R语言绘图实践：违约特征与收入负债分析

"R语言编程基础第五章课后习题涉及使用R语言进行初级绘图，包括条形图、直方图、箱线图和散点图的绘制，以及数据的分组分析。同时，练习中还涵盖了饼图的创建，以及如何在同一个画布上绘制多个散点图，并将结果保存为图片文件。提供的代码片段展示了如何读取数据、处理分类变量以及绘制部分图形。" 在R语言中，绘图是数据分析和可视化的重要组成部分。本实验主要涵盖以下几个知识点： 1. **数据读取与预处理**： 使用`read.csv()`函数从指定路径读取CSV文件，将数据存储到`bankloan`数据框中。为了更好地分析，数据被进一步处理：`age_group`和`seniority_group`两个变量使用`cut()`函数进行分组，`education`变量被转换为因子。`debt_rate`变量可能表示负债率，这里将其转换为实际负债（而非百分比）。 2. **条形图**： 条形图用于比较不同类别间的数量差异。在R中，可以使用`barplot()`函数来绘制。在实验中，分别使用条形图对比违约与不违约客户的年龄、教育和工龄的分布。 3. **直方图**： 直方图是展示连续数值变量分布的常见方式。`hist()`函数用于绘制直方图。实验要求绘制不同年龄、教育和工龄的客户收入和负债的直方图。 4. **箱线图**： 箱线图（Boxplot）用于显示一组数据的分布情况，包括最小值、最大值、中位数和四分位数。使用`boxplot()`函数可绘制箱线图，实验中用于探究不同特征人群的收入和负债分布。 5. **散点图**： 散点图用于展示两个数值变量之间的关系。`plot()`函数可以绘制散点图，通过分组方法对不同特征的收入与负债进行分组，并绘制散点图，以观察它们之间的关联。 6. **饼图**： 饼图用圆形面积表示比例。在R中，`pie()`函数用于创建饼图。实验要求根据VADeaths数据集，绘制城镇和农村居民死亡情况的饼图，并添加标题和图例。 7. **多图绘制**： `par()`函数可以调整图形参数，使得多个图可以在同一画布上显示。实验中，使用`matplot()`或`plot()`函数绘制iris数据集四个属性两两之间的散点图。 8. **保存图形**： 使用`jpeg()`或`png()`函数可以将图形保存为JPEG或PNG格式。实验中要求将散点图保存为`iris4.jpg`，并指定保存路径。 这些练习旨在帮助初学者熟悉R语言的绘图功能，增强数据可视化能力，同时也涵盖了数据处理和文件操作的基础知识。通过完成这些习题，学习者可以掌握R语言在数据探索和解释中的实用技能。