感謝Robert I.Kabacoff 著作本書，同時感謝高濤磨镶、肖楠溃蔫、陳鋼編譯此書。
最近在學習《R語言實戰(zhàn)》琳猫，特將學習過程記錄下來伟叛，供各位朋友參考，雖說是筆記脐嫂，但是90%是書中內(nèi)容统刮，另外10%是自己偶爾冒出的一點點想法的記錄和一些疑問，希望互相探討雹锣。末尾有本章的代碼清單下載地址网沾，與各位交流，還是提倡按照書中內(nèi)容把代碼一個個敲出來蕊爵。
第六章 基本圖形
本章內(nèi)容
條形圖、箱線圖和點圖
餅圖和扇形圖
直方圖與核密度圖
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6.1 條形圖
條形圖通過水平或垂直的條形展示了類別型變量的分布（頻率）函數(shù)函數(shù)barplot()的最簡單用法是：
barplot(height)
其中height是一個向量或一個矩陣桦山。（問：數(shù)據(jù)框不可以嗎攒射？親測，不可以恒水，會有錯誤提示会放。）
6.1.1 一個簡單的條形圖
載入vcd包之前，需要載入grid包钉凌。
小提示
若要繪制的類別型變量是一個因子或有序型因子咧最，就可以使用函數(shù)plot()快速創(chuàng)建一幅垂直條形圖。由于Arthritis$Improved是一個因子，所以代碼：
plot(Arthritis$Improved, main = "Simple Bar Plot", xlab = "Improved", ylab = "Frequency")
plot(Arthritis$Improved, horiz = TRUE, main = "Horizontal Bar Plot", xlab = "Frequency", ylab = "Improved")
6.1.2 堆砌條形圖和分組條形圖
如果hight是一個矩陣而不是一個向量矢沿，則繪圖結(jié)果將是一幅堆砌條形圖或分組條形圖滥搭。若beside=FALSE（默認），則矩陣中的每一列將都將生產(chǎn)圖中的一個條形捣鲸，各列中的值將給出堆砌的“子條”的高度瑟匆。若beside=TRUE，則矩陣中的每一了都表示一個分組栽惶，各列中的值將并列而不是堆砌愁溜。
6.1.3 均值條形圖
條形圖并不一定要基于計數(shù)數(shù)據(jù)或頻率數(shù)據(jù)。你可以使用數(shù)據(jù)整合函數(shù)并將結(jié)果傳遞給barplot()函數(shù)外厂，來創(chuàng)建表示均值冕象、中位數(shù)、標準差等的條形圖汁蝶。
6.1.4 條形圖的微調(diào)
有若干種方式可以微調(diào)條形圖的外觀渐扮。例如，隨著條數(shù)的增多穿仪，條形的標簽可能會開始重疊席爽，你可以使用參數(shù)cex.names來減小字號。將其指定為小于1的值可以縮小標簽的大小啊片≈欢停可選的參數(shù)names.arg允許你指定一個字符向量作為條形的標簽名。
6.1.5 棘狀圖
在結(jié)束官途條形圖的討論之前紫谷，讓我們再來看一種特殊的條形圖齐饮，它被稱為棘狀圖（spinogram）。棘狀圖對堆砌條形圖進行了重縮放笤昨，這樣每個條形的高度為1祖驱，每一段的高度即表示比例。棘狀圖可由vcd包中的函數(shù)spine()繪制瞒窒。
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6.2 餅圖
由函數(shù)pie()創(chuàng)建捺僻，代碼如下：
pie(x, labls)
餅圖讓比較各扇形的值變得困難（除非這些值被附加在標簽上）。因此出現(xiàn)了一種扇形圖崇裁，為用戶提供了一種同時展示相對數(shù)量和相互差異的方法匕坯。通過plotrix包中的fan.plot()函數(shù)實現(xiàn)。特點是以同一起點開始拔稳，分別展示不同扇形葛峻，可以理解為：按照從小到大的順序，分別從前往后繪制圖形巴比。在這里扇形的寬度（width）是重要的术奖，半徑并不重要礁遵。
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6.3 直方圖
與條形圖和餅圖不同，直方圖描述的是連續(xù)型變量的分布采记。直方圖是通過X軸上將值域分割為一定數(shù)量的組佣耐，在Y軸上顯示相應(yīng)值得頻數(shù)，展示了連續(xù)型變量的分布挺庞。使用如下代碼創(chuàng)建直方圖晰赞。
hist(x)
其中的X是一個由數(shù)據(jù)值組成的數(shù)值向量。參數(shù)freq=FALSE表示根據(jù)頻率密度而不是頻數(shù)繪制圖形选侨。參數(shù)breaks用于控制組的數(shù)量掖鱼。
代碼清單6-6 直方圖
par(mfrow = c(2,2))
hist(mtcars$mpg)
hist(mtcars$mpg, breaks = 12, col = "red", xlab = "Miles Per Gallon", main = "Colored histogram with 12 bins")
hist(mtcars$mpg, freq = FALSE, breaks = 12, col = "red", xlab = "Miles Per Gallon", main = "Histogram ,rug plot, density curve")
rug(jitter(mtcars$mpg))
lines(density(mtcars$mpg))
lines(density(mtcars$mpg), col = "blue", lwd = 2)
x <- mtcars$mpg
h <- hist(x, breaks = 12, col = "red", xlab = "Miles Per Gallon", main = "Histogram with normal curve and box")
