R语言中ggplot2包作数据分布情况下的统计图实例学习（二）

您所在的位置：网站首页 › 数据集的分布 › R语言中ggplot2包作数据分布情况下的统计图实例学习（二）

R语言中ggplot2包作数据分布情况下的统计图实例学习（二）

2023-03-12 02:30| 来源: 网络整理| 查看: 265

R语言中ggplot2包作数据分布情况下的统计图实例学习（二） 3.直方图问题：创建一个数据集的直方图。

直接创建，借助mtcars数据集，用hist()函数创建：

hist(mtcars$mpg)＃指定数据集中的mpg列hist(mtcars$mpg, breaks = 10)

基本直方图

借助ggplot2该geom_histogram()功能，构建直方图相对简单。输入中仅需要一个数字变量。请注意，此代码触发了警告消息：我们需要注意下一节中说明的箱宽度。

library(ggplot2)ggplot(mtcars, aes(x = mpg)) + geom_histogram()

运行时显示：`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.# 更宽的直方图ggplot(mtcars, aes(x = mpg)) + geom_histogram(binwidth = 4)

当您创建直方图而未指定条形宽度时，会ggplot()打印一条消息，告知您默认为30个直方图，并选择一个更好的垃圾箱宽度。这是因为使用不同的bin宽度浏览数据很重要；默认值30可能会或可能不会显示一些有用的数据。

ggplot2的镜像直方图library(ggplot2)library(hrbrthemes)#数据准备data 同一轴上的多个直方图library(ggplot2)library(dplyr)library(hrbrthemes)#构建数据data library(tidyverse)library(hrbrthemes)library(viridis)library(forcats)#加载数据data % mutate(text = gsub("\\.", " ",text)) %>% mutate(value = round(as.numeric(value),0))# 绘制图形p % mutate(text = fct_reorder(text, value)) %>% ggplot( aes(x=value, color=text, fill=text)) + geom_histogram(alpha=0.6, binwidth = 5) + scale_fill_viridis(discrete=TRUE) + scale_color_viridis(discrete=TRUE) + theme_ipsum() + theme( legend.position="none", panel.spacing = unit(0.1, "lines"), strip.text.x = element_text(size = 8) ) + xlab("") + ylab("Assigned Probability (%)") + facet_wrap(~text)

ggplot2和ggExtra的边际分布

安装ggExtra包，使用install.packages("ggExtra")进行安装，在我们已经做好的图的基础上，在其边上加上直方图或者其他形状的图：

# 加载包library(ggplot2)library(ggExtra)# 查看数据集head(mtcars)# 绘制气泡图 p

如下示例演示如何为直方图的各个部分着色。首先，hist必须在不使用plot=F选项绘制结果的情况下调用该函数。它允许将每个垃圾箱的位置存储在一个对象中（my_hist此处）。

这些框边框现在在$breaks对象的插槽中可用，这允许使用ifelse语句构建颜色向量。最后，此颜色矢量可用于plot（）中。

＃创建数据my_variable=rnorm(2000, 0 , 10) ＃计算直方图，但不要绘制my_hist=hist(my_variable , breaks=40 , plot=F)；my_hist ＃颜色向量my_color= ifelse(my_hist$breaks =10, "purple", rgb(0.2,0.2,0.2,0.2) ));my_color ＃最终绘制plot(my_hist, col=my_color , border=F , main="" , xlab="value of the variable", xlim=c(-40,40) )

4、箱线图

plot()函数绘制

用plot()将数据集ToothGrowthx因子并将其传递给y值向量。当x是一个因子（相对于数字向量）时，它将自动创建箱形图：

#绘制数据集ToothGrowth的箱线图plot(ToothGrowth$supp, ToothGrowth$len)

如果两个向量在同一数据帧中，则还可以将boxplot()函数与公式语法一起使用。使用这种语法，您可以在x轴上组合两个变量：

boxplot(len ~ supp, data = ToothGrowth)＃将两个变量的相互作用放在x轴上boxplot(len ~ supp + dose, data = ToothGrowth)

使用ggplot2软件包制作

运用geom_boxplot()函数绘制：

library(ggplot2)ggplot(ToothGrowth, aes(x = supp, y = len)) + geom_boxplot()

通过将变量与组合，可以为多个变量绘制箱形图interaction()函数绘制：

ggplot(ToothGrowth, aes(x = interaction(supp, dose), y = len)) + geom_boxplot()

Boxplot的构建得益于的geom_boxplot()几何ggplot2。请在下面的第一个示例中查看其基本用法。请注意，对组进行重新排序是获得更具洞察力的人物的重要步骤。同样，显示带有抖动的单个数据点也是避免隐藏基础分布的好方法。

随机产生数字，作箱线图，geom_jitter()size此函数将所有点按从 0 到的随机值移动，以避免重叠。：

library(tidyverse)library(hrbrthemes)library(viridis)#创建一个数据集data % ggplot( aes(x=name, y=value, fill=name)) + geom_boxplot() + scale_fill_viridis(discrete = TRUE, alpha=0.6) + geom_jitter(color="black", size=0.4, alpha=0.9) + theme_ipsum() + theme( legend.position="none", plot.title = element_text(size=11) ) + ggtitle("带有抖动的箱线图") + xlab("")

data library(ggplot2)data

为了突出显示极端观测值，我们可以使用以下方法修改异常值的外观：

颜色形状大小阿尔法

若要修改异常值的颜色，请使用参数。可以使用颜色名称或关联的十六进制代码指定颜色。outlier.color ：

library(ggplot2)data

可以使用参数修改异常值的大小。它可以接受大于的任何值。outlier.size（）：

library(ggplot2)data

可以使用参数修改框的背景颜色。可以使用颜色名称或关联的十六进制代码指定颜色。fill() :

library(ggplot2)data

若要修改背景颜色的透明度，请使用 alpha参数。

library(ggplot2)data

可以使用参数修改边框的颜色。可以使用颜色名称或关联的十六进制代码指定颜色。color() :

library(ggplot2)data

可以使用参数更改边框的宽度。它可以接受大于0的任何值。size():

library(ggplot2)data

若要更改边框的行类型，请使用linetype参数。它可以在 0和 24之间使用任何值。linetype:

library(ggplot2)data

我们还可以映射变量，而不是指定值。在下面的示例中，我们映射到可变库存，fill，color：

library(ggplot2)data

让我们映射到可变库存。它将为框边框分配不同的颜色。color：

library(ggplot2)data

参考书籍：《ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis》、《R Graphics Cookbook, 2nd edition》、《R Cookbook，第二版》

参考网站：

有的电脑可能打不开，建议用谷歌浏览器。

【本文地址】

R语言中ggplot2包作数据分布情况下的统计图实例学习（二）

R语言中ggplot2包作数据分布情况下的统计图实例学习（二）

今日新闻

推荐新闻