R 語(yǔ)言里哪個(gè)繪圖包比較適合初學(xué)者上手呢?

我想根據(jù)公開(kāi)的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù),制作一個(gè)能直觀(guān)展示城市空氣質(zhì)量隨時(shí)間變化的可視化圖表,因?yàn)榭吹胶芏?R 語(yǔ)言可視化的案例很吸引人,我作為初學(xué)者,不知道 R 語(yǔ)言中哪個(gè)繪圖包能方便我快速做出這樣的圖表。

請(qǐng)先 登錄 后評(píng)論

1 個(gè)回答

花花

ggplot2 特點(diǎn) 基于圖層的繪圖系統(tǒng),語(yǔ)法相對(duì)一致和直觀(guān)。

它將繪圖視為一系列圖層的疊加,例如先添加數(shù)據(jù)層,再添加坐標(biāo)軸、標(biāo)簽等其他元素層。 具有高度的靈活性,可以創(chuàng)建各種復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)圖形。

主題系統(tǒng)豐富,能夠輕松地定制圖形的整體外觀(guān),如背景、字體、顏色等。 示例 以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的散點(diǎn)圖繪制示例:

library(ggplot2) # 創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)框 data <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100)) ggplot(data, aes(x = x, y = y)) + geom_point()

在這個(gè)例子中,ggplot()函數(shù)初始化圖形,指定數(shù)據(jù)源data和美學(xué)映射aes()(這里將x軸映射到數(shù)據(jù)框中的x變量,y軸映射到y(tǒng)變量)。geom_point()層則添加了散點(diǎn)圖的圖層。

lattice 特點(diǎn) 專(zhuān)門(mén)用于繪制多元數(shù)據(jù)的可視化包。它可以方便地展示數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,尤其適合處理分組數(shù)據(jù)和條件數(shù)據(jù)。

語(yǔ)法相對(duì)簡(jiǎn)單,通過(guò)公式來(lái)指定變量之間的關(guān)系。 示例 繪制一個(gè)簡(jiǎn)單的分組箱線(xiàn)圖:

library(lattice) # 生成示例數(shù)據(jù) set.seed(123) data <- data.frame(group = rep(c("A", "B", "C"), each = 30), value = c(rnorm(30, mean = 5), rnorm(30, mean = 7), rnorm(30, mean = 6))) bwplot(group ~ value, data = data)

這里bwplot()函數(shù)通過(guò)公式group ~ value指定了按照group變量對(duì)value變量進(jìn)行箱線(xiàn)圖繪制,data參數(shù)指定了數(shù)據(jù)集。

base R繪圖系統(tǒng) 特點(diǎn) 作為 R 語(yǔ)言自帶的繪圖系統(tǒng),無(wú)需額外安裝包。它提供了許多基本的繪圖函數(shù),如plot()、hist()、barplot()等,這些函數(shù)對(duì)于簡(jiǎn)單的圖形繪制非常方便。

對(duì)于簡(jiǎn)單的圖形快速查看數(shù)據(jù)分布等情況很實(shí)用。

示例

繪制一個(gè)簡(jiǎn)單的直方圖:

# 生成隨機(jī)數(shù)據(jù) data <- rnorm(100) hist(data)

請(qǐng)先 登錄 后評(píng)論