类别数据可视化

条形图及其变种

简单条形图

> par(mfrow=c(1,3),mai=c(0.7,0.7,0.6,0.1),cex=0.7,cex.main=0.8)
> barplot(count1,xlab = "频数",ylab = "社区",horiz = TRUE,main = "（a）水平条形图",col=2:5)
> barplot(count2,xlab = "性别",ylab = "频数",main = "（b）垂直条形图")
> barplot(count3,xlab = "态度",ylab = "频数",main = "（b）垂直条形图",col = 2:3)

par函数：图形控制的参数设置函数：

常用参数：

cex：控制文字和绘图符号的大小，cex=1表示正常大小

font.lab：控制坐标轴标签的字体

lyt：设置线条类型

lwd：设置线条宽度

mai：参数是一个数值向量c（底部，左侧，上侧，右侧），设置图形边距大小，单位是英寸

mfcol：参数是一个数值向量c（nr，nc），用于将绘图区域分割成相应的行数和列数

mfrow：同mfcol，只是按行填充各图

pch：设置绘图点或符号的类型

barplot函数：绘制条形图

常用参数：

col：设置图形颜色

las：只能是0,1,2,3中的某一直，用于表示刻度值的方向，0-平行于坐标轴；1-总是水平方向；2-总是垂直于坐标轴；3-总是垂直方向。

plot函数：绘制散点图

常用参数：

type：设置绘图类型，p-绘点，l-绘线，b-点和线

axes：axes=FALSE，暂时禁止坐标轴的生成以便使用axis()函数添加你自己定制的坐标轴。默认情况是axes=TRUE，即包含坐标轴。

axis函数：添加坐标轴

常用参数

side：1=below, 2=left, 3=above and 4=right.

mtext函数：在图形空白处输入文本

常用参数：line：在哪边线，从0开始计数adj：调整每个字符串的阅读方向，adj=0-左对齐或下对其；adj=1-右对齐或上对齐

帕累托图：按各类别的频数多少排序后绘制的条形图

> par(mfrow=c(1,1),mai=c(0.7,1,0.1,1),cex=0.8)
> barplot(x,xlab = "社区",ylab = "频数",col = 2:4)
> y<-cumsum(x)/sum(x)
> par(new=T)    #在当前图表中编辑
> plot(y,type="b",lwd=1.5,pch=15,axes=FALSE,xlab='',main='')    #绘制散点图
> axis(4)    #添加自定义坐标轴
> par(las=0)
> mtext("累计频率",side=4,line=3)
> mtext("累计分布曲线",line=-2.5,cex=0.8,adj=0.75)

复式条形图：包括并列条形图和堆叠条形图

> myinfo1<-table(myinfo$态度,myinfo$社区)    #得到的数据态度为行，社区为列
> par(mfrow=c(1,2),cex=0.8)
> barplot(myinfo1,xlab = "社区",ylab = "频数",ylim = c(0,8),col = c("green","blue"),legend = rownames(myinfo1),args.legend = list(x=8),beside=TRUE,main = "社区并列条形图")
> barplot(myinfo1,xlab = "社区",ylab = "频数",ylim = c(0,8),col = c("green","blue"),legend = rownames(myinfo1),args.legend = list(x=4),main = "社区堆叠条形图")

barplot参数补充：

ylim：限制y轴的值

legend：添加图例

args.legend：将变量传递给legend，设置图例的位置

beside：默认值为FALSE，绘制堆叠条形图；beside=TRUE，绘制并列条形图。

脊形图：可以看做堆叠条形图的变种，将一个类别变量各类别条的高度都设为1，条的宽度与观测频数成正比，条内每一段的高度表示另一个类别变量各类别的比例。

> library(grid)
> library(vcd)
> addmargins(table(myinfo$态度,myinfo$社区))

社区A 社区B 社区C Sum
反对     2     1     2   5
赞成     6     3     6  15
Sum      8     4     8  20
spine(态度~社区,data = myinfo,xlab = "社区",ylab = "态度",margins=c(4,3.5,1,2.5))

spine函数

margins：设置边距

马赛克图：用于两个以上的类别变量，其图中嵌套矩形的面积正比于单元格的频数。

mosaicplot(~态度+社区+性别,data=myinfo,color=4:5,main = "")

mosaicplot函数

~右侧为类别变量，多个类别变量之间用“+”连接

饼图及其变种

二维饼图

> count1<-table(myinfo$社区)
> count1

社区A 社区B 社区C
8     4     8
> percent<-prop.table(count1)*100
> percent

社区A 社区B 社区C
40    20    40
> name<-names(count1)
> name
[1] "社区A" "社区B" "社区C"
> lable1<-paste(name," ",percent,"%",sep="")
> lable1
[1] "社区A 40%" "社区B 20%" "社区C 40%"    #前期数据处理
> par(pin=c(3,3),mai=c(0.1,0.4,0.1,0.4),cex=0.8)
> pie(count1,labels=lable1,init.angle = 90)    #init.angle=90 从12点钟位置开始，逆时针方向绘制

par函数

常用参数补充：

pin：设置维度？？我也没弄明白

pie函数

pie(x, labels = names(x), edges = 200, radius = 0.8,clockwise = FALSE, init.angle = if(clockwise) 90 else 0, density = NULL, angle = 45, col = NULL, border = NULL,lty = NULL, main = NULL, ...)

x 表示一个非负的数值向量，表示每个扇形的面积。labels代表各扇形面积标签的字符型向量。radius 表示饼图的圆的半径，特别是在字符标签过长的情况尤其适用。main 是用来表示图标的标题的。col 是表示每个扇形的颜色，相当于调色板。clockwise 是一个逻辑值,用来指示饼图各个切片是否按顺时针做出分割。density:底纹的密度。默认值为NULL。angle：设置底纹的斜率。edges设置多边形的边数（圆的轮廓是具有很多边的多边形近似）。

三维饼图

> library(plotrix)
> pie3D(count1,labels=lable1,explode=0.1,labelcex=0.7,col = (4:6))

pie3D函数

explode：设置不同饼块之间的间隔

扇形图

library(plotrix)
fan.plot(count1,labels = lable1,ticks = 10,col=c("grey30","grey70","red"))    #ticks可以为逻辑值也可为数值，用于表示扇形图上的刻度数