瑞德学习R语言day04

ggplot 直方图

p = ggplot(data=mtcars, aes(x=wt))
# 使用 aes(y=..density..) 将原始直方图变成概率直方图
p+geom_histogram(aes(y=..density..), binwidth = 0.5)+xlab("Weight") + ylab('density')

箱线图

boxplot(mtcars$wt)

boxplot(mtcars$wt, horizontal = T)

用在箱线图中的~： boxplot(y~x1)，表示将x1视作分组变量， 分组输出y1的箱线图

boxplot(mtcars$wt~mtcars$cyl)

上面是将气缸作为分组变量，分组输出车重的箱线图

boxplot(mtcars$wt~mtcars$cyl, names=c("4 cyl", "6 cyl","8 cyl"), ylab = "weight of cars (1000lbs)")

ggplot箱线图

p = ggplot(data=mtcars, aes(x="", y=wt))
p + geom_boxplot()

气缸和车重双变量箱线图

 p = ggplot(data=mtcars, aes(x=factor(cyl), y=wt))
p + geom_boxplot()

p = ggplot(data=mtcars, aes(x=factor(cyl), y=wt))
p + geom_boxplot()+geom_jitter()

p = ggplot(data=mtcars, aes(x=factor(cyl), y=wt))
> p + geom_boxplot()+ coord_flip() # 横向转换坐标：把x轴和y轴互换， 没有特殊参数

p + geom_boxplot(notch = TRUE)

会有凹槽用来比较组， 两个盒子凹槽不重叠， 说明中位数有显著差异

 p + geom_boxplot(outlier.colour = "green", outlier.size = 5)

设置异常值

 boxplot(mpg~cyl, data = mtcars, notch=TRUE, col='green')