html网站登录界面模板下载,wordpress 转织梦,建设云网站,自己怎么制作微信网页链接例1.2 为了研究全国31个省、市、自治区2018年城镇居民生活消费的分布规律#xff0c;根据调查资料做区域消费类型划分。 指标#xff1a; 食品x1#xff1a;人均食品支出(元/人) 衣着x2#xff1a;人均衣着商品支出(元/人) 居住x3#xff1a;人均居住支出(元/人) 生活x4… 例1.2 为了研究全国31个省、市、自治区2018年城镇居民生活消费的分布规律根据调查资料做区域消费类型划分。 指标 食品x1人均食品支出(元/人) 衣着x2人均衣着商品支出(元/人) 居住x3人均居住支出(元/人) 生活x4人均家庭设备用品及服务支出(元/人) 交通x5人均交通和通讯支出(元/人) 教育x6人均娱乐教育文化服务支出(元/人) 医疗x7人均医疗保健支出(元/人) 其他x8人均杂项商品和服务支出(元/人) 地区 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 北京 8064.9 2175.5 14110.3 2371.9 4767.4 3999.4 3274.5 1078.6 天津 8647.5 1990.0 6406.3 1818.4 4280.9 3186.6 2676.9 896.3 河北 4271.3 1257.4 4050.4 1138.7 2355.4 1734.5 1540.5 373.8 山西 3688.2 1261.0 3228.5 855.6 1845.2 1940.0 1635.1 356.4 内蒙古 5324.3 1751.2 3680.0 1204.6 3074.3 2245.4 1847.5 537.9 辽宁 5727.8 1628.1 4169.5 1259.4 2968.2 2708.0 2257.1 680.2 吉林 4417.4 1397.0 3294.8 899.4 2479.7 2193.4 2012.0 506.7 黑龙江 4573.2 1405.4 3176.3 866.4 2196.6 2030.3 2235.3 490.4 上海 10728.2 2036.8 14208.5 2095.5 4881.2 5049.4 3070.2 1281.5 江苏 6529.8 1541.0 6731.2 1493.3 3522.8 2582.6 2016.4 590.4 浙江 8198.3 1813.5 7721.2 1652.4 4302.0 3031.3 2059.4 692.6 安徽 5414.7 1137.4 3941.9 1041.2 2082.1 1810.4 1224.0 392.8 福建 7572.9 1212.1 6130.0 1223.1 2923.3 2194.0 1234.8 505.8 江西 4809.0 1074.1 3795.2 1047.7 1872.1 1813.0 1000.0 381.0 山东 5030.9 1391.8 3928.5 1394.3 2834.3 2174.4 1627.6 398.1 河南 3959.8 1172.8 3512.0 1054.4 1838.0 1769.1 1541.5 321.0 湖北 5491.3 1316.2 4310.6 1253.2 2584.1 2187.5 1907.9 487.0 湖南 5260.0 1215.5 3976.1 1190.2 2322.9 2786.2 1705.5 351.5 广东 8480.8 1135.3 6643.3 1440.8 3423.9 2750.9 1520.8 658.2 广西 4545.7 616.7 3268.5 898.2 2150.1 1798.9 1364.6 291.9 海南 6552.2 655.9 3744.0 826.6 1919.0 2185.5 1236.1 409.2 重庆 6220.8 1454.5 3498.8 1338.9 2545.0 2087.8 1660.0 442.8 四川 5937.9 1173.8 3368.0 1182.2 2398.8 1599.7 1568.6 434.5 贵州 3792.9 934.7 2760.7 878.1 2408.0 1660.0 1083.5 280.1 云南 3983.4 789.1 3081.1 859.9 2212.8 1772.7 1267.7 283.2 西藏 4330.5 1285.2 2102.6 622.3 1847.7 609.3 460.1 262.6 陕西 4292.5 1141.1 3388.2 1200.8 2005.8 2008.8 1749.4 373.2 甘肃 4253.3 1111.5 3095.0 896.9 1640.7 1710.3 1573.9 342.4 青海 4671.6 1350.6 2990.0 932.0 2671.4 1655.6 1842.0 444.0 宁夏 4234.1 1388.2 3014.3 1067.1 2724.4 2139.5 1727.1 420.4 新疆 4691.6 1456.0 2894.3 1082.8 2274.4 1762.5 1592.6 434.9 数据读入Xread.table(biao1.2.txt,headerT) R 函数笔记 | read.table()函数 - 简书 (jianshu.com) file填要打开的文件名如data options填操作 参数功能header逻辑值指示表格是否包含文件第一行中的变量名称sep分隔数据值的分隔符。默认值为sep “ ”表示一个或多个空格、制表符、换行符或回车符。