R语言高级绘图实践：lattice与ggplot2包应用

"R语言编程基础第六章课后习题主要涵盖了高级绘图应用，包括使用lattice包和ggplot2包进行数据可视化，以及利用shiny包搭建数据可视化平台。习题涉及到绘制直方图、密度分布曲线、散点图、条形图和添加回归线或logistic回归线。此外，还涉及数据处理，如分类和计算新的变量。" 在R语言中，数据可视化是数据分析的重要环节，lattice和ggplot2是两个非常强大的绘图库。lattice提供了一种灵活的分面网格系统，便于多变量数据的可视化，而ggplot2则以其美观和高度自定义的特性受到广泛欢迎。 1. 使用lattice包进行绘图： - 直方图和密度分布曲线：可以使用histogram()函数绘制直方图，densityplot()函数绘制密度分布曲线。通过修改par()参数可以调整图形的样式，如颜色、线条类型等。 - 散点图和回归线：使用xyplot()函数绘制散点图，然后通过smoothers参数添加线性或非线性回归线。 - 条形图：使用barchart()函数绘制条形图，可以设置各组的颜色、宽度等属性。 - logistic回归线：需要先用glm()函数拟合logistic回归模型，然后在散点图上添加预测曲线。 2. 使用ggplot2包进行绘图： - ggplot2基于层叠图形原理，首先建立一个基础图形，然后通过添加几何对象（如geom_histogram(), geom_density(), geom_point(), geom_bar()）和统计变换（stat_smooth()）来构建图形。 - 直方图和密度图：使用geom_histogram()和geom_density()，通过设置fill和color等参数调整视觉效果。 - 散点图和回归线：使用geom_point()绘制散点图，geom_smooth()添加回归线，可以选择方法（如"lm"或"glm"）指定回归类型。 - 条形图：使用geom_bar()，可以通过position参数选择堆叠、分组或dodge方式展示数据。 - logistic回归线：同样先用glm()拟合模型，然后在散点图上添加geom_smooth()，设置method="glm"和family="binomial"。 3. shiny包用于构建交互式数据可视化平台： - shiny允许用户创建Web应用程序，其中ui.R定义用户界面，server.R处理服务器逻辑。 - 在ui.R中，可以使用各种输入输出组件（如plotOutput()）定义图形显示位置。 - 在server.R中，根据用户输入动态生成图形，如使用ggplot2和lattice绘制的图形，并将结果传递给ui.R。 完成上述绘图后，需要将代码整合到ui.R和server.R文件中，确保在shiny应用中能正确加载数据、执行绘图操作并响应用户交互。这需要对R的编程语法、lattice和ggplot2的绘图语法以及shiny的应用架构有深入理解。 在实践中，为了更好地理解数据，通常会进行数据预处理，如在本例中，将年龄和工龄分组，将教育程度转换为因子，以及计算负债额。这些预处理步骤有助于简化数据并提取关键信息，以便在图形中清晰地呈现。在绘图时，应考虑如何通过颜色、形状、大小等视觉元素有效地传达信息，使图形既具有解释性又具有吸引力。