第四章数据分布可视化

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221527105陈艺妍

1 解释原始数据

faithful是R语言中自带的一个经典数据集，它记录了美国黄石国家公园老忠实间歇泉(Old Faithful geyser)的喷发数据。这个数据集经常被用于统计教学和数据分析示例。
faithful数据集包含两个变量，共有272个观测值。
```
data = faithful
datatable(data,rownames = FALSE)
```
eruptions: 喷发持续时间，连续数值变量，以分钟为单位，范围：1.6分钟到5.1分钟。
waiting: 两次喷发之间的等待时间，连续数值变量，以分钟为单位，范围：43分钟到96分钟。

2 单变量直方图

2.1 绘图要求

利用geom_histogram(aes(y=..density..))绘制eruptions的直方图，使用预设主题：mytheme；
利用geom_rug()为直方图添加地毯图；
利用geom_density()为直方图添加核密度曲线；
利用annotate()在直方图标注峰度和偏度信息；
利用geom_vline() 为直方图添加一条垂直的均值参考线；
利用geom_point()在横轴上添加一个中位数参考点，并在点上方添加文字注释

2.2 作图代码

library(e1071)        # 用于计算偏度系数和峰度系数

df <- data
# 作初始直方图，纵轴默认为频数
ggplot(data=df,aes(x=eruptions))+mytheme+    # 绘制直方图
  geom_histogram(aes(y=..density..),fill="lightgreen",color="gray50")+
  geom_rug(size=0.2,color="blue3")+    # 添加地毯图,须线的宽度为0.2
  annotate("text",x=3,y=0.6,label=paste0("偏度系数 =",round(skewness(df$eruptions),4)),size=3)+  # 添加注释文本

  annotate("text",x=3,y=0.7,label=paste0("峰度系数 =",round(kurtosis(df$eruptions),4)),size=3)+ # 添加注释文本
  geom_point(x=median(df$eruptions),y=0,shape=21,size=4,fill="yellow")+# 添加中位数点
  annotate("text",x=median(df$eruptions),y=0.1,label="中位数",size=3,color="red3")+ # 添加注释文本
  ggtitle("(b) 添加频数多边形和中位数点")+


# 图(c) 添加核密度曲线
geom_density(color="blue2",size=0.7)+ # 添加核密度曲线
geom_vline(xintercept=mean(df$eruptions),linetype="twodash",size=0.6,color="red")+
annotate("text",x=3.5,y=0.2,label="均值线",size=3)

2.3 图形观察和代码编写的心得体会

如果想要标出均值点，则用median()函数
现实中的大多数随机变量的核密度曲线图都是双峰的
地毯图可以辅助我们知道数据集中趋势

3 叠加直方图和镜像直方图

3.1 绘图要求

绘制eruptions和 waiting两个变量的叠加直方图和镜像直方图，使用预设主题：mytheme。
将数据转化为长型数据再作叠加直方图，利用scale_fill_brewer()将叠加直方图配色方案改为set3 。
镜像直方图中eruptions在正方向，waiting在负方向，直方数bins=30，并添加文字标签作标签。
两种图都需要针对原始数据作图和标准标准化数据作图，可以使用scale()函数对变量标准化，分类标准化可以使用plyr::ddply()函数。

3.2 叠加直方图代码

df <- data |>
  gather(eruptions,waiting,key=指标,value=指标值)|>   # 融合数据
  ddply("指标",transform,标准化值 = scale(指标值))

# 图（a）叠加直方图
p1<-ggplot(df)+aes(x=指标值,y=..density..,fill=指标)+
  geom_histogram(position="identity",color="gray60",alpha=0.5)+
  scale_fill_brewer(palette = 'Set3')+
  theme(legend.position=c(0.8,0.8),# 设置图例位置
       legend.background=element_rect(fill="grey90",color="grey"))+
                                                # 设置图例背景色和边框颜色
  ggtitle("(a) 原来数据叠加直方图")

