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工具 | 一文學(xué)會(huì)R的基本繪圖功能
2016-04-28
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現(xiàn)如今，ggplot特別火，這是因?yàn)椋核且粋€(gè)特別容易上手的R制圖功能包。盡管如此，有時(shí)候我還是想用一些比ggplot更簡(jiǎn)潔的方法。這時(shí)候，我會(huì)選擇用R里基本的繪圖功能。基本款的圖沒有那么精致而且編程起來也有點(diǎn)奇怪，但是用基本繪圖功能畫圖特別快，而且適用于各種類型的數(shù)據(jù)，很多專業(yè)人士都會(huì)經(jīng)常用。這樣看來，其實(shí)跟UNIX工具包比較像，比如grep， sed和 awk.

來，放松一下，我們要開始玩轉(zhuǎn)R的基本繪圖功能了！

 
數(shù)據(jù)源

我們將會(huì)用到iris數(shù)據(jù)集。這是一組可靠的經(jīng)典數(shù)據(jù)集，雖然不是這個(gè)世界上最令人激動(dòng)的數(shù)據(jù)，但這是R自帶的（所以你不需要下載）并且很容易理解。



另外一個(gè)數(shù)據(jù)集我們會(huì)用到的是USAccDeaths數(shù)據(jù)集，它記錄了美國(guó)從1973年到1978年（每個(gè)月）意外死亡的人數(shù)。這組數(shù)據(jù)也是R自帶的并且是一組非常有代表性的時(shí)間序列數(shù)據(jù)集。這將讓我們有機(jī)會(huì)展示一些R在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面很便利的內(nèi)置功能。



 
就用plot

好，重要的事情先做：繪圖的命令是？？ 你猜對(duì)了， 就是plot。 更多的好消息是： R里幾乎所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都是可以畫出來的。這并不是說數(shù)據(jù)將會(huì)看起來好看或者更有意義，但是你總是可以嘗試并且找出答案。





你可以通過給col參數(shù)賦值來給你的數(shù)據(jù)點(diǎn)添加顏色。





 
少一些$

如果你已經(jīng)厭倦了每次都要使用$調(diào)用iris數(shù)據(jù)幀，你可以“attach（附上）”數(shù)據(jù)，這意味著從這里往下所有的操作都是對(duì)所附上的數(shù)據(jù)集做的。當(dāng)你完成操作，別忘了 “detach（解除附上）”。

因此就像這個(gè)例子，假設(shè)我們想在x軸和y軸繪制特定的值，我們將用attach命令代替iris$放在我們的變量的前面。





 
時(shí)間序列

用R繪制時(shí)間序列圖特別簡(jiǎn)單。因?yàn)镽本身就有時(shí)間序列的數(shù)據(jù)類型，所以繪圖工作是輕而易舉的事。下面的例子中，我會(huì)把USAccDeaths數(shù)據(jù)集傳遞給plot函數(shù)。

你能看到我們可以用xlab 和 ylab來給x軸和y軸添加標(biāo)簽。



在圖上加上數(shù)據(jù)點(diǎn)也特別容易，用points和lines 函數(shù)就可以實(shí)現(xiàn)





你可能注意到上圖的點(diǎn)標(biāo)記有些奇怪，圈圈內(nèi)有個(gè)十字。其實(shí)你可以用 pch參數(shù)選擇不同的點(diǎn)標(biāo)記。而且不同的點(diǎn)標(biāo)記可以用來表示一個(gè)變量的不同分類（或者在R里面的“層次（level）”）





 
直方圖

在R里面我的最愛之一：直方圖！當(dāng)我從Excel換到R的時(shí)候，我已經(jīng)聽說了最讓人激動(dòng)的是在R里面只需要一行代碼就能代替Excel里面的catalogs of frequency tables （頻數(shù)表）。



直方圖特別好用！首先特別簡(jiǎn)單而且能夠快速直觀地展示出你的數(shù)據(jù)集的樣子。所以直方圖是我起初學(xué)習(xí)R的時(shí)候最先學(xué)習(xí)的東西之一，也是我最常用的。





 
密度函數(shù)圖和圖例

如果你要在同一個(gè)圖里畫出不同變量的分布圖，我建議用密度分布圖。用density函數(shù)可以畫出概率分布函數(shù)（PDF）的估計(jì)圖。密度圖用一個(gè)基本的，連續(xù)的線來展現(xiàn)你的數(shù)據(jù)。我們可以用lines 函數(shù)為每一個(gè)分布加上不同的顏色。



編譯/校對(duì)：裴迅 郭姝妤

來源：大數(shù)據(jù)文摘


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