绘制条形图、直方图、箱线图、点图、饼图、核密度图和散点图
> CLassResultsDatafram<-read.table(file="C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ClassResults.txt")
> CLassResultsDatafram<-data.frame(CLassResultsDatafram)
> View(ClassResultsDatafram)
read.table(“file=”) 将文件内容读入R中
data.fram() 将文件存入数据框中
> hist(CLassResultsDatafram$V2,breaks = 10,xlab="ClassResultsDatafram$V2",main = "Histogram of CLassResultsDatafram$V2")
> rug(jitter(CLassResultsDatafram$V2),col="blue",lwd=2)
hist(变量名) 用变量绘制直方图,xlab= 设置x轴名字,main= 设置图的名字
rug(jitter(变量名)) 为变量所在轴添加轴须图
3、使用plot()函数对变量ClassResultsDatafram V 2 和 C l a s s R e s u l t s D a t a f r a m V2和ClassResultsDatafram V2和ClassResultsDataframV3绘制散点图,效果如下图所示。
> plot(x=CLassResultsDatafram$V2,y=CLassResultsDatafram$V3)
plot(x=a,y=b) 用两个变量a,b绘制散点图
4、使用density()函数对变量ClassResultsDatafram V 2 和 C l a s s R e s u l t s D a t a f r a m V2和ClassResultsDatafram V2和ClassResultsDataframV3绘制核密度图,效果如下图所示。
> par(mfrow=c(2,1))
> d<-density(CLassResultsDatafram$V2)
> plot(d)
> d<-density(CLassResultsDatafram$V3)
> plot(d,main = "ClassResultDatafram$V3")
> polygon(d,col="yellow",border = "green",lwd=2)
> rug(CLassResultsDatafram$V3)
par(mfrow=c(a,b)) 绘制a行b列的表格
density(a) 用变量a 绘制核密度图
plot() 用小提琴曲线输出图像 main= 可以修改图像名称
polygon() col= 设置颜色 border= 设置边缘的颜色
5、使用table()列联函数统计变量ClassResultsDatafram$V2,并使用barplot()函数绘制条形图,效果如下图所示。
> barplot(counts,main = "Simple Bar Plot",xlab="Improvement",ylab="Frequency",col="gray")
barplot(变量名) 用变量函数绘制条形图
6、使用pie()函数对变量ClassResultsDatafram$V2绘制饼图,效果如下图所示。
> lbls<-names(counts)//table()结果提取
> lbls
[1] "80" "81" "82" "83" "84" "85" "86" "87" "88" "89" "90" "91" "92" "93"
[15] "94" "95" "96" "97" "98" "99"
> slices<-as.numeric(counts) //频率提取
> slices
[1] 2 2 4 5 5 4 11 3 6 6 1 5 10 7 2 7 4 7 3 6
> pct<-round(slices/sum(slices)*100)
> lbls2<-paste(lbls," ",slices," ",sep=" ")
> pie(slices,labels = lbls2,col=rainbow(length(counts)),main="Pie Chart from a Table")
names(表名) 表中结果提取
as.numeric(表名) 表中频率提取
pie() 绘制饼图
7、使用boxplot()函数对变量ClassResultsDatafram V 2 , C l a s s R e s u l t s D a t a f r a m V2,ClassResultsDatafram V2,ClassResultsDataframV3和ClassResultsDatafram$V4绘制箱线图,效果如下图所示。
>boxplot(ClassResultsDatafram$V2,ClassResultsDatafram$V3,ClassResultsDatafram$V4,names=c('1','2','3') ,col=c("red","yellow","green"))
boxplot(变量) 用变量绘制箱线图, names= 设置名字 col= 设置颜色
8、使用dotchart()函数绘制点图,首先对数据库mtcars的mpg变量进行排序,数据点根据变速器类型进行分组,效果如下图所示。
> x<-mtcars[order(mtcars$mpg),]
> x$am<-factor(x$am)
> x$color[x$am==0]<-"red"
> x$color[x$am==1]<-"blue"
> dotchart(x$mpg,labels=row.names(x),cex=0.7,pch = 19,groups = x$am,gcolor = "black",color = x$color,main = "Gas Milage for Car Models \n grouped by Transmission",xlab="Miles Per Gallon")
order(变量名) 对变量进行排序
factor(变量名) 对变量进行分组
color[x= a] 对x==a的值进行颜色的设置
dotchart() 绘制点图