# 图（a）叠加直方图
p2<-ggplot(df)+aes(x=标准化值,y=..density..,fill=指标)+
  geom_histogram(position="identity",color="gray60",alpha=0.5)+
  scale_fill_brewer(palette = 'Set3')+
  theme(legend.position=c(0.8,0.8),# 设置图例位置
       legend.background=element_rect(fill="grey90",color="grey"))+
                                                # 设置图例背景色和边框颜色
  ggtitle("(b) 标准化数据叠加直方图")


gridExtra::grid.arrange(p1,p2,ncol=2)        # 组合图形

3.3 镜像直方图代码

df <- data |>
  mutate(std.eruptions = scale(eruptions),std.waiting = scale(waiting))



# 图（b）镜像直方图
p1<-ggplot(df)+aes(x=x)+
   geom_histogram(aes(x=eruptions,y=..density..),color="grey50",fill="red",bins = 30,alpha=0.3)+ # 绘制指标值的直方图（上图）
   geom_label(aes(x=50,y=0.1),label="指标值",color="red")+  # 添加标签
   geom_histogram(aes(x=waiting,y=-..density..),color="grey50",fill="blue",alpha=0.3)+ # 绘制PM2.5的直方图（下图）
   geom_label(aes(x=50,y=-0.1),label="PM2.5",color="blue")+  # 添加标签
   xlab("指标值")+ggtitle("原来数据的镜像直方图")

# 图（b）镜像直方图
p2<-ggplot(df)+aes(x=x)+
   geom_histogram(aes(x=std.eruptions,y=..density..),color="grey50",fill="red",bins = 30,alpha=0.3)+ # 绘制指标值的直方图（上图）
   geom_label(aes(x=-1,y=0.1),label="指标值",color="red")+  # 添加标签
   geom_histogram(aes(x=std.waiting,y=-..density..),color="grey50",fill="blue",alpha=0.3)+ # 绘制PM2.5的直方图（下图）
   geom_label(aes(x=-1,y=-0.1),label="PM2.5",color="blue")+  # 添加标签
   xlab("指标值")+ggtitle("标准数据的镜像直方图")



gridExtra::grid.arrange(p1,p2,ncol=2)        # 组合图形

3.4 图形观察和代码编写的心得体会

对于两个变量的数据图，我们可以把它们画在一起。要么是叠加直方图要么是镜像图。这样子我们能有效地比较他们的关系

4 核密度图

4.1 绘图要求

绘制eruptions和 waiting两个变量的分组核密度图、分面核密度图和镜像核密度图。
分组核密度图，采用geom_density(position="identity") 。
分面核密度图，采用geom_density()+facet_wrap(~xx,scale="free") 。
镜像核密度图中eruptions在正方向，waiting在负方向，直方数bins=30，并添加文字标签作标签。
分组核密度图和镜像核密度图需要针对原始数据作图和标准标准化数据作图。

4.2 分组核密度图

df <- data |>
  gather(eruptions,waiting,key=指标,value=指标值)|>   # 融合数据
  ddply("指标",transform,标准化值 = scale(指标值))

# 图（a）叠加直方图
p1<-ggplot(df)+aes(x=指标值,y=..density..,fill=指标)+
  geom_density(position="identity",color="gray60",alpha=0.5)+
  scale_fill_brewer(palette = 'Set3')+
  theme(legend.position=c(0.8,0.8),# 设置图例位置
       legend.background=element_rect(fill="grey90",color="grey"))+
                                                # 设置图例背景色和边框颜色
  ggtitle("(a) 原来数据叠加直方图")

