104 第五章 图库 1 > panel.hist = function(x, ...) { 2 + usr = par("usr") 3 + on.exit(par(usr)) 4 + par(usr = c(usr[1:2], 0, 1.5)) 5 + h = hist(x, plot = FALSE) 6 + nB = length(breaks idx = as.integer(iris[["Species"]]) 11 > pairs(iris[1:4], upper.panel = function(x, y, ...) points(x, 12 + y, pch = c(17, 16, 6)[idx], col = idx), pch = 20, 13 + oma = c(2, 2, 2, 2), lower.panel = panel.smooth, 14 + diag.panel = panel.hist) 2.0 3.0 4.0 0.5 1.5 2.5 Sepal.Length 4.5 5.5 6.5 7.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 Sepal.Width Petal.Length 1 2 3 4 5 6 7 Petal.Width 图 5.23: 鸢尾花数据的散点图矩阵:上三角区域为不同样式的点,对应着不 同种类的鸢尾花,对角线的直方图展示了花瓣花萼长宽的一维分布,下三 角区域用平滑曲线显示了变量之间的关系。 4.5 5.5 6.5 7.5 1 2 3 4 5 6 7
5.18 三维透视图 105 倍数;font.labels指定标签的字体样式;row1attop为逻辑值,指定散点图的 第1行出现在顶部还是底部 2 ;gap设定窗格之间的间距大小。 图5.23是对鸢尾花数据iris所作的散点图矩阵,注意其中的上三角、 下三角和对角线窗格作图函数是如何定义的。 我们可以看到,主对角线上用了直方图(注意直方图的作法!),从中 我们可以看到四个变量各自的分布情况;上三角窗格中用不同样式的点 标记出了鸢尾花的不同类型(回顾图4.4);下三角窗格中简化了点的样式, 但是利用函数panel.smooth()添加了一条平滑曲线,对鸢尾花的四个变量两 两之间的关系作出了一种非参数概括(散点图平滑技术,参见Cleveland (1979))。 在变量数目较多时,我们不妨将散点图矩阵作为一种探索变量之间相 关关系的工具,它比起相关系数矩阵等统计指标来优势在于:散点图矩阵 展示了所有原始数据,这样我们可以看到变量之间的任何关系(线性或非 线性、离群点),从而避免被单一的统计指标所误导。 5.18 三维透视图 相比其二维平面图形来说,三维透视图(Perspective Plot)可能在视 觉上更具有吸引力。 三维透视图的数据基础是网格数据(回顾5.8小节和 图5.11),它将一个矩阵中包含的高度数值用曲面连接起来,便形成了我 们所看到的三维透视图。前面等高图一节中我们曾经用到过透视图,参见 图5.13。 R中透视图的函数为persp(),其用法如下: 1 > usage(persp) persp(x, ...) 1 > usage(persp, "default") persp(x = seq(0, 1, length.out = nrow(z)), y = seq(0, 1, length.out = ncol(z)), z, xlim = range(x), ylim = range(y), zlim = range(z, na.rm = TRUE), xlab = NULL, ylab = NULL, zlab = NULL, main = NULL, sub = NULL, theta = 0, phi = 15, r = sqrt(3), d = 1, 2 按常规讲,前者是矩阵的形式,后者是图的形式,因为矩阵通常是从上至下、从左至右,而图的坐标 是从下至上、从左至右,所以第1行出现在顶部则是矩阵形式,在底部则是图的形式。
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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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5.25 向日葵散点图 . . . . . .
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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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14 第二章 工具 Type contributo
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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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40 第四章 元素 每一类调色
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46 第四章 元素 图2.1已经使
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- Page 105 and 106: 5.9 条件分割图 85 1 > par(mar
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- Page 113 and 114: 5.13 四瓣图 93 表 5.1: 二维
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- 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
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- 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
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- Page 139 and 140: 5.24 带状图 119 1 > layout(matri
- Page 141 and 142: 5.25 向日葵散点图 121 1 > sun
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