
R語言單元變量的數(shù)據(jù)可視化方法
Uni-variate data 一元變量的數(shù)據(jù)分析方法
點圖dot plot與抖動圖jitter plot
當(dāng)點都重疊在一起的時候,為了更直觀分析數(shù)據(jù)分布情況,可以把點適當(dāng)抖動到一定位置(適量的偏移)。
下面這個例子,由于x的值是我們要觀測的,所以在y上進行抖動。不可以在x上抖動,因為x是觀測對象。
一個tip:空心圓圈,是最容易識別的圖形。填充的圖形造成難以識別內(nèi)部結(jié)構(gòu),而線(框或叉)在數(shù)據(jù)量大的時候往往難以識別。
數(shù)據(jù)文件 presidents.txt
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presidents <- read.fwf("presidents.txt", widths = c(9, 15, 3), col.names = c("id","name","months"))
with(
data=presidents,
{
plot(months, rep(2.5, length(months)),
main = "dot plot and jitter plot",
xlab = "months", ylab = "",
pch = 15, col = "blue",
xlim = c(0, 150), ylim=c(0, 3))
points(months, jitter(rep(1.5, length(months)), 20), col = "black")
})
柱狀圖 Histogram
柱狀圖用于分析單元數(shù)據(jù)的分布。
假設(shè)垂直的柱狀圖:每根柱子有一個寬度,待分析的數(shù)據(jù)落在柱子的寬度區(qū)間內(nèi),則進行相應(yīng)的計數(shù)。y是數(shù)據(jù)落在每個寬度區(qū)間內(nèi)的元素個數(shù),決定了柱子的高度。y值可以是絕對的count,也可以是相對的百分比 binCount/N。binCount是每個柱子絕對的count,N是總的樣本數(shù)量。
實驗數(shù)據(jù):serverdata.txt
決定柱狀圖形狀有兩個參數(shù):
1. 每根柱子的寬度 bin width (分箱寬度)
bin width太寬,會丟失很多細節(jié)信息。太窄,會導(dǎo)致很多箱子都沒有數(shù)據(jù),從而數(shù)據(jù)分布的形狀不夠顯而易見。
選擇好的bin width很重要。對于正態(tài)分布,可以嘗試使用Scott rule:
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serverdata <- read.table("serverdata.txt", col.names="CPU")
with(
data=serverdata,
{
w=trunc((3.5*sd(CPU)) / (length(CPU)^(1/3)))
par(mfrow=c(2,1))
hist(CPU,breaks=w,freq=T, main = "frequency histogram")
hist(CPU,breaks=w,freq=F, main = "Non frequency histogram")
}
)
bin witdth可以不一樣寬:
注意 breaks是一個遞增向量,箱寬由當(dāng)前減去前一個所得。
2. 第一個箱子開始的值(即第一個柱子左邊線在x軸上開始的位置)bin alignment
核密度估計 Kernal Density Estimate(KDE)
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