使用sep “,”来读取被逗号,分隔的文件使用sep “\t”来读取制表符分隔的文件row.names一个可选参数指定一个或多个变量来表示行标识符col.names如果数据文件的第一行不包含变量名header FALSE则可以使用col.names指定包含变量名的字符向量。如果header FALSE并且省略了col.names选项则变量将命名为V1V2依此类推。na.strings指示缺失值代码的可选字符向量。例如na.strings c“9”“?”转换每个9和?读取数据时的值为NAcolClasses分配给列的类的可选向量。例如colClasses c“numeric”“numeric”“character”“NULL”“numeric”将前两列读取为numeric将第三列读取为character跳过第四列并读取 第五列为numeric。 如果数据中有五列以上则第六列重新从colClasses的第一个numeric开始quote用于分隔包含特殊字符的字符串的字符。默认情况下这是双引号或单引号skip在开始读取数据之前要跳过的文本文件中的行数。此选项对于跳过文件中的标题注释很有用stringsAsFactors逻辑值指示是否应将字符变量转换为因子。除非被colClasses覆盖否则默认值为TRUE。处理大型文本文件时设置stringsAsFactors FALSE可以加快处理速度text指定要处理的文本字符串的字符串comment.char关闭注释 Xread.table(file, options) 1.散布矩阵图
散布矩阵图在一张图上给出p个变量相互之间的散点图由此可以直观看出p个变量两两之间的相关关系。 R语言 pairs()用法及代码示例 - 纯净天空 (vimsky.com) pairs(X) #画散布矩阵图 R语言中的pairs()函数用于返回一个绘图矩阵由每个 DataFrame 对应的散点图组成。 用法 pairs(data) 从该图可以看出,食品支出与生活用品及服务支出、教育及文化娱乐支出之间存在显著线性相关关系而教育及文化娱乐支出又与居住支出、其他支出之间存在显著线性相关关系等等。 2.均值条形图
均值条形图常用来比较各个样本的样本均值的大小也可以比较各个变量的样本均值的大小。 R语言使用barplot()绘制柱状图条形图 - 知乎 (zhihu.com) barplot(apply(X,1,mean),las3) barplot(height, # 柱子的高度names.arg NULL, # 柱子的名称col NULL, # 柱子的填充颜色border par(fg), # 柱子的轮廓颜色main NULL, # 柱状图主标题xlab NULL, # X轴标签ylab NULL, # Y轴标签xlim NULL, # X轴取值范围ylim NULL, # Y轴取值范围horiz FALSE, # 柱子是否为水平legend.text NULL, # 图例文本beside FALSE, # 柱子是否为平行放置) 但是这里我们是直接用的apply函数R 数据处理二十—— apply - 知乎 (zhihu.com) apply(X, MARGIN, FUN, ...)X: 数组、矩阵、数据框数据至少是二维的MARGIN: 按行计算或按列计算1 表示按行2 表示按列FUN: 自定义的调用函数...: FUN 的可选参数 组合一下有 按行做均值条图 barplot(apply(X,1,mean)) 按列做均值条图 barplot(apply(X,2,mean)) 这里图1就是按行的图二按列 3.箱线图
箱线图可以比较清晰地展示数据的分布特征。 R语言 boxplo函数用法及箱线图介绍_r gg_boxplot_col()-CSDN博客 boxplot(X) #按列做垂直箱线图
boxplot(X,horizontalT)#水平箱线图 boxplot(x, ..., range 1.5, width NULL, varwidth FALSE, notch FALSE, outline TRUE, names, plot TRUE, border par(fg), col NULL, log , pars list(boxwex 0.8, staplewex 0.5, outwex 0.5), horizontal FALSE, add FALSE, at NULL) 主要参数的含义 x 向量列表或数据框。 formula 公式形如y~grp,其中y为向量grp是数据的分组通常为因子。 data 数据框或列表用于提供公式中的数据。 range 数值默认为1.5表示触须的范围即range × (Q3 - Q1) width 箱体的相对宽度当有多个箱体时有效。 varwidth 逻辑值控制箱体的宽度 只有图中有多个箱体时才发挥作用默认为FALSE 所有箱体的宽度相同当其值为TRUE时代表每个箱体的样本量作为其相对宽度 notch 逻辑值如果该参数设置为TRUE则在箱体两侧会出现凹口。默认为FALSE。 outline 逻辑值如果该参数设置为FALSE则箱线图中不会绘制离群值。默认为TRUE。 names绘制在每个箱线图下方的分组标签。 plot 逻辑值是否绘制箱线图如设置为FALSE则不绘制箱线图而给出绘制箱线图的相关信息如5个点的信息等。 border箱线图的边框颜色。 col箱线图的填充色。 horizontal逻辑值指定箱线图是否水平绘制默认为FALSE。 4.星相图
