前言
最近某项目要搞数据挖掘,需要对数据进行可视化显示,原本我是打算直接用excel 算了,打算,用了一段时间,发现有些数据图用excel麻烦得要命,然后,上网找了一下,原来,有在这方面也有一门专门的语言----R语言,我发现,用它绘制数据图十分强大,就打算花几天,就学习如何用R语言绘制数据图
散布图(scatter plots)
需要掌握的命令:
plot()
xyplot()
qplot()
text()
smoothScatter()
matrix()
jitter()
rbinom()
rnorm()
lines()
lowess()
nls()
用的的包:
ggplot2
lattice
scattersplot3d
帮助用法:
命令行里面直接打
?你要查的命令即可
基础用法:
- plot(cars$dist~cars$speed)
更多用法在R控制台中打上
- plot
你就清楚用法了
xyplot
数据汇总方法
- xyplot(Sepal.Length~Sepal.Width,data=iris,groups=Species,auto.key=list(corner=c(1,1)))
格栅
qplot()
- qplot(Sepal.Length,Sepal.Width,data=iris,col=as.factor(Species),size=as.factor(Species),shape=as.factor(Species))
标识点
- plot(mpg~disp,data=mtcars)
- text(160,21,"Mazdz RX4")
抖动(jitter)
- x <- rbinom(1000, 10, 0.25)
- y <- rbinom(1000, 10, 0.25)
- plot(x, y)
抖动后
- plot(jitter(x),jitter(y))
x所有点都可以显示出来
直线模式:
- plot(mtcars$mpg~mtcars$disp)
- lmfit <- lm(mtcars$mpg~mtcars$disp)
- abline(lmfit)
非线性模式的曲线:
- x <- -(1:100)/10
- y <- 100+10*exp(x/2)+rnorm(x)/10
- nlmod <- nls(y~Const+A*exp(B*x),trace=TRUE)
- plot(x,y)
- lines(x,predict(nlmod),col="red")
非参数值的曲线(英文是non-parametric,我也搞不清楚这样了解对不对)
- plot(cars, main="测试lowess")
- lines(lowess(cars), col="red")
- lines(lowess(cars, f=0.3), col="blue")
制作3D视图
需要使用 scattersplot3d 包
- scatterplot(mtcars$wt, mtcars$disp, mtcars$mpg)
QQ图(研究正态分布的一种图…)
- qqnorm(mtcars$mpg)
- qqline(mtcars$mpg)
在坐标轴上显示数据密度
- x <- rnorm(1000)
- plot(density(x))
- rug(x)
大数据的平滑分散图显示
- n <- 1000000
- x <- matrix(rnorm(n), ncol=2)
- y <- matrix(rnorm(n,mean=3,sd=1.5), ncol=2)
- smoothScatter(x,y)
这么看正态分布图挺带感的
资源检索
http://addictedtor.free.fr/graphiques/
本文转自 liam2199 博客，原文链接：http://blog.51cto.com/youxilua/773068 如需转载请自行联系原作者
