画箱图的函数: boxplot()##help(boxplot)查询具体用法   图例的解释: 如下图,是两个简单的箱图. 中间的箱子的上下边,分别是第三,一个四分位数. 中间的黑线是第二四分位数(中位数). 设r是变量的四分位距,箱图上方的小横线是小于或等于第三个四分位数+1.5*r的最大观测值.同时下方的小横线是,大于等于第一个四分位数减去1.5*r的最大的观测值. 图中的小白圈,代表很大可能性上是离群点(outlier).(在其他图中也适用)       总结: 箱图给出了大量的信息,不仅

boxplot 用于绘制箱线图,我们都知道boxplot 用于展示一组数据的总体分布,在R语言中,支持两种输入数据的方式 第一种:x , 这个参数指定用于绘制箱线图所用的数据,是一个向量 代码示例: boxplot(1:100) 效果图如下: 第二种, 通多formala 和 data 两个参数指定,适合展示多组数据的分布 代码示例: dataset <- data.frame(value = rep(1:100, times = 2), group = factor(rep(c("A&q

箱线图 箱线图是能同时反映数据统计量和整体分布,又很漂亮的展示图.在2014年的Nature Method上有2篇Correspondence论述了使用箱线图的好处和一个在线绘制箱线图的工具.就这样都可以发两篇Nature method,没天理,但也说明了箱线图的重要意义.   下面这张图展示了Bar plot.Box plot.Volin plot和Bean plot对数据分布的反应.从Bar plot上只能看到数据标准差或标准误不同:Box plot可以看到数据分布的集中性不同:Violin

数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析. "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的.R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解. 绘制基本直方图 本例选用如下测试集: 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 分箱法在实际案例操作过程中较为常见,能够将一些数据离散化,等级化,比如年龄段,我们并不想知道确切的几岁,于是乎可以将其分组.分段. 基础函数中cut能够进行简单分组,并且可以用于等宽分箱法. cut函数:cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子.(参考来自: R语言︱数据集分组.筛选) [plain] view plain c

本文对应<R语言实战>前3章,因为里面大部分内容已经比较熟悉,所以在这里只是起一个索引的作用. 第1章       R语言介绍 获取帮助函数 help(), ? 查看函数帮助 example() 使用函数示例 vignette() 列出vignette文档 vignette("svmdoc") 打开对应文档 管理工作空间 getwd() 显示当前工作目录 setwd("mydirectory") 修改当前工作目录为mydirectory rm(objec

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

通过一个综合的例子测试绘图函数 学习的内容是tigerfish老师的教程. 第一节:基本知识 用seq函数产生100位学生的学号. > num = seq(,) > num [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] 用runif函数产生100个随机数(随机数是小数),代表课程1的成绩,100个数字,最小值50,最大值100. 该结果是均匀分布,用round函数对其取整. > x1 = round(runif(100,min=50,max=100));

在本节中,主要目的是如何使用R语言做出简单的图形 案例1:做出wt和mpg之间的关系 attach(mtcars) plot(wt,mpg) abline(lm(mpg~wt)) title('Regression of MPG on Weight') detach(mtcars)1. 绑定了数据集2. 打开图形窗口并生成一副散点图3. 添加了一条拟合曲线4. 给图形增加标题5. 解除绑定 还可以把生成的图片放到pdf中 pdf('mygraph.pdf') attach(mtcars) plo

R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就

[R笔记]R语言函数总结   R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(

 本篇介绍R语言base系统绘制散点图.条形图.直方图.箱线图.饼图,还将简单介绍点图.核密度图.折线图. 散点图: attach(mtcars) plot(wt, mpg, main="Basic Scatterplot of MPG vs. Weight", xlab="Car Weight (lbs/1000)", ylab="Miles Per Gallon ", pch=19) abline(lm(mpg ~ wt), col=&quo

条形图 在R语言中创建条形图的基本语法是 barplot(H, xlab, ylab, main, names.arg, col) H是包含在条形图中使用的数值的向量或矩阵 xlab是x轴的标签 ylab是y轴的标签 main是条形图的标题 names.arg是在每个条下出现的名称的向量 col用于向图中的条形提供颜色   组合条形图和堆积条形图 # Create the input vectors. colors <- c("green","orange",

数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1

R语言基础画图/绘图/作图 R语言基础画图 R语言免费且开源,其强大和自由的画图功能,深受广大学生和可视化工作人员喜爱,这篇文章对如何使用R语言作基本的图形,如直方图,点图,饼状图以及箱线图进行简单介绍. 0 结构 每种图形构成一个section,每个部分大致三部分构成,分别是R语言标准画图代码,R语言画图实例,和画图结果. R语言标准画图代码帮助你可以直接使用:help(funciton)查找,实例数据基本都来自内置包的数据,好了,直接切入主图,从最简单的点图开始吧. 1 点图 点图,简单的讲

原博: R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间

R 语言实战(第二版) part 2 基本方法 -------------第6章 基本图形------------------ #1.条形图 #一般是类别型(离散)变量 library(vcd) help(Arthritis) #类风湿性关节炎新疗法研究结果 head(Arthritis) count <- table(Arthritis$Improved) barplot(count,main="simple bar plot",xlab = "improvement

本文对应<R语言实战>第6章:基本图形:第7章:基本统计分析 ================================================================================================================================================== 本章讨论的图形,主要用于分析数据前,对数据的初步掌握.想要对数据有一个初步的印象,最好的方式就是观察它,也就是将数据可视化.在这个过程中,我们

孩子上初中时拿到过全年级一次考试所有科目的考试成绩表,正好可以用于R语言的统计分析学习.为了不泄漏孩子的姓名,就用学号代替了,感兴趣可以下载测试数据进行练习. num class chn math eng phy chem politics bio history geo pe0158 3 99 120 114 70 49.5 50 49 48.5 49.5 600442 7 107 120 118.5 68.6 43 49 48.5 48.5 49 560249 4 98 120 116 70