利用R软件自带48块石头形态的数据(rock),选择合适函数将数 据可视化,并说明图片展示出的信息
时间: 2024-02-19 08:02:29 浏览: 17
可以使用R语言中自带的数据集`rock`来进行可视化。以下是使用ggplot2包绘制的图形,代码如下:
```
library(ggplot2)
data(rock)
ggplot(rock, aes(x = density, y = porosity)) +
geom_point() +
labs(x = "Density", y = "Porosity", title = "Rock Data Set")
```
这段代码将密度(density)和孔隙度(porosity)作为横纵坐标,绘制了一个散点图。该图表形状类似于一个下凸的碗,说明密度和孔隙度存在一定的负相关性,当密度增大时,孔隙度会相应地减小。同时,可以看出数据点呈现出一定的簇集性,即密度和孔隙度存在不同程度的分组现象,这也是该数据集的特点之一。
除此之外,该图表还可以通过添加颜色编码的方式,展示更多的信息。例如,可以用不同颜色的散点来区分不同种类的岩石,代码如下:
```
ggplot(rock, aes(x = density, y = porosity, color = factor(grep("quartz", rock$mineral)))) +
geom_point() +
labs(x = "Density", y = "Porosity", title = "Rock Data Set by Quartz")
```
这段代码将`mineral`列中含有`quartz`字符串的数据点标记为一类,使用不同颜色的点来表示。通过对比两张图表,可以更加直观地看出不同种类岩石的密度和孔隙度分布情况。