Ein Boxdiagramm ist ein Diagramm, das zur Darstellung von Informationen in Form einer Verteilung verwendet wird, indem für jedes Diagramm ein Boxplot gezeichnet wird. Diese Datenverteilung basiert auf fünf Sätzen (Minimum, erstes Quartil, Median, drittes Quartil und Maximum).
Boxplots in Programmiersprache R
Boxplots werden in R mithilfe von erstellt Box-Plot() Funktion.
Syntax: Boxplot(x, Daten, Notch, Varwidth, Namen, Haupt)
Parameter:
x: Dieser Parameter wird als Vektor oder Formel festgelegt. Daten: Dieser Parameter legt den Datenrahmen fest. Kerbe: Dieser Parameter ist die Bezeichnung für die horizontale Achse. Varwidth: Dieser Parameter ist ein logischer Wert. Legen Sie den Wert „true“ fest, um die Breite des Felds proportional zur Stichprobengröße zu zeichnen. main: Dieser Parameter ist der Titel des Diagramms. Namen: Bei diesem Parameter handelt es sich um die Gruppenbezeichnungen, die unter jedem Boxplot angezeigt werden.
Erstellen eines Datensatzes
Um zu verstehen, wie wir einen Boxplot erstellen können:
- Wir verwenden den Datensatz mtcars.
- Schauen wir uns die Spalten mpg und cyl in mtcars an.
R
Selen-Grundlagen
input <- mtcars[,>c>(>'mpg'>,>'cyl'>)]> print>(>head>(input))> |
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>
Ausgabe:
mpg cyl Mazda RX4 21.0 6 Mazda RX4 Wag 21.0 6 Datsun 710 22.8 4 Hornet 4 Drive 21.4 6 Hornet Sportabout 18.7 8 Valiant 18.1 6>
Erstellen des Boxplots
Erstellen des Boxplot-Diagramms.
- Nehmen Sie die Parameter, die zum Erstellen eines Boxplots erforderlich sind.
- Jetzt zeichnen wir ein Diagramm für die Beziehung zwischen mpg und cyl.
R
# Load the dataset> data>(mtcars)> # Create the box plot> boxplot>(disp ~ gear, data = mtcars,> >main =>'Displacement by Gear'>,> >xlab =>'Gear'>,> >ylab =>'Displacement'>)> |
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Ausgabe:
Boxplot in R
Boxplot mit Notch
So zeichnen Sie einen Boxplot mit einer Kerbe:
- Mit Hilfe von Notch können wir herausfinden, wie die Mediane verschiedener Datengruppen miteinander übereinstimmen.
R
Muschelsortierung
# Load the dataset> data>(mtcars)> # Set up plot colors> my_colors <->c>(>'#FFA500'>,>'#008000'>,>'#1E90FF'>,>'#FF1493'>)> # Create the box plot with customized aesthetics> boxplot>(disp ~ gear, data = mtcars,> >main =>'Displacement by Gear'>, xlab =>'Gear'>, ylab =>'Displacement'>,> >col = my_colors, border =>'black'>, notch =>TRUE>, notchwidth = 0.5,> >medcol =>'white'>, whiskcol =>'black'>, boxwex = 0.5, outpch = 19,> >outcol =>'black'>)> # Add a legend> legend>(>'topright'>, legend =>unique>(mtcars$gear),> >fill = my_colors, border =>'black'>, title =>'Gear'>)> |
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Ausgabe:
Boxplot in R
Spalte: Verwendet einen Farbvektor (my_colors), um die Füllfarbe der Felder zu ändern.
Grenzen: Setzt die Farbe der Boxränder auf Schwarz.
Einkerbung: Zur Veranschaulichung der Konfidenzintervalle sind die Kästchen mit einer Kerbe versehen.
Kerbbreite: Verwaltet die Breite der Kerben.
Medizin: Macht die Farbe der Mittellinie weiß.
Schneebesen: Setzt die Farbe der Schnurrhaare mit dem Befehl „whiskcol“ auf Schwarz.
boxwex: Ändert die Breite der Boxen.
outpch : Setzt die Formen der Ausreißer auf ausgefüllte Kreise.
Ergebnis: Ändert die Farbe der Ausreißer in Schwarz.
Mehrere Boxplots
Hier erstellen wir mehrere Boxplots. Die einzelnen Daten, für die eine Boxplot-Darstellung erforderlich ist, basieren auf der Funktion.
R
# Load the dataset> data>(mtcars)> # Define the variables for the box plots> variables <->c>(>'mpg'>,>'disp'>,>'hp'>,>'wt'>)> # Set up the plotting layout> par>(mfrow =>c>(1,>length>(variables)))> # Create the box plots> for>(var>in> variables) {> >boxplot>(>get>(var) ~ gear, data = mtcars,> >main =>paste>(>'Box Plot of'>, var),> >xlab =>'Gear'>,> >ylab = var,> >col =>'skyblue'>,> >border =>'black'>,> >notch =>TRUE>,> >notchwidth = 0.5,> >medcol =>'white'>,> >whiskcol =>'black'>,> >boxwex = 0.5,> >outpch = 19,> >outcol =>'black'>)> }> # Reset the plotting layout> par>(mfrow =>c>(1, 1))> |
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enthält Teilzeichenfolge Java
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Ausgabe:
Mehrere Boxplots in R
- In diesem Code beginnen wir mit der Auflistung der Variablen im Variablenvektor, für die wir Boxplots erstellen möchten. Ich habe in diesem Beispiel mpg, disp, hp und wt hinzugefügt, aber Sie können diese Liste an Ihre Bedürfnisse anpassen.
- Das Diagrammlayout wird dann mithilfe der Funktion par und der Syntax mfrow = c(1, Länge(Variablen)) erstellt, wodurch ein Raster mit einer Zeile und so vielen Spalten generiert wird, wie Variablen im Variablenvektor vorhanden sind.
- Wir verwenden die Boxplot-Funktion innerhalb der Schleife, um für jede Variable einen Boxplot zu erstellen. Die Funktion get(var) ruft die passenden Spaltenwerte dynamisch aus dem Datensatz ab. Mithilfe der angegebenen Einstellungen ändern wir das Aussehen jedes Boxplots.