R語言可視化中箱線圖介紹及其美化技巧

本篇內容主要講解“R語言可視化中箱線圖介紹及其美化技巧”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“R語言可視化中箱線圖介紹及其美化技巧”吧!

今天跟大家分享如何在R語言中利用ggplot函數制作箱線圖及其美化。

箱線圖也是經常會用到的用于呈現數據分布形態的重要的圖表類型。

還是以ggplot2包內置的數據集為例進行案例演示：

ggplot(mpg,aes(class,displ))+geom_boxplot()

以上是最簡單的形式，一個分類變量，一個連續性數值型；我們通過添加分類變量，讓箱線圖能夠呈現更多的數據信息。

ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+geom_boxplot()

接下來我們還像往常一樣，通過position參數的切換來驗證boxplot圖表的position參數使用規則：

ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color,alpha=1/30))+geom_boxplot(position="identity")

#當將位置設置為不做任何變換時，分類后的箱線圖會在對應的X軸分類項相互疊加，造成遮擋閱讀不便，不推薦此參數。

ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+geom_boxplot(position="stack")

根據經驗我們就可以猜到，估計使用堆積方式來呈現多維箱線圖肯定會失敗，因為即便真的將分類箱線圖堆積起來，那么其呈現數據分布形態的功能也就喪失殆盡，果然軟件是報錯的。

ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+geom_boxplot(position="dodge")

果然在添加有多分類變量時，箱線圖默認使用的position參數是dodge。

ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+geom_boxplot(position="fill")

同樣將position參數設定為堆積百分比也毫無意義，軟件沒有通過并提出警示。

ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+geom_boxplot()+facet_grid(.~color) 

ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+geom_boxplot()+facet_wrap(~color) 

仔細體會兩種分面函數效果的差異：

箱線圖美化：

簇狀：

ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+geom_boxplot()+ggtitle("Box Plot")+theme_wsj()+scale_fill_wsj()+guides(fill=guide_legend(title=NULL)) 

ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+geom_boxplot()+ggtitle("Box Plot")+theme_economist()+scale_fill_economist()+guides(fill=guide_legend(title=NULL)) 

分面：

ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+geom_boxplot()+ggtitle("Box Plot")+theme_wsj()+scale_fill_wsj()+guides(fill=guide_legend(title=NULL))+ facet_grid(.~color) 

ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+geom_boxplot()+ggtitle("Box Plot")+theme_economist()+scale_fill_economist()+guides(fill=guide_legend(title=NULL))+facet_grid(.~color)  

到此，相信大家對“R語言可視化中箱線圖介紹及其美化技巧”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！