本篇內容介紹了“R語言怎么利用barplot()制作條形圖的各種實例”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
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barplot(height)
height是一個向量或者矩陣,使用horiz=TRUE可以生成一個水平的條形圖,
例子
注意條形圖常用來統(tǒng)計分類變量每一鐘元素的頻數(shù),此時可以運用table()進行處理分類變量,其可以統(tǒng)計分類變量的各個元素的頻次。處理后的結果為table格式而barplot()可以識別table格式
table()函數(shù)可以統(tǒng)計列各種元素出現(xiàn)的次數(shù)
counts <- table(Arthritis$Improved) counts barplot(counts,xlab = "Improvement",ylab = "Frequency",main = "Simple Bar Ploy")
例子2
barplot()參數(shù)horiz可以指定圖形是否為水平的條形圖
注意生成的水平的條形圖時,x,y軸的名稱不會跟著變換所以x,y軸的名稱應同時跟著變換
barplot(counts,horiz = TRUE ,ylab = "Improvement",xlab = "Frequency",main = "Simple Bar Ploy")
如果像上面的例子那樣,繪制的類別型變量是一個因子或有序因子,可以直接使用plot()函數(shù)快速創(chuàng)建條形圖,這樣就不用再通過table()函數(shù)進行處理變量。圖片效果與例子1相同
plot(Arthritis$Improved,xlab = "Improvement",ylab = "Frequency",main = "Simple Bar Ploy") #繪制水平的條形圖 plot(Arthritis$Improved,horiz=TRUE,xlab = "Improvement",ylab = "Frequency",main = "Simple Bar Ploy")
如果height是一個矩陣而不是一個向量,則繪制結果將是一幅堆砌條形圖或分組條形圖
當beside=FALSE(默認值),則生成堆砌條形圖–矩陣的每一列都將生成一個條形
當beside=TRUE,則生成分組條形圖–矩陣中的每一列都表示一個分組,各列的中值將并列而不是堆砌
注意barplot()中的height要么是向量要么是矩陣,不能是data.frame但是可以是table格式
opar <- par(no.readonly = TRUE) par(opar) par(mfrow=c(1,2)) counts <- table(Arthritis$Improved,Arthritis$Treatment) counts #繪制堆砌條形圖 barplot(counts,main = "Stacked Bar Plot",xlab = "Treatment",ylab="Frequency", col = c("red","yellow","green"),legend=row.names(counts)) #繪制分組條形圖 barplot(counts,beside = TRUE,main = "Stacked Bar Plot",xlab = "Treatment",ylab="Frequency", col = c("red","yellow","green"),legend=row.names(counts))
使用數(shù)據(jù)整合函數(shù) aggregate()并將結果傳遞給barplot()函數(shù),來創(chuàng)建表示均值,中位數(shù),標準值等條形圖
能夠如此作圖的原因是因為我們可以向作圖函數(shù)barplot()只傳遞一個數(shù)值向量,再通過參數(shù)names.arg指定橫坐標的標簽,(arg為英文自變量的含義)
這樣我們我們輸入各個分組后各組的平均值的值向量、在通過參數(shù)names.arg指定各組名稱為橫坐標標簽就可以制作成一個條形圖了
#使用數(shù)據(jù)整合函數(shù)aggregate()并將結果傳遞給barplot()函數(shù),來創(chuàng)建表示均值,中位數(shù),標準差等條形圖 #生成要作圖的數(shù)據(jù)框 states <- data.frame(state.region,state.x77) #根據(jù)列state.region對列states$Illiteracy進行分組并求每組的均值。 #by = list(state.region)指定分組變量 #states$Illiteracy為被分組的變量 #FUN=mean是指定處理被分組的變量的函數(shù) means <- aggregate(states$Illiteracy,by = list(state.region),FUN=mean) #設定數(shù)值只能保留2位小數(shù) options(digits = 2) #barplot()函數(shù)可以輸入沒有索引的向量,但是這個時候就沒有橫坐標的標簽, #這時就需要通過names.arg參數(shù)指定(arg為自變量的意思) par(opar) barplot(means$x,names.arg = means$Group.1) title("Mean Illiteracy Rate")
cex.names參數(shù)調整字號
names.arg指定字符向量作為條形的標簽圖
las可以調整標簽的參數(shù),las=2為水平方向,las=0為垂直方向
par(mar=c(5,8,4,2)) #las調整標簽的參數(shù),2為水平,0為垂直 par(las=2) library(vcd) counts <- table(Arthritis$Improved) barplot(counts, main = "Treatment Outcome", horiz = TRUE, #調整標簽字體大小 cex.names = 0.8, #修改標簽文本 names.arg = c("No Improvement","Some Improvement","Marked Improvement"))
棘狀圖–棘狀圖對堆砌條形圖進行了重縮放,這樣讓每列生成的條形圖的高度均為1,換句話說它把每一列的數(shù)值替換為此數(shù)值在這一列數(shù)值總和的占比。
棘狀圖可以由vcd包中的函數(shù)spine()繪制
library(vcd) attach(Arthritis) counts <- table(Treatment,Improved) spine(counts,main="Spinogram Example")
能夠制作條形圖的函數(shù)有三個分別是barplot()函數(shù),plot()函數(shù)和vcd包中的spine()函數(shù)
plot()函數(shù)可以直接輸入分類變量,不用再通過table()處理分類變量把它變成含有分類變量各個元素頻數(shù)的表格。
spine()函數(shù)可以生成棘狀圖
條形圖可以繪制成水平的,但是此時應注意修改x軸坐標的名稱
當需要繪制條形圖的是一個數(shù)據(jù)框時此時會生成堆砌或者分組的條形圖。生成什么樣的條形圖由參數(shù)beside決定,當beside=FALSE時生成堆砌的條形圖(每一列的數(shù)值將堆砌在一個條形上),否則生成分組的條形圖
當函數(shù)barplot()的參數(shù)height是一個數(shù)值向量時(只有數(shù)值不附帶索引),此時可以通過names.arg參數(shù)指定x軸刻度的標簽
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