R-studio数据可视化基础

 

第一章 数据可视化基础

1.1 变量可视化

1.1.1 Cirkeldiagram

作为第一步，我们必须计算我们想要可视化的分类变量的频率

根据此频率分布，可以使用pie（）创建Cirkeldiagram：

 

 

  

在这里可以找到不同颜色的R-kod

http://www.stat.columbia.edu/~tzheng/files/Rcolor.pdf

1.1.2 条形图

   

  

 

1.1.3 直方图

 

   

直方图是离散的，但我们可以在R中直观地创建底层分布的估计值。

如果我们想要直方图上的绝对或相对比例，我们可以控制。 测试下面的代码。 两个图中的y轴有何不同？ 哪个是freq参数的默认值？ 

  

 

    

   

          

  

 

1.2 几个变量的可视化

1.2.1 关系图

可视化二维数据的最常见方法之一是使用散点图。 我们现在将试图想象尼罗河水位的历史发展。
1.使用plot函数（）创建常规散点图。 它是一个通用函数，在许多情况下我们使用图来可视化不同类型的对象。 测试方法（图）以查看plot（）存在哪些方法。 但是，基本设计给出了如下散点图：

     

 

   

  

   

     

     

尼罗河的水位是时间序列而不是“常规”连接。 对于时间序列，我们通常希望使用折线图而不是单个点。 要更改为折线图，我们只指出type =“l”。

  

 

  

  

     

   

  

1.2.3 Boxplot

如果我们想根据分类变量比较不同的分布，我们用箱形图来做

  

  

  

  

  

  

    

     

     

 

    

 

第二章 Slumptal och simulering

2.1 密度函数

      

     

  

    

 

2.2 sample()和 set.seed()

如果我们想从许多元素中拖出随机数，我们使用sample函数（）。 使用此功能，我们可以从给定的矢量绘制样本（有或没有重新加载）。 例如，如果我们想要使用return绘制1到10之间的5个随机值，我们在R中以下列方式这样做：