# 图（a）叠加直方图
p2<-ggplot(df)+aes(x=标准化值,y=..density..,fill=指标)+
  geom_density(position="identity",color="gray60",alpha=0.5)+
  scale_fill_brewer(palette = 'Set3')+
  theme(legend.position=c(0.8,0.8),# 设置图例位置
       legend.background=element_rect(fill="grey90",color="grey"))+
                                                # 设置图例背景色和边框颜色
  ggtitle("(b) 标准化数据叠加直方图")


gridExtra::grid.arrange(p1,p2,ncol=2)        # 组合图形

4.3 分面核密度图

df <- data |>
  gather(eruptions,waiting,key=指标,value=指标值)|>   # 融合数据
  ddply("指标",transform,标准化值 = scale(指标值))

# 图（a）叠加直方图
p1<-ggplot(df)+aes(x=指标值,y=..density..,fill=指标)+
  geom_density(position="identity",color="gray60",alpha=0.5)+
  facet_wrap(~指标,scale="free")+
  scale_fill_brewer(palette = 'Set3')+
  theme(legend.position=c(0.8,0.8),# 设置图例位置
       legend.background=element_rect(fill="grey90",color="grey"))+
                                                # 设置图例背景色和边框颜色
  ggtitle("(a) 原来数据叠加直方图")

# 图（a）叠加直方图
p2<-ggplot(df)+aes(x=标准化值,y=..density..,fill=指标)+
  geom_density(position="identity",color="gray60",alpha=0.5)+
  facet_wrap(~指标,scale="free")+
  scale_fill_brewer(palette = 'Set3')+
  theme(legend.position=c(0.8,0.8),# 设置图例位置
       legend.background=element_rect(fill="grey90",color="grey"))+
                                                # 设置图例背景色和边框颜色
  ggtitle("(b) 标准化数据叠加直方图")


gridExtra::grid.arrange(p1,p2,ncol=2)        # 组合图形

4.4 镜像核密度图

df <- data |>
  mutate(std.eruptions = scale(eruptions),std.waiting = scale(waiting))



# 图（b）镜像直方图
p1<-ggplot(df)+aes(x=x)+
   geom_density(aes(x=eruptions,y=..density..),color="grey50",fill="red",bins = 30,alpha=0.3)+ # 绘制指标值的直方图（上图）
   geom_label(aes(x=50,y=0.1),label="指标值",color="red")+  # 添加标签
   geom_density(aes(x=waiting,y=-..density..),color="grey50",fill="blue",alpha=0.3)+ # 绘制PM2.5的直方图（下图）
   geom_label(aes(x=50,y=-0.1),label="PM2.5",color="blue")+  # 添加标签
   xlab("指标值")+ggtitle("原来数据的镜像直方图")

# 图（b）镜像直方图
p2<-ggplot(df)+aes(x=x)+
   geom_density(aes(x=std.eruptions,y=..density..),color="grey50",fill="red",bins = 30,alpha=0.3)+ # 绘制指标值的直方图（上图）
   geom_label(aes(x=-1,y=0.1),label="指标值",color="red")+  # 添加标签
   geom_density(aes(x=std.waiting,y=-..density..),color="grey50",fill="blue",alpha=0.3)+ # 绘制PM2.5的直方图（下图）
   geom_label(aes(x=-1,y=-0.1),label="PM2.5",color="blue")+  # 添加标签
   xlab("指标值")+ggtitle("标准数据的镜像直方图")



gridExtra::grid.arrange(p1,p2,ncol=2)        # 组合图形

4.5 图形观察和代码编写的心得体会

分面图可以将两个变量的图形分离开，这样看起来会比较美观，但是不利于比较
通过对数据进行可视化处理，可以很方便地比较他们之间的关系，具有可比性

5 箱线图和小提琴图

5.1 绘图要求

根据实际数据和标准化后的数据绘制eruptions和waiting两个变量的箱线图geom_boxplot和小提琴图geom_violin。
采用stat_summary(fun="mean",geom="point")在箱线图和均值图中要添加均值点。
小提琴图中要加入点图和箱线图
采用调色板前两种颜色，brewer.pal(6,"Set2")[1:2] ，作为箱体填充颜色。

