R语言中的几种图

R语言中，常见的图有直方图、箱线图、条形图、点阵图、饼图、QQ图。

1.直方图

直方图是直观了解数据分布的常用图形，它将连续型数据分为等间距的组，并以矩形的高低来显示相应组中所含数据的频数或频率大小，有时可以显示数据的密度曲线作为辅助。这是一种简单快捷的探索数据分布的方式。

2.箱线图

箱线图能够深入地展现数据分布的情况，它不仅能给出重要分位点的位置，还可以将异常点剥离出来。如果进一步标注出均值等重要指标的位置和数值，那么数据的整体结构就十分清晰了。

3.条形图

条形图与柱形图类似，不同之处，在于柱形图适用于连续型数据，通过人为分组而形成若干矩形来构成图形；而条形图则用于离散型变量，该变量的每一种水平被映射为一个条形。

4.点阵图

点阵图与条形图本质上是一样的，也是用于呈现离散型变量各取值水平的分布情况，不同之处在于用点和背景网格的形式代替条形来表示。

5.饼图

饼图是考察单个变量分布的有效图形，常用百分比来进行标注。

6.QQ图

QQ图是一种散点图，对应于正态分布的散点QQ图，它以标注正态分布的分位数为横坐标，以样本值为纵坐标。利用QQ图可以检验样本是否服从正态分布。

例如，为了获得年收入超过10万元的经理的收入情况相关信息，我们对pay中的66个数据进行探索性分析，并且分别用直方图、点图、箱线图和ＱＱ图表示。

//代码如下：

1. library(MASS)  
2. library(grid)  
3. library(lattice)  
4. library(splines)  
5. library(survival)  
6. library(Formula)  
7. library(Hmisc)  
8.   
9. pay = c(11,19,14,22,14,28,13,81,12,43,11,16,31,16,23,42,22,26,17,22,13,27,180,16,  
10.     43,82,14,11,51,76,28,66,29,14,14,65,37,16,37,35,39,27,14,17,13,38,28,40,85,32,  
11.     25,26,16,12,54,40,18,27,16,14,33,29,77,50,19,34)  
12. par(mfrow = c(2,2))  
13. #工作薪水的直方图  
14. hist(pay)  
15.   
16. #工作薪水的点状图  
17. dotchart(pay)  
18.   
19. #工作薪水的箱形图  
20. boxplot(pay,horizontal=T )  
21.   
22. #工作薪水的Q-Q图  
23. qqnorm(pay)  
24. #线性回归  
25. qqline(pay) 
    

图（1）依次为直方图、点图、箱线图和QQ图

从上面的4张图中，可以看出有一个值偏离 其他值很远，这个为异常值，需要进行剔除，结合向量pay可知，该值为180。