京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:丁点helper
来源: 丁点帮你
前面2篇R语言相关的文章以泰坦尼克号的数据为例,介绍了描述性统计中用到的计算操作,以及柱形图的绘制操作。今天我们继续聊聊如何在R中绘制直方图和散点图。
绘制直方图
仍使用titanic.csv这个数据。
# 导入数据
titanic <- read.csv("//Users//Desktop//titanic.csv",header = TRUE)
names(titanic) # 查看titanic中的变量名
[1] "pclass" "survived" "sex" "age" "sibsp" "parch"
假设我们想对age这个变量绘制直方图,了解泰坦尼克号上乘客的年龄分布,可用hist()这个函数:
hist(titanic$age)
上图中直方图标题、颜色、坐标轴名称均可调整:
hist(titanic$age, col='orange', main='Passenger Age',
lwd=2, xlab='Age (years)')
其中,col、main、xlab这三个命令在之前的文章中讲过;lwd为线条宽度命令,取值须为整数,默认值为1。
绘制散点图
接下来我们看看如何绘制散点图。还是老规矩,要用到的数据可通过以下方式下载:
文件名: wb.csv
链接: https://pan.baidu.com/s/1gOAuccW5i8cIW5HaPHnm8A
密码: nc5u
这是世界银行(word bank)对部分国家社会、经济、环境指标的统计数据。
# 导入数据
wb <- read.csv("//Users//Desktop//wb.csv",header = TRUE)
names(wb) # 查看wb中的变量名
[1] "Country" "Code" "Population" "Rural" "GNI" "IncomeTop10" "Imports"
[8] "Exports" "Military" "Cell" "Fertility66" "Fertility16" "Measles" "InfMort"
[15] "LifeExp" "PM2.5" "Diesel" "CO2" "EnergyUse" "FossilPct" "Forest94"
[22] "Forest14" "Deforestation" "GunTotal" "GunHomicide" "GunSuicide" "GunUnint" "GunUndet"
[29] "GunsPer100"
这里我们先关注第五个变量『GNI』,其意义是人均国民收入。GNI是Gross National Income的缩写;再关注第18个变量『CO2』,其意义是人均二氧化碳排放量。
一项研究想观察人均国民收入和人均二氧化碳排放量之间存在何种关系,由于二者均为数值型变量,我们可以用散点图的方式直观感受一下:
plot(wb$GNI,wb$CO2, main="CO2 vs. GNI (both per capita)",
xlab="Gni per capita", ylab="CO2 per capita",
col="red", pch=19)
# col命令的取值还可以是数字,本例中red对应的数字是2
plot(wb$GNI,wb$CO2, main="CO2 vs. GNI (both per capita)",
xlab="Gni per capita", ylab="CO2 per capita",
col=2, pch=19)
上面两条代码的运行结果是一样的。wb$GNI 和 wb$CO2 分别为散点图的横轴和纵轴;pch表示点的形状,取值为整数,本例中用到的19表示圆点。
下面用一个图片来给大家介绍1-20的数字分别代表什么颜色、什么形状:
plot(c(1:20),rep(1,20),col=c(1:20),pch=c(1:20),cex=2)
cex表示对图中的文本或符号放大多少倍,大家可自行在R中操作,感受cex=1时图像的变化。
举个例子,col=15:黄色;pch=15:方块。在R中,可选的颜色还有很多,大家可以查看下图中的颜色名称,绘图时在col命令中输入即可。
手机用户可横屏查看效果更佳,告别大红大蓝秋裤色就靠它了~
今天就学到这里啦,之后还有更多R绘图课程来和大家见面!
——热门课程推荐:
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10