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R条形图

提示
  1. 柱状图的创建和用途：柱状图是一种有效的数据表现形式，可用于可视化随时间变化的数据，以突出显示趋势。
  2. R中柱状图的定制：在R中，使用barplot()函数创建柱状图，并可以添加标题、轴标签、为每个条形命名，以及更改条形颜色和纹理，从而增强图表的信息表达和可读性。
  3. 柱状图的高级特性：R允许制作水平柱状图和堆叠柱状图，这些高级特性有助于更好地展示和分析数据。

柱状图是表现数据的最有效方法之一。它可以用来以视觉形式概括大量数据。

柱状图能够表现随时间变化的数据，这有助于我们可视化趋势。

在 R 中创建柱状图​

在 R 中，我们使用 barplot() 函数来创建柱状图。例如，

temperatures <- c(22, 27, 26, 24, 23, 26, 28)

# temperatures 向量的柱状图
result <- barplot(temperatures)

print(result)

输出

柱状图创建输出

在上面的例子中，我们使用了 barplot() 函数来创建 temperatures 向量的柱状图。

我们创建的柱状图虽然简单，但我们可以在柱状图中添加很多东西。

在 R 中为柱状图添加标题​

要在 R 中为我们的柱状图添加标题，我们在 barplot() 函数内传递 main 参数。例如，

temperatures <- c(22, 27, 26, 24, 23, 26, 28)

result <- barplot(temperatures,
  main = "一周内的最高温度")

print(result)

输出

添加标题到柱状图输出

在上面的图形中，我们可以看到我们已经为 temperatures 向量的柱状图添加了标题。

barplot(temperatures, main = "一周内的最高温度")

这里，main 参数为我们的柱状图添加了标题 "一周内的最高温度"。

在 R 中为轴提供标签​

在 R 中，我们也可以为 x 轴和 y 轴提供标签。例如，

temperatures <- c(22, 27, 26, 24, 23, 26, 28)

result <- barplot(temperatures,
  main = "一周内的最高温度",
  xlab = "摄氏度",
  ylab = "天")

print(result)

输出

为轴添加标签输出

在上面的例子中，我们分别为 x 轴和 y 轴提供了标签。

barplot(temperatures,
  ...
  xlab = "摄氏度",
  ylab = "天")

这里，我们为 barplot() 提供了额外的 xlab 和 ylab 参数：

  • xlab - 为 x 轴提供了 "摄氏度" 标签
  • ylab - 为 y 轴提供了 "天" 标签

在 R 中为条形图的每个条形命名​

我们在 R 中的 barplot() 内传递 names.arg 参数来为每个条形提供名称。例如，

temperatures <- c(22, 27, 26, 24, 23, 26, 28)

result <- barplot(temperatures,
  main = "一周内最高气温",
  xlab = "摄氏度",
  ylab = "日",
  names.arg = c("周日", "周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六")
)

print(result)

输出

为条形命名输出

在上面的例子中，我们使用了 names.arg 参数来为条形图的每个条形命名。注意代码，

barplot(temperatures,
  ...
  names.arg = c("周日", "周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六")
)

这里，我们将 "周日" 分配给第一个条形，"周一" 分配给第二个条形，依此类推。

在 R 中更改条形颜色​

在 R 中，我们在 barplot() 内传递 col 参数来更改条形的颜色。例如，

temperatures <- c(22, 27, 26, 24, 23, 26, 28)

result <- barplot(temperatures,
  main = "一周内最高气温",
  xlab = "摄氏度",
  ylab = "日",
  names.arg = c("周日", "周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六"),
  col = "蓝色"
)

print(result)

输出

更改条形颜色输出

在上面的例子中，我们使用了 col 参数在 barplot() 内更改条形的颜色。

result <- barplot(temperatures,
  ...
  col = "蓝色"
)

这里，col = "蓝色" 将条形的颜色改为蓝色。

R 中的条形纹理​

要在 R 中更改条形的纹理，我们在 barplot() 内传递 density 参数。例如，

temperatures <- c(22, 27, 26, 24, 23, 26, 28)

result <- barplot(temperatures,
  main = "一周内最高气温",
  xlab = "摄氏度",
  ylab = "日",
  names.arg = c("周日", "周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六"),
  col = "蓝色",
  density = 20
)

print(result)

输出 更改条形纹理输出

在上面的例子中，我们在 barplot() 内使用了 density 参数来改变条形的纹理。

result <- barplot(temperatures,
  ...
  col = "blue",
  density = 20
)

这里，density = 20 为所有蓝色的条形提供了密度为 20 的纹理。

在 R 中制作水平条形图​

在 R 中，要使我们的条形图水平显示，我们在 barplot() 内传递 horiz 参数。例如，

temperatures <- c(22, 27, 26, 24, 23, 26, 28)

result <- barplot(temperatures,
  main = "一周内最高气温",
  xlab = "摄氏度",
  ylab = "日",
  names.arg = c("周日", "周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六"),
  col = "蓝色",
  density = 20,
  horiz = TRUE
)

print(result)

输出

制作水平条形图输出

这里，horiz = TRUE 在 barplot() 内传递，改变了图表的方向为水平。

在 R 中制作堆叠条形图​

R 允许我们使用 矩阵 作为输入值来创建堆叠条形图。例如，

# 创建矩阵
titanic_data <-  matrix(c(122, 203, 167, 118, 528, 178, 673, 212),
nrow = 2, ncol = 4)

result <- barplot(titanic_data,
main = "各舱级的幸存情况",
xlab = "舱级",
names.arg = c("一等舱", "二等舱", "三等舱", "船员"),
col = c("红色","绿色")
)

legend("左上角",
c("未幸存","幸存"),
fill = c("红色","绿色")
)

print(result)

输出

堆叠条形图输出

在上面的例子中，我们创建了一个名为 titanic_data 的矩阵，第一行 包含非幸存者的数据，第二行 包含幸存者的数据。

barplot(titanic_data,
  ...
)

这里，我们在 barplot() 内传递了 titanic_data 来创建堆叠条形图。

我们还使用了 legend() 函数为我们的条形图添加图例。

  • "绿色" 代表 "幸存"
  • "红色" 代表 "未幸存"。
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