ggplot 直方图
p = ggplot(data=mtcars, aes(x=wt))
# 使用 aes(y=..density..) 将原始直方图变成概率直方图
p+geom_histogram(aes(y=..density..), binwidth = 0.5)+xlab("Weight") + ylab('density')
箱线图
boxplot(mtcars$wt)
boxplot(mtcars$wt, horizontal = T)
用在箱线图中的~: boxplot(y~x1),表示将x1视作分组变量, 分组输出y1的箱线图
boxplot(mtcars$wt~mtcars$cyl)
上面是将气缸作为分组变量,分组输出车重的箱线图
boxplot(mtcars$wt~mtcars$cyl, names=c("4 cyl", "6 cyl","8 cyl"), ylab = "weight of cars (1000lbs)")
ggplot箱线图
p = ggplot(data=mtcars, aes(x="", y=wt))
p + geom_boxplot()
气缸和车重双变量箱线图
p = ggplot(data=mtcars, aes(x=factor(cyl), y=wt))
p + geom_boxplot()
p = ggplot(data=mtcars, aes(x=factor(cyl), y=wt))
p + geom_boxplot()+geom_jitter()
p = ggplot(data=mtcars, aes(x=factor(cyl), y=wt))
> p + geom_boxplot()+ coord_flip() # 横向转换坐标:把x轴和y轴互换, 没有特殊参数
p + geom_boxplot(notch = TRUE)
会有凹槽用来比较组, 两个盒子凹槽不重叠, 说明中位数有显著差异
p + geom_boxplot(outlier.colour = "green", outlier.size = 5)
设置异常值
boxplot(mpg~cyl, data = mtcars, notch=TRUE, col='green')
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