实验目的

初步熟悉R语言中可视化语句

实验原理

我们可以借助数据可视化来探索数据的规律和异常信息，可视化使数据看起来更简洁形象。

实验步骤

R提供了非常丰富的绘图功能，可以通过在控制台键入命令demo(graphics)来体验R绘制图形功能的强大：

下例展示如何绘制散点图：

首先生成50个平均值为0，标准差为1的随机数赋给变量x，接着生成50个平均值为0，标准差为0.5的随机数，并与x相加赋给变量y，将x，y列联并转化为数据框赋给data并作散点图：

> x <- rnorm(50)
> y <- x + rnorm(50, mean=0, sd=0.5)     
> data <- as.data.frame(cbind(x, y))
> summary(data)
       x                  y           
 Min.   :-2.47090   Min.   :-2.33685  
 1st Qu.:-0.56433   1st Qu.:-0.85721  
 Median : 0.13013   Median : 0.15405  
 Mean   : 0.04653   Mean   :-0.01786  
 3rd Qu.: 0.61831   3rd Qu.: 0.74572  
 Max.   : 1.77561   Max.   : 2.17107
> library(ggplot2)
> ggplot(data, aes(x=x, y=y)) +geom_point(size=2) +ggtitle("变量x与y的散点图")
+theme(axis.text=element_text(size=12),axis.title=element_text(size=14),
plot.title = element_text(size=20, face="bold"))

得到图如下所示：

下面的代码使用R自带的数据集mtcars绘制条形图：

> counts <- table(mtcars$gear, mtcars$cyl)
> barplot(counts, main="汽车汽缸数与传动装置个数分布图" , xlab="汽缸数", ylab="汽车数量" , 
col=c("#0000FFFF", "#0080FFFF", "#00FFFFFF") , legend = rownames(counts), beside=TRUE , 
args.legend = list(x="top", title = "Number of Gears"))

下面的代码绘制散点图：

> ggplot(mpg, aes(displ, hwy, colour = class)) + 
+     geom_point()

在散点图上添加平滑曲线：

> ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy)) + 
+     geom_point(mapping = aes(color = class)) + 
+     geom_smooth()