星相图是雷达图的多元表现形式它将各个观测样品点表现为一个图形n个样本点就有n个图形每个图形的每个角表示一个变量。 R stars 星图(蜘蛛图/雷达图)和线段图 - 纯净天空 (vimsky.com) stars(X,fullF,key.locc(13,1.5)) stars(x, full TRUE, scale TRUE, radius TRUE,labels dimnames(x)[[1]], locations NULL,nrow NULL, ncol NULL, len 1,key.loc NULL, key.labels dimnames(x)[[2]],key.xpd TRUE,xlim NULL, ylim NULL, flip.labels NULL,draw.segments FALSE,col.segments 1:n.seg, col.stars NA, col.lines NA,axes FALSE, frame.plot axes,main NULL, sub NULL, xlab , ylab ,cex 0.8, lwd 0.25, lty par(lty), xpd FALSE,mar pmin(par(mar),1.1 c(2*axes (xlab ! ),2*axes (ylab ! ), 1, 0)),add FALSE, plot TRUE, ...)x 数据的矩阵或 DataFrame 。将为 x 的每一行生成一个星形图或线段图。允许缺失值 ( NA )但它们被视为 0(缩放后如果相关的话)。 full 逻辑标志如果TRUE线段图将占据一整圈。否则它们仅占据(上)半圆。 scale 逻辑标志如果 TRUE 则数据矩阵的列独立缩放以便每列中的最大值为 1最小值为 0。如果 FALSE 则假设数据已被其他某个缩放算法范围 。 radius 逻辑标志在TRUE中将绘制数据中每个变量对应的半径。 labels 用于标记图的字符串向量。与 S 函数 stars 不同如果 labels NULL 则不会尝试构造标签。 locations 具有用于放置每个线段图的 x 和 y 坐标的两列矩阵或长度为 2 的数字此时所有图都应叠加(对于“蜘蛛图”)。默认情况下 locations NULL 线段图将放置在矩形网格中。 nrow, ncol 给出当 locations 为 NULL 时要使用的行数和列数的整数。默认情况下 nrow ncol 将使用方形布局。 len 半径或线段长度的比例因子。 key.loc 带有单位键的 x 和 y 坐标的向量。 key.labels 用于标记单位键段的字符串向量。如果省略则使用 dimnames(x) 的第二个组件(如果可用)。 key.xpd 单位键的剪辑开关(绘图和标签)请参阅par(xpd)。 xlim 具有要绘制的 x 坐标范围的向量。 ylim 具有要绘制的 y 坐标范围的向量。 flip.labels 逻辑指示标签位置是否应在图表之间上下翻转。默认为有点智能的启发式。 draw.segments 合乎逻辑的。如TRUE画一个线段图。 col.segments 颜色向量(整数或字符请参阅 par )每个向量指定其中一个段(变量)的颜色。如果 draw.segments FALSE 则忽略。 col.stars 颜色向量(整数或字符请参阅 par )每个向量指定其中一颗星星(案例)的颜色。如果 draw.segments TRUE 则忽略。 col.lines 颜色向量(整数或字符请参阅 par )每个向量指定其中一条线(案例)的颜色。如果 draw.segments TRUE 则忽略。 axes 逻辑标志是否将 TRUE 轴添加到图中。 frame.plot 逻辑标志如果 TRUE 则绘图区域被加框。 main 情节的主要标题。 sub 情节的副标题。 xlab x 轴的标签。 ylab y 轴的标签。 cex 标签的字符扩展因子。 lwd 用于绘图的线宽。 lty 用于绘图的线型。 xpd 逻辑或 NA 指示是否应进行裁剪请参阅 par(xpd .) 。 mar par(mar *) 的参数通常选择比默认情况更小的边距。 ... 更多参数传递给 plot() 的第一次调用请参见plot.default如果 frame.plot 为 true则传递给 box()。 add 逻辑上如果 TRUE 将星星添加到当前绘图中。 plot 逻辑上如果 FALSE 则不会绘制任何内容。 从该图中可以看出北京上海天津浙江广东五个地区的消费支出较高。另外有些地区在各项消费指标上的支出比较均匀比如北京上海有些地方不够均匀如西藏新疆。 5.脸谱图
运用样本各变量值构造脸的各部位通过分析脸部位大小或形状来分析各样本数据特征。一般来说较为丰满、生动的脸谱代表比较理想的样品数据。
#加载aplpack包
library(aplpack)
#按每行7个做脸谱图
faces(X,ncol.plot7) R语言TeachingDemos包 faces函数使用说明 - 爱数吧 (idata8.com) 语法\用法 faces(xy, which.row, fill FALSE, nrow, ncol, scale TRUE, byrow FALSE, main, labels) 参数说明 xy : xy数据矩阵行表示个体列表示属性 which.row : 定义输入矩阵行的排列 fill : 如果fillTRUE则仅转换面的第一个nc属性nc是xy的列数 nrow : 图形设备上的面列数 ncol : 面行数 scale : 如果scaleTRUE属性将被规格化 byrow : 如果byrowTRUE则xy将被转置 main : 标题 labels : 用作面名称的字符串 6.调和曲线图
调和曲线图是一种利用三角多项式进行作图的方法其思想是把高维空间中的一个样品点对应于二维平面上的一条曲线。这种图形有利于对样品进行直观分类同类样品的曲线之间比较靠近而不同类样品的曲线之间界限分明非常直观。
#加载mvstats包
library(mvstats)
plot.andrews(X)####也可以直接从镜像站加载andrews包绘制调和曲线图
library(andrews)
andrews(X,type3,clr5,ymax3)
