关注我们

R 箱图(Boxplot)

箱线图是衡量数据在整个数据集中的分布情况的一种度量。这将数据集分为三个四分位数。该图表示数据集中的最小，最大，平均值，第一四分位数和第三四分位数。在通过为每个数据集绘制一个箱形图来比较数据集中数据的分布时，箱形图也很有用。

R提供了一个boxplot()函数来创建一个boxplot。 boxplot()函数具有以下语法:

boxplot(x, data, notch, varwidth, names, main)

x - 它是向量或公式。

data - 这是数据框(data frame)。

notch - 绘制一个notch是设置为true的逻辑值。

varwidth - 这也是设置为true以绘制与样本大小相同的框的宽度的逻辑值。

names - 这是将在每个箱线图下打印的标签组。

main - 它用于为图形赋予标题。

让我们看一个示例，以了解如何在R中创建箱形图。在下面的示例中，我们将使用R环境中存在的" mtcars"数据集。我们将仅使用其两列，即" mpg"和" cyl"。以下示例将为mpg和cyl之间的关系创建箱形图，即分别为英里/加仑和汽缸数。

例子

复制代码

# 为图表文件命名。
png(file = "boxplot.png")
# 绘制图表。
boxplot(mpg ~ cyl, data = mtcars, xlab = "Quantity of Cylinders",
        ylab = "Miles Per Gallon", main = "R Boxplot Example")

# 保存文件。
dev.off()

输出:

Notch箱线图

在R中，我们可以使用一个Notch绘制箱形图。它有助于我们找出不同数据组的中位数如何相互匹配。让我们看一个示例，以了解如何使用Notch为每个组创建箱线图。

在下面的示例中，我们将使用相同的数据集" mtcars"。

例子

复制代码

# 为我们的图表命名。
png(file = "boxplot_using_notch.png")
# 绘制图表。
boxplot(mpg ~ cyl, data = mtcars, 
        xlab = "Quantity of Cylinders",
        ylab = "Miles Per Gallon", 
        main = "Boxplot Example",
        notch = TRUE, 
        varwidth = TRUE, 
        col = c("green","yellow","red"),
        names = c("High","Medium","Low")
)
# 保存文件。
dev.off()

输出:

Violin图

R提供了一个附加的绘图方案，该方案是由 boxplot 和 kernel density 图组成的。Violin图是借助vioplot软件包中提供的vioplot()函数创建的。

让我们看一个例子，以了解Violin图的创建。

例子

复制代码

# 加载 vioplot 包 
library(vioplot)  
# 为我们的图表命名。 
png(file = "vioplot.png")  
#为 vioplot 函数创建数据
x1 <- mtcars$mpg[mtcars$cyl==4]  
x2 <- mtcars$mpg[mtcars$cyl==6]  
x3 <- mtcars$mpg[mtcars$cyl==8]  
#创建 vioplot 函数
vioplot(x1, x2, x3, names=c("4 cyl", "6 cyl", "8 cyl"),  col="green")  
#设置标题
title("Violin plot example")  
#保存文件。
dev.off()

输出:

二维箱线图扩展

aplpack 软件包中的bagplot(x，y)函数提供了单变量箱线图的两年期版本。该袋子包含所有分数的50％。双变量中位数为近似值。栅栏将自己与外部点分开，并显示支出。

让我们看一个示例，以了解如何在R中创建二维箱线图扩展。

例子

复制代码

# 加载 aplpack 包
library(aplpack)
# 为我们的图表命名。
png(file = "bagplot.png")
#创建 bagplot 函数
attach(mtcars)
bagplot(wt,mpg, xlab="Car Weight", ylab="Miles Per Gallon",
   main="2D Boxplot Extension")
# 保存文件。
dev.off()