"#66C2A5" "#FC8D62" "#8DA0CB" "#E78AC3" "#A6D854" "#FFD92F"

5.2 箱线图代码

df1 <- data %>% 
  select(c(eruptions,waiting)) %>% 
  gather(eruptions,waiting,key=指标,value=指标值) %>% 
  mutate(指标=fct_inorder(指标))

df2 <- data |>
  gather(eruptions,waiting,key=指标,value=指标值) %>%   # 融合数据
  mutate(指标=fct_inorder(指标)) %>% 
  ddply("指标",transform,scale_value = scale(指标值))
  
palette<-RColorBrewer::brewer.pal(6,"Set2")[1:2]      # 设置调色板
# 绘制箱线图
p1<-ggplot(df1,aes(x=指标,y=指标值))+     # y值取对数
  geom_boxplot(fill=palette,outlier.size=0.8)+  # 设置填充颜色和离群点大小
  scale_x_discrete(guide=guide_axis(n.dodge=2))+  # x轴标签为2行
  ylab("指标值")+ggtitle("(a) 原始数据箱线图")+
  stat_summary(fun="mean",geom="point",shape=21,size=2.5,fill="white")



p2<-ggplot(df2,aes(x=指标,y=scale_value))+
  geom_boxplot(fill=palette,outlier.size=0.8)+  # 设置填充颜色和离群点大小
  scale_x_discrete(guide=guide_axis(n.dodge=2))+ylab("标准化值")+ggtitle("(b) 标准化数据箱线图")+
  stat_summary(fun="mean",geom="point",shape=21,size=2.5,fill="white")

gridExtra::grid.arrange(p1,p2,ncol=2)        # 组合图形

5.3 小提琴图代码

通过d3r::d3_nest将数据框转化为层次数据“d3.js”作为绘图输入

df<-data |> select(c(eruptions,waiting)) |>             
  gather(everything(),key=指标,value=指标值) |>  # 融合数据
  mutate(指标=fct_inorder(指标)) |> 
  ddply("指标",transform,标准化值=scale(指标值))    # 计算标准化值

# 设置图形主题
mytheme<-theme(plot.title=element_text(size="11"), # 设置主标题字体大小
   axis.title=element_text(size=10),               # 设置坐标轴标签字体大小
   axis.text=element_text(size=9),                # 设置坐标轴刻度字体大小
   legend.text=element_text(size="8"))            # 设置图例字体大小

# 图（a）原始数据小提琴图
p1<-ggplot(df,aes(x=指标,y=指标值,fill=指标))+
     geom_violin(scale="width",trim=FALSE)+
     geom_point(color="black",size=0.8)+  # 添加点
     geom_boxplot(outlier.size=0.7,outlier.color="white",size=0.3,
               width=0.2,fill="white")+  # 添加并设置箱线图和离群点参数
     scale_fill_brewer(palette="Set2")+
     stat_summary(fun=mean,geom="point",shape=21,size=2)+# 添加均值点
     guides(fill="none")+
     ggtitle("(a) 原始数据小提琴图")

# 图（b）数据标准化后的小提琴图
p2<-ggplot(df,aes(x=指标,y=标准化值,fill=指标))+
     geom_violin(scale="width")+
     geom_point(color="black",size=1)+
     geom_boxplot(,outlier.size=0.7,outlier.color="black",size=0.3,
          width=0.2,fill="white")+
     scale_fill_brewer(palette="Set2")+
     guides(fill="none")+
     ggtitle("(b) 标准化小提琴图")

