R 多元数据可视化

多元数据可视化

  • 1.数据描述
  • 2.调入数据
  • 3.条图
    • 3.1 按行做均值条图
    • 3.2 按列做均值条图
  • 4.箱尾图
  • 5.星相图
    • 5.1具有图例的360度星相图
    • 5.2具有图例的180度星相图
  • 6. 脸谱图(需加载aplpack)
  • 7. 调和曲线图(需加载mvstats包)
  • 8. 案例全部程序附在最后。

1.数据描述

2.调入数据

操作步骤:

Case2=read.table("clipboard",header=T) #加载数据

结果:
在这里插入图片描述

结果解释:
从剪切板上加载数据

3.条图

3.1 按行做均值条图

操作步骤:

barplot(apply(Case2,1,mean),las=3)

结果:
在这里插入图片描述

结果解释:
按行做均值条形图

3.2 按列做均值条图

操作步骤:

barplot(apply(Case2,2,mean),las=3)

结果:
在这里插入图片描述

结果解释:
按列做均值图条形图

4.箱尾图

操作步骤:

boxplot(Case2) 

结果:
在这里插入图片描述

结果解释:
按列做箱线图

5.星相图

5.1具有图例的360度星相图

操作步骤:

stars(Case2,full=T,key.loc=c(13,1.5))   

结果:
在这里插入图片描述

结果解释:
具有图例的360度星相图

5.2具有图例的180度星相图

操作步骤:

stars(Case2,full=F,key.loc=c(13,1.5))       

结果:
在这里插入图片描述

结果解释:
具有图例的180度星相图

6. 脸谱图(需加载aplpack)

操作步骤:

library(aplpack) 
faces(Case2,ncol.plot=7)#按每行7个做脸谱图
faces(Case2[,2:8],ncol.plot=7)#去掉第一个变量按每行7个做脸谱图
faces(Case2[c(1,9,19,28,29,30),]) 

结果:

effect of variables:modified item       Var  "height of face   " "X1" "width of face    " "X2" "structure of face" "X3" "height of mouth  " "X4" "width of mouth   " "X5" "smiling          " "X6" "height of eyes   " "X7" "width of eyes    " "X8" "height of hair   " "X9" "width of hair   "  "X10""style of hair   "  "X1" "height of nose  "  "X2" "width of nose   "  "X3" "width of ear    "  "X4" "height of ear   "  "X5" 

在这里插入图片描述

结果解释:
首先加载aplpack包,然后选择第1,9,19,28,29,30个观测的多元数据做脸谱图

7. 调和曲线图(需加载mvstats包)

操作步骤:

library(mvstats)
plot.andrews(Case2)#绘制调和曲线图
plot.andrews(Case2[c(1,9,19,28,29,30),])

结果:
在这里插入图片描述

结果解释:
首先加载mvstats包,然后选择第1,9,19,28,29,30个观测的多元数据做调和曲线图

8. 案例全部程序附在最后。

Case2=read.table("clipboard",header=T) #加载数据
barplot(apply(Case2,1,mean),las=3)#按行做均值条形图
barplot(apply(Case2,2,mean),las=3)#按列做均值图条形图
boxplot(Case2)#按列做箱线图
stars(Case2,full=T,key.loc=c(13,1.5))                #具有图例的360度星相图
stars(Case2,full=F,key.loc=c(13,1.5))                #具有图例的180度星相图
library(aplpack)#加载aplpack包
faces(Case2,ncol.plot=7)#按每行7个做脸谱图
faces(Case2[,2:8],ncol.plot=7)#去掉第一个变量按每行7个做脸谱图
faces(Case2[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
library(mvstats)#加载mvstats包
plot.andrews(Case2)#绘制调和曲线图
plot.andrews(Case2[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调和曲线图

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