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让我们考虑一下 bagplot example包含在 R 中的 aplpack 库中。 bagplot 是箱线图的二元概括,因此可以深入了解数据点在两个轴上的分布。
袋图示例:
示例代码:
# example of Rousseeuw et al., see R-package rpart
cardata <- structure(as.integer( c(2560,2345,1845,2260,2440,
2285, 2275, 2350, 2295, 1900, 2390, 2075, 2330, 3320, 2885,
3310, 2695, 2170, 2710, 2775, 2840, 2485, 2670, 2640, 2655,
3065, 2750, 2920, 2780, 2745, 3110, 2920, 2645, 2575, 2935,
2920, 2985, 3265, 2880, 2975, 3450, 3145, 3190, 3610, 2885,
3480, 3200, 2765, 3220, 3480, 3325, 3855, 3850, 3195, 3735,
3665, 3735, 3415, 3185, 3690, 97, 114, 81, 91, 113, 97, 97,
98, 109, 73, 97, 89, 109, 305, 153, 302, 133, 97, 125, 146,
107, 109, 121, 151, 133, 181, 141, 132, 133, 122, 181, 146,
151, 116, 135, 122, 141, 163, 151, 153, 202, 180, 182, 232,
143, 180, 180, 151, 189, 180, 231, 305, 302, 151, 202, 182,
181, 143, 146, 146)), .Dim = as.integer(c(60, 2)),
.Dimnames = list(NULL, c("Weight", "Disp.")))
bagplot(cardata,factor=3,show.baghull=TRUE,
show.loophull=TRUE,precision=1,dkmethod=2)
title("car data Chambers/Hastie 1992")
# points of y=x*x
bagplot(x=1:30,y=(1:30)^2,verbose=FALSE,dkmethod=2)
最佳答案
如果我们修改一些aplpack::bagplot
代码我们可以为ggplot2创建一个新的geom。然后我们可以用通常的 ggplot2 方式比较数据集中的组。下面是一个例子:
library(ggplot2)
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width,
colour = Species, fill = Species)) +
geom_bag() +
theme_minimal()
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width,
colour = Species, fill = Species)) +
geom_bag() +
geom_point() +
theme_minimal()
geom_bag
的代码并修改
aplpack::bagplot
功能:
https://gist.github.com/benmarwick/00772ccea2dd0b0f1745
关于r - 使用 R 将多个系列的数据绘制到单个 bagplot 中,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29501282/
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