gridExtra::grid.arrange(p1,p2,ncol=2)        # 组合图形p1和p2

5.4 图形观察和代码编写的心得体会

小提琴图和箱线图蕴含的信息比较多，比较有内涵，图像不显得单调
标准化后的数据更有利于比较两者之间的关系

6 威尔金森点图、蜂群图和云雨图

6.1 绘图要求

绘制eruptions和 waiting 两个变量的威尔金森点图、蜂群图和云雨图。
三种图形均采用标准化数据作图
威尔金森点图采用geom_dotplot(binaxis="y",bins=30,dotsize = 0.3) ，要求作出居中堆叠和向上堆叠两种情况的图。
蜂群图采用geom_beeswarm(cex=0.8,shape=21,size=0.8)，要求作出不带箱线图和带有箱线图两种情况的图。
云雨图采用geom_violindot(dots_size=0.7,binwidth=0.07) ，要求作出横向和纵向图两种情况的图。

6.2 威尔金森点图代码

分别作矩形热图和极坐标热图

mytheme<-theme_bw()+theme(legend.position="none")
df<-data |> select(c(eruptions,waiting)) |>             
  gather(everything(),key=指标,value=指标值) |>  # 融合数据
  mutate(指标=fct_inorder(指标)) |> 
  ddply("指标",transform,标准化值=scale(指标值))

p<-ggplot(df,aes(x=指标,y=标准化值,fill=指标))
p1<-p+geom_dotplot(binaxis="y",bins=30,dotsize = 0.3,stackdir="center")+ # 绘制点图
  mytheme+ggtitle("(a) 居中堆叠")

p2<-p+geom_dotplot(binaxis="y",bins=30,dotsize = 0.3)+ # 绘制点图
  mytheme+ggtitle("(b) 向上堆叠")


gridExtra::grid.arrange(p1,p2,ncol=2)

6.3 蜂群图代码

mytheme<-theme_bw()+theme(legend.position="none")
df<-data |> select(c(eruptions,waiting)) |>             
  gather(everything(),key=指标,value=指标值) |>  # 融合数据
  mutate(指标=fct_inorder(指标)) |> 
  ddply("指标",transform,标准化值=scale(指标值))
p<-ggplot(df,aes(x=指标,y=标准化值))
p1<-p+geom_beeswarm(cex=0.8,shape=21,size=0.8,aes(color=指标))+# 设置蜂群的宽度、点的形状、大小和填充颜色
mytheme+ggtitle("(a) 蜂群图")

# 图（b）箱线图+蜂群图
p2<-p+geom_boxplot(size=0.5,outlier.size=0.8,aes(color=指标))+
geom_beeswarm(shape=21,cex=0.8,size=0.8,aes(color=指标))+
mytheme+ggtitle("(b) 箱线图+蜂群图")
gridExtra::grid.arrange(p1,p2,ncol=2)

6.4 云雨图代码

library(see)  # 提供主题函数theme_modern
mytheme<-theme_modern()+
         theme(legend.position="none",
               plot.title=element_text(size=14,hjust=0.5))   # 调整标题位置

df<-data |> select(c(eruptions,waiting)) |>             
  gather(everything(),key=指标,value=指标值) |>  # 融合数据
  mutate(指标=fct_inorder(指标)) |> 
  ddply("指标",transform,标准化值=scale(指标值))

p1<-ggplot(df,aes(x=指标,y=标准化值,fill=指标))+
  geom_violindot(dots_size=0.7,binwidth=0.07)+ # 绘制云雨图并设置点的大小和箱宽
  mytheme+ggtitle("(a) 垂直排列(默认)")

p2<-ggplot(df,aes(x=指标,y=标准化值,fill=指标))+
  geom_violindot(dots_size=0.7,binwidth=0.07)+
  coord_flip()+mytheme+ggtitle("(b) 水平排列")

gridExtra::grid.arrange(p1,p2,ncol=2)        # 按2列组合图形p1和p2

6.5 图形观察和代码编写的心得体会

云雨图，峰形图，威尔金森点图比较美观，图形具有创新点，容易抓住别人的眼球，适合出报告
不过由于包含的信息量比较大，可读性有点差，需要详细的讲解。