xfit <- seq(min(x), max(x), length = 40)
yfit <- dnorm(xfit, mean = mean(x), sd = sd(x))
yfit <- yfit*diff(h$mids[1:2])*length(x)
lines(xfit, yfit, col = "blue", lwd = 2)
box()
第一幅直方圖展示了未指定任何選項是的默認圖形。第二幅將組數(shù)指定為12援制，使用紅色填充條形戏挡，并添加了標簽和標題。
第三幅直方圖保留了上一幅圖中的顏色晨仑、組數(shù)褐墅、標簽和標題設(shè)置，又疊加了一條密度曲線和軸須圖洪己。這條密度曲線是一條核密度估計妥凳，它為數(shù)據(jù)的分布提供了一種更加平滑的描述。再使用lines()函數(shù)疊加了這條藍色答捕、雙倍默認線條寬度的曲線逝钥。最后，軸須圖是實際數(shù)據(jù)的一種一維呈現(xiàn)方式拱镐。如果數(shù)據(jù)中有許多結(jié)艘款，你可以使用如下代碼將軸須圖的數(shù)據(jù)打散：
rug(jitter(mtcars$mpg, amount = 0.01))
這樣將向每個數(shù)據(jù)點添加一個小的隨機值（一個±amount之間的均勻分布隨機數(shù)），以避免重疊的點產(chǎn)生影響沃琅。
第四幅直方圖與第二幅類似哗咆，只是擁有一條疊加在上面的正太曲線和一個將圖形圍繞起來的盒形。
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6.4 核密度圖
用術(shù)語來說益眉，核密度估計是用于估計隨機變量概率密度函數(shù)的一種非參數(shù)方法晌柬。核密度圖不失為一種用來觀察連續(xù)型變量分布的有效方法。不疊加到另一幅圖上方繪制密度圖的方法為：
plot(density(x))
其中x是一個數(shù)值型向量郭脂。若要在一幅已經(jīng)存在的圖形上疊加一條密度曲線空繁，可以使用：
lines(density(x))
使用sm包中的sm.density()函數(shù)可向圖形疊加兩組或更多的核密度圖。使用格式為：
sm.density.compare(x, factor)
其中的x是一個數(shù)值型向量朱庆，factor是一個分組變量。
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6.5 箱線圖
箱線圖（又稱盒須圖）通過繪制連續(xù)型變量的五數(shù)總括闷祥，即最小值娱颊、下四分位數(shù)（第25百分位數(shù)）傲诵、中位數(shù)（第50百分位數(shù)）、上四分位數(shù)（第75百分位數(shù)）以及最大值箱硕，描述了連續(xù)型變量的分布拴竹。箱線圖能夠顯示出可能為離群點（范圍在±IQR以外的值，IQR表示四分位距剧罩，即上四分位數(shù)與下四分位數(shù)的差值）的觀測栓拜。
boxplot(mtcars$mpg,main = "Box plot", ylab = "Mles per Gallon")
6.5.1 使用并列箱線圖進行跨組比較
箱線圖可以展示單個變量或分組變量。使用格式為：
boxplot(formula, data = dataframe)
其中對的formula是一個公式惠昔，dataframe代表提供數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫（或列表）幕与。一個示例公式為y ~ A，這將為類別型變量A的每個值并列地生成數(shù)值型變量y的箱線圖镇防。公式y(tǒng) ~ A*B則將為類別型變量A和B所有水平的兩兩組合生成數(shù)值型變量y的箱線圖啦鸣。
箱線圖靈活多變，通過添加notch=TRUE来氧〗敫可以得到含凹槽的箱線圖。若兩個箱的凹槽互不重疊啦扬，則表明他們的中位數(shù)有顯著差異中狂。
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6.5.2 小提琴圖
小提琴圖示箱線圖和核密度圖的結(jié)合。首次使用需要下載安裝vioplot包扑毡。使用格式為：
Vioplot(x1, x2, …, names = , col = )
其中x1胃榕，x2，…表示要繪制的一個或多個數(shù)值向量（將為每個向量繪制一幅小提琴圖）僚楞。參數(shù)names是小提琴圖中標簽的字符向量勤晚，而col是一個為每幅小提琴圖指定顏色的向量。（注意：每個參數(shù)都是向量泉褐。）
小提琴圖基本上是核密度圖以鏡像的方式在箱線圖上的疊加赐写。在圖中，白點是中位數(shù)膜赃，黑色盒型的范圍是下四分位點到上四分位點挺邀，西黑線表示須。外部形狀即為核密度估計跳座。
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6.6 點圖
點圖提供了一種在簡單水平刻度上繪制大量有標簽值的方法端铛。可以用dotchart()函數(shù)創(chuàng)建點圖疲眷。格式為：
dotchart(x, labels)
其中x是一個數(shù)值向量禾蚕，而labels則是由每個點的標簽組成的向量。你可以通過添加參數(shù)groups來選定一個因子狂丝，用以指定x中元素的分組方式换淆。如果這樣做哗总，則參數(shù)groups可以控制不同組標簽的顏色，cex可控制標簽的大小倍试。
注意：
點圖有許多變種讯屈。Jacoby(2006)對點圖進行了非常有意義的討論，并且提供了創(chuàng)新型應(yīng)用的R代碼县习。此外涮母，Hmisc包也提供了一個帶有許多附加功能的點圖函數(shù)（恰如其分地叫做dotchart2）。
