136 第五章 图库 有时候与小提琴的形状比较相像(尤其是展示双峰数据的密度时),所以 我们称之为小提琴图。小提琴图的本质是利用密度值生成的多边形(4.4小 节),但该多边形同时还沿着一条直线作了另一半对称的“镜像”,这样两 个左右或上下对称的多边形拼起来就形成了小提琴图的主体部分,最后一 个箱线图也会被添加在小提琴的中轴线上。 下: 小提琴图来自于vioplot包(Adler, 2005),其函数为vioplot(),用法如 1 > library(vioplot) 2 > usage(vioplot) vioplot(x, ..., range = 1.5, h = NULL, ylim = NULL, names = NULL, horizontal = FALSE, col = "magenta", border = "black", lty = 1, lwd = 1, rectCol = "black", colMed = "white", pchMed = 19, at, add = FALSE, wex = 1, drawRect = TRUE) 参数x, ...为一系列数值向量;h传递给sm包(Bowman and Azzalini, 2010)中的函数sm.density()用来计算密度;至于颜色、方向、边线等样式这 里就不再介绍了。 图5.39用三个随机数序列展示了小提琴图的外观及其在表达数据密度 和比较统计分布参数(中位数、众数等)上的功效。 lattice包(Sarkar, 2010)中的函数panel.violin()也提供了类似的小提琴图 展示,鉴于lattice包的灵活性,读者不妨也将其作为小提琴图的另一种选 择。关于小提琴图的理论请参考Hintze and Nelson (1998)。 5.34 地图 地图毫无疑问是展示地理信息数据时最直观的工具,尤其是当地图 和统计量结合时,其功效则会进一步加强。 在本书的第一章中曾经提到 过John Snow的地图,注意图中不仅标示出了霍乱发生的地点,每个地点的 死亡人数也用点的数目标示了出来。历史上还有不少类似的使用地图的例 子,而在今天,地理信息系统(GIS)已经成为研究空间和地理数据的热门 工具,地图的应用也是屡见不鲜。 地图的本质是多边形(4.4小节),而多边形的边界则由地理经纬度数据 确定。R中的附加包maps(Brownrigg, 2010)是目前比较完善的地图程序包 之一,因此本节主要介绍该程序包。
5.34 地图 137 −0.997 −50 0 50 Agricultural products competitiveness −150 −100 −50 0 50 100 150 图 5.40: 2005年世界各国农业进出口竞争力地图:农业出口强国在南美,弱 国在北非。本图代码较长,此处略去,感兴趣的读者可从作者个人主页下 载。 maps包中核心的函数为map(),它的用法如下: 1 > library(maps) 2 > usage(map, w = 0.75) map(database = "world", regions = ".", exact = FALSE, boundary = TRUE, interior = TRUE, projection = "", parameters = NULL, orientation = NULL, fill = FALSE, col = 1, plot = TRUE, add = FALSE, namesonly = FALSE, xlim = NULL, ylim = NULL, wrap = FALSE, resolution = if (plot) 1 else 0, type = "l", bg = par("bg"), mar = c(4.1, 4.1, par("mar")[3], 0.1), border = 0.01, ...) 该函数的两个主要参数为地图数据库database和地图区域region,地图 数据库中包含了所有区域的经纬度数据以及相应的区域名称,在指定一个 数据库和一系列区域名称之后,这些区域的地图便可由maps()生成。其它参 0.878
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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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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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28 第三章 细节 oma[2] mar[2] O
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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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44 第四章 元素 0 1 2 3 4 5 6 7
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58 第四章 元素 12 72.48 2003 U
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60 第五章 图库 1 > par(mfrow =
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62 第五章 图库 f(x) = F ′ F
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64 第五章 图库 1 > stem(island
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66 第五章 图库 对原始数据
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68 第五章 图库 names, plot = T
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70 第五章 图库 1 > par(mar = c
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72 第五章 图库 1 > # 用分类
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74 第五章 图库 1 > library(MSG
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5.7 条件密度图 77 R中关联
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5.7 条件密度图 79 小到大在
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5.8 等高图 81 1 > data(ChinaLife
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5.8 等高图 83 都必须展示在
- Page 105 and 106: 5.9 条件分割图 85 1 > par(mar
- Page 107 and 108: 5.10 一元函数曲线图 87 1 > c
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- 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
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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
- 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
- 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
- Page 143 and 144: 5.26 符号图 123 1 > par(mar = c(
- Page 145: 5.27 饼图 125 增长率 总人口
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