从零开始学R数据分析，数据可视化

　　R软件具有丰富的作图功能，通过借助第三方包，比如gplot、ggplot2、lattice等可视化包，可以实现数据可视化功能，在使用R软件可视化之前需要提前先下载好包，然后加载使用，调用可视化包里面的函数功能，使用ggplot2包做出的图像如下所示。 示例工具：R x64 3.5.3、RStudio
　　本文讲解内容：数据可视化
　　适用范围：数据可视化作图
　　创建数据集
　　本节介绍使用R的基础功能作图，首先创建一组数据集，数据内容包含＂ID＂、＂NAME＂等五个字段，数据结果如下。 #手动创建数据表data data<-data.frame(ID=c(＂c001＂,＂c002＂,＂c003＂,＂c004＂,＂c005＂,＂c006＂,＂c007＂,＂c008＂,＂c009＂,＂c010＂),                  NAME=c(＂Rmesh＂,＂Khilan＂,＂Kaushik＂,＂Chaitali＂,＂Hardik＂,＂Komal＂,＂Tom＂,＂Muffy＂,＂Susan＂,＂Kevin＂),                  AGE=c(23,20,23,25,27,24,26,31,26,30),                  ADDRESS=c(＂Ahmed＂,＂Delhi＂,＂Kota＂,＂Mumbai＂,＂Bhopal＂,＂MP-A＂,＂MP-B＂,＂Indore＂,＂JP-No.1＂,＂JP-No.2＂),                  SAL=c(2000,1500,2000,5000,8500,6500,5500,9500,7000,9000))
　　基础绘图函数
　　基础的绘图函数如下所示，下面一一介绍其函数功能。 plot()：绘制散点图； title()：给图片加标题； xlab()、ylab()：给X、Y轴添加标签； text()：在图形内增加文本标签； legend()：用于添加图例。
　　plot函数
　　plot函数是一个泛型函数，可以绘制出不同的图形，对数值型数据，可以绘制散点图，对分类数据，可以绘制箱线图，对一些统计模型，可以绘制出相应的统计图形，如下使用plot函数绘制年龄与收入的散点图。 #散点图 plot(data$AGE,data$SAL)
　　做出散点图如上所示，从员工年龄和收入的关系来看，随着年龄的增长，收入逐渐增加，员工收入与年龄呈正相关 。
　　如果要改变散点的颜色，可以使用col参数，设置颜色即可，做出的散点图如下所示。 plot(data$AGE,data$SAL,col=＂red＂)
　　title函数
　　title函数用于修改图片的标题，cex 表示相对于默认大小缩放倍数的数值，col标题的颜色，font用于指定绘图使用的字体样式，当1=常规，2=粗体，3=斜体，4=粗斜体，5=符号字体，这里使用蓝色粗体的标题。 plot(data$AGE,data$SAL,title(main = list(＂年龄与收入关系散点图＂, cex = 1.2,col = ＂blue＂, font = 2)))
　　xlab、ylab函数
　　xlab()、ylab()函数用于给横坐标和纵坐标添加坐标轴标题，这里横坐标命名为＂年龄＂，纵坐标命名为＂收入＂。 plot(data$AGE,data$SAL,title(main = list(＂年龄与收入关系散点图＂, cex = 1.2,col = ＂blue＂, font = 2)),xlab=＂年龄＂,ylab=＂收入＂)
　　text函数
　　text()函数用于添加数据标签，其中pch参数用于更改数据标签的颜色，这里pch=2，表示使用三角符号用于数据标签的形状，常用的数据标签形状的参数如下所示。
　　使用text参数添加数据标签，adj参数用于调整各个数据标签的位置。 plot(data$AGE,data$SAL,main = ＂年龄与收入关系散点图＂,xlab=＂年龄＂,ylab=＂收入＂,pch=2,col = ＂red＂,text(data$AGE,data$SAL,labels=data$NAME,adj=c(1.2,0)))
　　legend函数
　　使用legend()函数添加图表图例，＂topleft＂表示显示位置在左上方，图例命名为＂收入＂，标注为三角符号，图例主题命名为＂图例＂。 plot(data$AGE,data$SAL,main = ＂年龄与收入关系散点图＂,xlab=＂年龄＂,ylab=＂收入＂,pch=2,col = ＂red＂,text(data$AGE,data$SAL,labels=data$NAME,adj=c(1.2,0))) legend(＂topleft＂,c(＂收入＂),pch = c(2),title=＂图例＂)
　　关于图表的参数设置基本是相似的，如下是比较常见的一些R图表，包含条形图、直方图、饼图、箱线图等。
　　barplot函数用于绘制条形图。 #条形图 barplot(table(data$SAL))
　　hist函数用于绘制直方图。 #直方图 hist(data$SAL)
　　pie函数用于绘制饼图。 #饼图 pie(table(data$SAL))
　　boxplot函数用于绘制箱线图。 #箱线图 boxplot(data$SAL)
　　par函数
　　在R绘图时，有时在一个绘图区中同时绘制多幅图，在R语言中可以有多个函数来实现此要求，R中的par()函数可以将绘图区分割成规则的几个部分，多图环境用参数mfrow或参数mfcol来设定。
　　比如这里par(mforw=c(2,2))则是在同一绘图区中绘制2行2列共4个图形，而且是先按行绘制，即绘制完第1行的2个图形后，再绘制第2行的2个图形，绘制的图形效果如下。 par(mfrow = c(2, 2))  #散点图 plot(data$AGE,data$SAL)  #条形图 barplot(table(data$SAL))  #饼图 pie(table(data$SAL))  #饼图 boxplot(data$SAL)