8.1 直方图和密度图

8.1.1 问题

你想要绘制一个直方图或密度图。

8.1.2 方案

样例数据：两个分别包含200个数据点的向量：

  1. set.seed(1234)
  2. rating <- rnorm(200)
  3. head(rating)
  4. #> [1] -1.2071  0.2774  1.0844 -2.3457  0.4291  0.5061
  5. rating2 <- rnorm(200, mean = 0.8)
  6. head(rating2)
  7. #> [1] 1.2852 1.4968 0.9855 1.5007 1.1117 1.5605

当可视化含多个组别的数据时，一些绘图方法通常需要一个数据框：一列给分组变量，一列给测量值。

  1. # 创建一列用于显示数据的组别
  2. cond <- factor(rep(c("A", "B"), each = 200))
  4. data <- data.frame(cond, rating = c(rating, rating2))
  5. head(data)
  6. #>   cond  rating
  7. #> 1    A -1.2071
  8. #> 2    A  0.2774
  9. #> 3    A  1.0844
  10. #> 4    A -2.3457
  11. #> 5    A  0.4291
  12. #> 6    A  0.5061
  13. # 直方图
  14. hist(rating)

8.1 直方图和密度图 - 图1

  1. # 使用8个箱子（这仅仅是近似 -
  2. # 它会把边界放在一个比较好的近似值上） 让箱子呈现淡蓝色
  3. # #CCCCFF
  4. # 相比于计数，这里让面积为1，即显示比例(freq=FALSE)
  5. hist(rating, breaks = 8, col = "#CCCCFF", freq = FALSE)

8.1 直方图和密度图 - 图2

  1. # 每0.6一个刻度
  2. boundaries <- seq(-3, 3.6, by = 0.6)
  3. boundaries
  4. #>  [1] -3.0 -2.4 -1.8 -1.2 -0.6  0.0  0.6  1.2  1.8  2.4
  5. #> [11]  3.0  3.6
  7. hist(rating, breaks = boundaries)

8.1 直方图和密度图 - 图3

  1. # 核密度图
  2. plot(density(rating))

8.1 直方图和密度图 - 图4

8.1.2.1 多个组别的核密度图

代码来自： http://onertipaday.blogspot.com/2007/09/plotting-two-or-more-overlapping.html

  1. plot.multi.dens <- function(s) {
  2.   junk.x = NULL
  3.   junk.y = NULL
  4.   for (i in 1:length(s)) {
  5.     junk.x = c(junk.x, density(s[[i]])$x)
  6.     junk.y = c(junk.y, density(s[[i]])$y)
  7.   }
  8.   xr <- range(junk.x)
  9.   yr <- range(junk.y)
  10.   plot(density(s[[1]]), xlim = xr, ylim = yr, main = "")
  11.   for (i in 1:length(s)) {
  12.     lines(density(s[[i]]), xlim = xr, ylim = yr, col = i)
  13.   }
  14. }
  16. # 下面函数的输入必须是一个数值列表
  17. plot.multi.dens(list(rating, rating2))

8.1 直方图和密度图 - 图5

sm 包也引入了一种绘制多个密度图的方式，输入数据必须是数据框。

  1. library(sm)
  2. #> Warning in fun(libname, pkgname): couldn't connect to
  3. #> display "/private/tmp/com.apple.launchd.aGFOp8QcsU/
  4. #> org.macosforge.xquartz:0"
  5. #> Package 'sm', version 2.2-5.6: type help(sm) for summary information
  6. sm.density.compare(data$rating, data$cond)
  7. # 添加一个图例 (颜色编号从2往上升)
  8. legend("topright", levels(data$cond), fill = 2 + (0:nlevels(data$cond)))

8.1 直方图和密度图 - 图6