京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:丁点helper
来源: 丁点帮你
前面2篇R语言相关的文章以泰坦尼克号的数据为例,介绍了描述性统计中用到的计算操作,以及柱形图的绘制操作。今天我们继续聊聊如何在R中绘制直方图和散点图。
绘制直方图
仍使用titanic.csv这个数据。
# 导入数据
titanic <- read.csv("//Users//Desktop//titanic.csv",header = TRUE)
names(titanic) # 查看titanic中的变量名
[1] "pclass" "survived" "sex" "age" "sibsp" "parch"
假设我们想对age这个变量绘制直方图,了解泰坦尼克号上乘客的年龄分布,可用hist()这个函数:
hist(titanic$age)
上图中直方图标题、颜色、坐标轴名称均可调整:
hist(titanic$age, col='orange', main='Passenger Age',
lwd=2, xlab='Age (years)')
其中,col、main、xlab这三个命令在之前的文章中讲过;lwd为线条宽度命令,取值须为整数,默认值为1。
绘制散点图
接下来我们看看如何绘制散点图。还是老规矩,要用到的数据可通过以下方式下载:
文件名: wb.csv
链接: https://pan.baidu.com/s/1gOAuccW5i8cIW5HaPHnm8A
密码: nc5u
这是世界银行(word bank)对部分国家社会、经济、环境指标的统计数据。
# 导入数据
wb <- read.csv("//Users//Desktop//wb.csv",header = TRUE)
names(wb) # 查看wb中的变量名
[1] "Country" "Code" "Population" "Rural" "GNI" "IncomeTop10" "Imports"
[8] "Exports" "Military" "Cell" "Fertility66" "Fertility16" "Measles" "InfMort"
[15] "LifeExp" "PM2.5" "Diesel" "CO2" "EnergyUse" "FossilPct" "Forest94"
[22] "Forest14" "Deforestation" "GunTotal" "GunHomicide" "GunSuicide" "GunUnint" "GunUndet"
[29] "GunsPer100"
这里我们先关注第五个变量『GNI』,其意义是人均国民收入。GNI是Gross National Income的缩写;再关注第18个变量『CO2』,其意义是人均二氧化碳排放量。
一项研究想观察人均国民收入和人均二氧化碳排放量之间存在何种关系,由于二者均为数值型变量,我们可以用散点图的方式直观感受一下:
plot(wb$GNI,wb$CO2, main="CO2 vs. GNI (both per capita)",
xlab="Gni per capita", ylab="CO2 per capita",
col="red", pch=19)
# col命令的取值还可以是数字,本例中red对应的数字是2
plot(wb$GNI,wb$CO2, main="CO2 vs. GNI (both per capita)",
xlab="Gni per capita", ylab="CO2 per capita",
col=2, pch=19)
上面两条代码的运行结果是一样的。wb$GNI 和 wb$CO2 分别为散点图的横轴和纵轴;pch表示点的形状,取值为整数,本例中用到的19表示圆点。
下面用一个图片来给大家介绍1-20的数字分别代表什么颜色、什么形状:
plot(c(1:20),rep(1,20),col=c(1:20),pch=c(1:20),cex=2)
cex表示对图中的文本或符号放大多少倍,大家可自行在R中操作,感受cex=1时图像的变化。
举个例子,col=15:黄色;pch=15:方块。在R中,可选的颜色还有很多,大家可以查看下图中的颜色名称,绘图时在col命令中输入即可。
手机用户可横屏查看效果更佳,告别大红大蓝秋裤色就靠它了~
今天就学到这里啦,之后还有更多R绘图课程来和大家见面!
——热门课程推荐:
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21