R语言的学习—5—多元数据直观表示

1、数据读取

## 数据整理 
d3.1=read.xlsx('adstats.xlsx','d3.1',rowNames=T);d3.1 #读取adstats.xlsx表格d3.1数据
barplot(apply(d3.1,1,mean))         #按行做均值条形图
barplot(apply(d3.1,1,mean),las=3)
barplot(apply(d3.1,2,mean))         #按列做均值图条形图
barplot(apply(d3.1,2,mean),col=1:8) #按列做彩色均值图条形图

d3.1图表

在这里插入图片描述

参数las

**las=3**是barplot()函数的一个参数，用于设置x轴标签的方向。las=3表示将x轴标签逆时针旋转90度，以便更好地显示。

参数las用于控制标签的方向，其取值可以是0、1、2或3，分别代表不旋转、逆时针旋转90度、旋转180度和顺时针旋转90度。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

2、条形图、饼图

barplot(apply(d3.1[,2:8],2,mean))     
 #去掉第一列后的数据按列做均值条形图

在这里插入图片描述

barplot(apply(d3.1,2,median))          
#按列做中位数条形图

在这里插入图片描述

pie(apply(d3.1, 2, mean))              
#按列做均值饼图

在这里插入图片描述

3、箱线图

boxplot(d3.1)                    
#按列做箱线图

在这里插入图片描述

boxplot(d3.1,horizontal=T,las=1) 
#箱线图中图形按水平放置

在这里插入图片描述

4、星象图

stars(d3.1)                      
#具有图例的360度星相图

在这里插入图片描述

stars(d3.1,key.loc=c(13,1.8))    
#具有图例的360度星相图

key.loc=c(13,1.8)：这是一个参数，用于指定图例的位置。 13表示图例在x轴上的位置， 1.8表示图例在y轴上的位置
在这里插入图片描述

stars(d3.1,full=F,key.loc=c(13,1.5))                 
#具有图例的180度星相图

在stars包中，full参数是stars函数的一个可选参数，用于指定是否加载完整的星表数据。当full参数设置为FALSE时，表示只加载部分星表数据，这样可以减少内存占用和计算时间。而当full参数设置为TRUE时，表示加载完整的星表数据，包括所有的星体信息。在给定的例子中，full=F表示加载部分星表数据。

在这里插入图片描述

stars(d3.1,draw.segments=T,key.loc=c(13,1.7))        
#具有图例的360度彩色圆形星相图
stars(d3.1,full=F,draw.segments=T,key.loc=c(13,1.5)) 
#具有图例的180度彩色圆形星相图

在这里插入图片描述

5、脸谱图

faces(d3.1,ncol.plot=7)         
 #做脸谱图

ncol.plot=7，表示要绘制的图像的列数。这个参数决定了图像在水平方向上的排列方式，即每行显示多少个图像。

在这里插入图片描述

faces(d3.1[,2:8],ncol.plot=7)   
 #去掉第一个变量按每行7个做脸谱图

在这里插入图片描述

faces(d3.1[c(1,9,19,28,29,30),]) 
#选择第1,9,19,28,29,30个观测的多元数据做脸谱图

在这里插入图片描述

install.packages("TeachingDemos") #安装TeachingDemos包
library("TeachingDemos")         #加载TeachingDemos包
faces2(d3.1,ncols=7)             #TeachingDemos::faces(d3.1)

在这里插入图片描述

6、调和曲线

install.packages("andrews")    #安装andrews包
library(andrews)                 #加载andrews包
andrews(d3.1,clr=5,ymax=6)       #绘制调和曲线图

clr=5：表示曲线的颜色，这里的clr=5表示曲线的颜色为第5种颜色。
ymax=6：表示y轴的最大值，即曲线在y轴方向上的最大值为6。
在这里插入图片描述

#选择第1,9,19,28,29,30个观测的多元数据做调和曲线图
andrews(d3.1[c(1,9,19,28,29,30),],clr=5,ymax=6)

在这里插入图片描述

library(msaR)        #加载自定义msaR
source('msaR.R')      #加载自定函数
msa.andrews(d3.1)     #绘制调和曲线图

自定义函数
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

# 选择第1,9,19,28,29,30个观测的多元数据做调和曲线图
msa.andrews(d3.1[c(1,9,19,28,29,30),])

在这里插入图片描述

7、案例——城市现代化水平的直观分析

（1）数据：

在这里插入图片描述

（2）代码

Case3=read.xlsx('adcase.xlsx','Case3',rowNames = T);head(Case3)
summary(Case3)
boxplot(Case3)
rm=apply(Case3,1,mean);rm
barplot(rm,las=3) #按行做均值图
cm=apply(Case3,2,mean);cm
barplot(cm,horiz=T) #按列做均值图
stars(Case3,key.loc=c(8,2))
stars(Case3,draw.segments=T,key.loc=c(8,2))

install.packages("aplpack")
library(aplpack)  
faces(Case3)
msa.andrews(Case3)