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现代统计图形 - 科学网—博客

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174 附录 B 作图技巧<br />

正的频数。我们在第五章中提到过一些分类变量的图示方法,包括关联图<br />

(5.6节)、四瓣图(5.13节)和马赛克图(5.16节)等,不过它们都不是最直<br />

接的散点图,而是将频数表达在其它图形元素中。这里我们另外介绍两种<br />

散点图方法:向日葵散点图和随机打散方法。<br />

B.4.1 向日葵散点图<br />

关于向日葵散点图,在5.25小节中已经有详细介绍,这里我们再次强调<br />

一下它在展示分类变量散点图上的功效。如5.25小节中讲到的,向日葵散点<br />

图用向日葵的花瓣表示该处有多少个重复的数据点,而分类变量的散点图<br />

大多数情况下都会有重叠的数据点,因此分类变量尤其适合用向日葵散点<br />

图来表示。图B.6(3)给出了一个用向日葵散点图表示分类变量的示例。<br />

B.4.2 随机打散方法<br />

由于分类变量散点图的关键问题是重叠问题,因此我们不妨将重叠<br />

的数据稍微“打散”一些,然后再作散点图。 关于打散方法,我们曾经<br />

在5.24小节中用到过,即jitter()函数。注意打散过的散点图不能严格按照点<br />

的坐标来解读,而是应该按聚集在一处的点的数目来解读频数。图B.6(2)给<br />

出了一个打散之后的分类变量散点图示例。<br />

B.5 图形设备<br />

利用grDevices包中的若干图形设备,我们可以将R的图形输出为各种<br />

格式的文件,包括位图文件(BMP、JPEG、PNG、TIFF)和矢量图文件<br />

(PDF、EPS)以及TEX或L ATEX文件。本书中除了第一章中的历史图形以外,<br />

其它大部分图形都是使用tikzDevice包(Sharpsteen and Bracken, 2009)中<br />

的tikz()图形设备生成的(其本质是L ATEX)。<br />

基本的图形设备函数有位图设备bmp()、jpeg()、png()和tiff(),以及矢量<br />

图设备postscript()和pdf(),打开图形设备之后,所有的R图形都会被生成在<br />

该图形设备中,而不会再在窗口中显示,直到图形设备被关闭。详细信息<br />

请读者自行查阅相应的帮助文件。<br />

注意位图设备可以支持在图形中使用中文或其它CJK字符,但是在矢<br />

量图设备中使用中文字符时则需要设定字体族参数family,否则中文不会被

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