷達(dá)圖的實現(xiàn)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的R语言与数据的图表展示(part1)--不知道起啥名，反正就是初步认识一下的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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