Come creare un grafico di punti in pila in r


Un diagramma a punti in pila è un tipo di diagramma che visualizza le frequenze utilizzando punti.

Esistono due metodi che è possibile utilizzare per creare un grafico di punti in pila in R:

Metodo 1: la funzione stripchart() in base R.

Metodo 2: la funzione geom_dotplot() in ggplot2.

Questo tutorial fornisce un breve esempio di come utilizzare ciascuno di questi metodi per produrre un grafico a punti in pila.

Esempio 1: tracciare punti impilati nella base R

Il codice seguente mostra come creare un grafico di punti impilati di base in base R:

 #create some fake data
set. seeds (0)
data <- sample(0:20, 100, replace = TRUE )

#create stacked dot plot
stripchart(data, method = " stack ")

E il codice seguente mostra come personalizzare il grafico dei punti in pila per renderlo migliore:

 #create some fake data
set. seeds (0)
data <- sample(0:20, 100, replace = TRUE )

#create stacked dot plot
stripchart(data, method = " stack ", offset = .5 , at = 0 , pch = 19 ,
           col=" steelblue ", main=" Stacked Dot Plot ", xlab=" Data Values ")

Grafico dei punti impilati in R

Esempio 2: tracciare punti in pila in ggplot2

Il codice seguente mostra come creare un grafico di punti in pila di base in ggplot2:

 #load ggplot2
library (ggplot2)

#create some fake data
set. seeds (0)
data <- data. frame (x = sample(0:20, 100, replace = TRUE ))

#create stacked dot plot
ggplot(data, aes (x = x)) +
  geom_dotplot() 

Tracciare punti con ggplot2 in R

E il codice seguente mostra come personalizzare il grafico dei punti in pila per renderlo migliore:

 #load ggplot2
library (ggplot2)

#create some fake data
set. seeds (0)
data <- data. frame (x = sample(0:20, 100, replace = TRUE ))

#create customized stacked dot plot
ggplot(data, aes (x = x)) +
  geom_dotplot(dotsize = .75 , stackratio = 1.2 , fill = “ steelblue ”) + 
  scale_y_continuous( NULL , breaks = NULL ) +
  labs(title = " Stacked Dot Plot ", x = " Data Values ", y = "") 

Tracciamento di punti impilati in ggplot2 con colori personalizzati

Puoi trovare altri tutorial su R qui .

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