使用书籍：R数据可视化手册
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1.散点图

qplot(mydata$Confirmed,mydata$Deaths)
ggplot(mydata,aes(x=Confirmed,y=Deaths))+geom_point()

推荐使用后者

5.15.1.png

2.折线图

ggplot(mydata,aes(x=Confirmed,y=Deaths))+geom_line()
ggplot(mydata,aes(x=Confirmed,y=Deaths))+geom_line()+geom_point()#后者加了数据点

图分别为一下所示

5.15.2.png

5.15.3.png

barplot(table(mydata$Country))
统计一列数据的频数

5.15.4.png

barplot(newdata$Deaths,names.arg=newdata$Province.State)
第一个参数设定高度，第二个参数对应标签

5.15.5.png

ggplot(a,aes(x=time,y=demand))+geom_bar(stat="identity")

5.15.7.png

ggplot(a,aes(x=factor(time),y=demand))+geom_bar(stat="identity")
绘图函数里的stat参数表示对样本点做统计的方式，默认为identity，表示一个x对应一个y

5.15.8.png

以上两者的区别为是否将横坐标作为因子来看待

qplot(newdata1$Deaths)

5.15.9.png

统计某一数据重复的次数

ggplot(newdata1,aes(x=Deaths))+geom_histogram(binwidth = 0.5)

5.15.10.png

洋气版的直方图画法，可以通过binwidth这个变量控制直方图的宽度

ggplot(newdata1,aes(x=Province.State,y=Confirmed))+geom_boxplot()

5.15.10.png

myfun<-function(x){
  1/(1+exp(-x+10))
}
curve(myfun(x),from = 0,to=20)
curve(1-myfun(x),add=TRUE,col="red")

5.15.11.png

完结，明天更条形图和直线图进阶
撒花