88 第五章 图库 上的曲线。 R中函数曲线图的函数为curve(),其用法如下: 1 > usage(curve, w = 0.87) curve(expr, from = NULL, to = NULL, n = 101, add = FALSE, type = "l", ylab = NULL, log = NULL, xlim = NULL, ...) 参数expr为一个一元函数或者该函数的名称;from和to分别定义了曲线 的起点和终点;n决定将定义域分成多少个小区间,以便计算函数值并连 接曲线,n值越大曲线越光滑;add参数决定是否将曲线添加到现有图形上; type参数决定了作图类型(参见3.2小节和图3.4)。注意:若对一个函数直接 应用plot()函数,那么泛型函数plot()会自动调用curve()完成作图。 图5.15给出了函数f(x) = sin(cos(x) ∗ exp(−x/2))的曲线作为示例。由 于该函数与数据分析关系不甚密切,我们在此只是粗略介绍一下。 5.11 Cleveland点图 在前面条形图(5.4小节)和后面饼图(5.27小节)的章节中我们提到 了点图(Cleveland, 1985),事实上点图和条形图的功能非常类似:条形图通 过条的长度表示数值大小,点图通过点的位置表示数值大小,二者几乎可 以在任何情况下互换。 R中点图的函数为dotchart(),用法如下: 1 > usage(dotchart, w = 0.87) dotchart(x, labels = NULL, groups = NULL, gdata = NULL, cex = par("cex"), pch = 21, gpch = 21, bg = par("bg"), color = par("fg"), gcolor = par("fg"), lcolor = "gray", xlim = range(x[is.finite(x)]), main = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, ...) 其中x与条形图的height参数相同,为一个数值向量或者矩阵;labels为 数据的标签;其它参数主要用来设置图形的样式如颜色、缩放倍数、点的 样式等,此处略去。 图5.16再次以弗吉尼亚死亡率数据为例,给出了点图的展示。 对比 图5.7不难发现点图与条形图的相通之处。相比之下,点图的图形元素更加 简洁,制图时不会显得太拥挤,我们可以视情况在这二者选其一作为表达 工具。
5.12 颜色等高图 89 1 > dotchart(t(VADeaths)[, 5:1], panel.first = grid(ny = NA), 2 + cex = 0.8, xlim = c(0, max(VADeaths)), bg = brewer.pal(4, 3 + "Set1")) 70-74 Urban Female Urban Male Rural Female Rural Male 65-69 Urban Female Urban Male Rural Female Rural Male 60-64 Urban Female Urban Male Rural Female Rural Male 55-59 Urban Female Urban Male Rural Female Rural Male 50-54 Urban Female Urban Male Rural Female Rural Male 0 10 20 30 40 50 60 70 图 5.16: 弗吉尼亚死亡率数据的Cleveland点图 5.12 颜色等高图/层次图 颜色等高图,Cleveland (1993)又称之为层次图(Level Plot),与等高 图的原理完全类似,只是颜色等高图用不同颜色表示不同高度,并配有颜 色图例,用以说明图中的颜色与高度值的对应关系。读者可以回顾5.8小节 关于等高图的介绍。 R中的颜色等高图函数为filled.contour(),其用法如下: 1 > usage(filled.contour) filled.contour(x = seq(0, 1, length.out = nrow(z)), y = seq(0, 1, length.out = ncol(z)), z, xlim = range(x,
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现代统计图形 谢益辉 2010
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• 自由软件用户往往有某
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目录 序言 i 代序一 . . . . .
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5.25 向日葵散点图 . . . . . .
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附录 B 作图技巧 163 B.1 添
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5.4 泊松分布随机数茎叶图
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表格 5.1 二维列联表的经典
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序言 代序一 代序二 作者
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Coefficients: Estimate Std. Error t
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2 第一章 历史 图 1.1: Playfai
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4 第一章 历史 吸到了“瘴
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6 第一章 历史 图 1.4: 南丁
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8 第一章 历史 图 1.5: Minard
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10 第一章 历史 总的说来,
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12 第二章 工具 大小,如条
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16 第二章 工具 百K的一个
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18 第二章 工具 其实没有必
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20 第二章 工具
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22 第三章 细节 3.1 par()函数
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30 第三章 细节 3.2 plot()及
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32 第三章 细节 xlim, ylim 设
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34 第四章 元素 4.1 颜色 默
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36 第四章 元素 4.1.2 颜色生
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- Page 94: 74 第五章 图库 1 > library(MSG
- Page 97 and 98: 5.7 条件密度图 77 R中关联
- Page 99 and 100: 5.7 条件密度图 79 小到大在
- Page 101 and 102: 5.8 等高图 81 1 > data(ChinaLife
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- Page 105 and 106: 5.9 条件分割图 85 1 > par(mar
- Page 107: 5.10 一元函数曲线图 87 1 > c
- Page 111 and 112: 5.13 四瓣图 91 finite = TRUE), y
- Page 113 and 114: 5.13 四瓣图 93 表 5.1: 二维
- Page 115 and 116: 5.14 颜色图 95 C和E系的优比
- Page 117 and 118: 5.14 颜色图 97 1 > par(mar = rep
- Page 119 and 120: 5.15 矩阵图 99 1 > sines = outer
- Page 121 and 122: 5.16 马赛克图 101 1 > ftable(Ti
- Page 123 and 124: 5.17 散点图矩阵 103 较低。
- Page 125 and 126: 5.18 三维透视图 105 倍数;fon
- Page 127 and 128: 5.18 三维透视图 107 Sinc( r )
- Page 129 and 130: 5.19 因素效应图 109 1 > plot.d
- Page 131 and 132: 5.21 平滑散点图 111 1 > par(ma
- Page 133 and 134: 5.22 棘状图 113 可将图5.28放
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- Page 137 and 138: 5.23 星状图 117 1 > # 预设调
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- Page 141 and 142: 5.25 向日葵散点图 121 1 > sun
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146 第七章 模型 7.16.1 分类
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