y=c(1600, 1610, 1650, 1680, 1700, 1700, 1780, 1500, 1640,
1400, 1700, 1750, 1640, 1550, 1600, 1620, 1640, 1600,
1740, 1800, 1510, 1520, 1530, 1570, 1640, 1600)
f=factor(c(rep(1,7),rep(2,5), rep(3,8), rep(4,6)))
plot(f,y)
f=factor(c(rep(1,7),rep(2,5), rep(3,8), rep(4,6)))(因子1有7个,因子2有5个,因子3有8个,因子4有6个)
dotchart(VADeaths)
dotchart(t(VADeaths))
x=seq(0,2800, 400)
y=seq(0,2400,400)
z=scan()#扫描数据
1: 1180 1320 1450 1420 1400 1300 700 900
9: 1230 1390 1500 1500 1400 900 1100 1060
17: 1270 1500 1200 1100 1350 1450 1200 1150
25: 1370 1500 1200 1100 1550 1600 1550 1380
33: 1460 1500 1550 1600 1550 1600 1600 1600
41: 1450 1480 1500 1550 1510 1430 1300 1200
49: 1430 1450 1470 1320 1280 1200 1080 940
Z=matrix(z, nrow=8)
image(x, y, Z)
contour(x, y, Z, levels = seq(min(z), max(z), by = 80))
persp(x, y, Z)
我们可以看到,图有两个缺点:一是过于粗糙,其原因是由于数据量过少造成的,如果数据量稍大一些,图形质量将会有很大的改善;二是三维图的观察角度不理想,这是由于只用到函数中各种参数的缺省值状态,如果改变某些参数的值,图形的观察角度也会随之改变。
persp(x, y, Z)
persp(x, y, Z,theta=30,phi=45,expand=0.7)