R语言数据可视化：从xyplot到ggplot2

"R语言数据分析入门基础：07、数据展现：数据分析展现与R语言07.pdf" 在R语言中，数据展现是数据分析过程中的重要环节，它能够帮助我们理解和传达数据分析的结果。本资料主要介绍了如何使用R进行数据可视化，包括使用lattice包和ggplot2包创建各种图表。 首先，资料提到了`lattice`包中的`xyplot()`函数，这是一个用于创建分组散点图的工具。在这个例子中，通过`mpg~disp`定义了x轴和y轴的变量，`data=mtcars`指定了数据集，`groups=cyl`则根据`cyl`列对数据进行分组，`auto.key=list(corner=c(1,1))`用于在图形右上角添加颜色键，帮助识别不同的组别。 接着，资料介绍了`ggplot2`包，这是一个强大的图形系统，其语法基于层叠图形理念。`qplot()`函数是一个简化版的`ggplot()`，在这里，它被用来创建散点图，并用颜色表示不同组别。`col=as.factor(cyl)`将`cyl`列转换为因子类型并用作颜色变量。 此外，`ggplot2`还允许使用散点的形状和大小来表示分组。`shape=as.factor(cyl)`和`size=as.factor(cyl)`分别用形状和大小区分不同的组别，这样可以更直观地看出数据的分布和差异。 对于更复杂的数据标注，`text()`函数被用来在图上添加文本信息。例如，可以在散点图上标出特定点的标签，如"Hornet"，或者在其他图形中，如健康支出与预期寿命的关系图，用`text()`标识每个国家的数据点。 最后，资料展示了如何创建带有相关系数的散点矩阵，这是通过自定义面板函数`panel.cor()`实现的。`pairs()`函数用于创建所有变量对之间的散点图，`upper.panel=panel.cor`指定在上三角部分显示相关系数。 `lattice`和`ggplot2`这两个包都是R中非常强大的数据可视化工具，它们提供了丰富的定制选项，可以帮助用户创建出专业且具有洞察力的数据图形。学习和掌握这些工具，对于提升数据分析的呈现效果以及有效地传达分析结果至关重要。在实际应用中，可以根据需求选择合适的包和函数，以实现最佳的数据展示效果。