通过R编程求解以下题目: 1.根据VADeaths数据集,绘制城镇居民与农村居民死亡人数占比情况的饼图,添加标题及图例说明。 2在同一画布上绘制iris数据集的两两属性之间的散点图。
时间: 2024-09-26 10:09:19 浏览: 232
R语言编程基础第五章课后习题操作题
在R语言中,你可以使用ggplot2包来进行数据分析和可视化。这里我会给出如何完成这两个任务的步骤:
1. **绘制VADeaths数据集中的死亡人数比例饼图**:
首先,你需要加载必要的库,如`tidyverse`包,然后加载数据集并计算城镇和农村居民死亡人数的比例。假设VADeaths数据已经导入,并有一个名为`ResidenceType`的列表示居住类型。
```R
library(tidyverse)
# 加载数据集(如果尚未加载)
data(VADeaths)
# 按照居住类型计算死亡人数比例
death_counts <- VADeaths %>%
group_by(ResidenceType) %>%
summarize(DeathCount = sum(Death)) %>%
mutate(Population = sum(Death), Proportion_Death = DeathCount / Population * 100)
# 绘制饼图
ggplot(death_counts, aes(x = "", y = Proportion_Death, fill = ResidenceType)) +
geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
coord_polar(theta = "y") +
ggtitle("城镇与农村居民死亡人数占比") +
labs(fill = "居住类型") +
theme_void()
```
2. **在同一画布上绘制iris数据集的两两属性间的散点图**:
`iris`数据集包含了四个连续变量,我们可以选择任意两个作为X轴和Y轴来创建散点图。例如,我们以`Sepal.Length`对`Sepal.Width`和`Petal.Length`对`Petal.Width`为例。
```R
# 加载iris数据集(如果尚未加载)
data(iris)
# 创建第一个散点图(Sepal.Length vs Sepal.Width)
scatter1 <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, color = Species)) +
geom_point() +
ggtitle("Iris Sepal Length vs Width")
# 创建第二个散点图(Petal.Length vs Petal.Width)
scatter2 <- ggplot(iris, aes(Petal.Length, Petal.Width, color = Species)) +
geom_point() +
ggtitle("Iris Petal Length vs Width")
# 将两个图表放在同一个画布上(堆叠)
grid.arrange(scatter1, scatter2, ncol = 1)
```
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