基本图形绘制R plot数据分析

云雨图——适用于统计描述的高颜值图

2021-05-24  本文已影响0人  R语言与SPSS学习笔记

学习真是件有趣的事情,大家一起来学呀。今天跟大家分享如何绘制云雨图,为什么称为云雨图呢?因为长得像哈哈哈!

云雨图其实是可以看成核密度估计曲线图、箱形图和抖动散点图的组合图表,清晰、完整、美观地展示了所有数据信息。

今天还是用我们经常用到的irir数据集,关于数据集的介绍在前面的推文“散点图、直方图和相关系数矩阵,一行命令轻松搞定”中有介绍,大家可以自行查看。

接下来以Species(分类变量)和Sepal.Width(连续变量)为例绘制云雨图。

   library(ggplot2) 
  source("https://gist.githubusercontent.com/benmarwick/2a1bb0133ff568cbe28d/raw/fb53bd97121f7f9ce947837ef1a4c65a73bffb3f/geom_flat_violin.R")
    ggplot(iris, aes(x=Species, y=Sepal.Width))  +
    geom_flat_violin(aes(fill=Species),position=position_nudge(x=.25),color="black") +
    geom_jitter(aes(color=Species), width=0.1) +
    geom_boxplot(width=.1,position=position_nudge(x=0.25),fill="white",size=0.5) +
    theme_bw() 
file

换一个方向(加上coord_flip()即可)

ggplot(iris, aes(x=Species, y=Sepal.Width))  +
geom_flat_violin(aes(fill=Species),position=position_nudge(x=.25),color="black") +
geom_jitter(aes(color=Species), width=0.1) +
geom_boxplot(width=.1,position=position_nudge(x=0.25),fill="white",size=0.5) +
coord_flip() + 
theme_bw() 
file

由图可以看出,核密度估计曲线图长得像云,而下面的散点图就像是雨一样,因此叫云雨图。

用途:可用于数据描述,与小提琴图相比,云雨图省却多余的一半核密度估计曲线,并增加了抖动散点图。

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