本文希望教会大家运用R语言绘制箱线图和小提琴图。小提琴图能同时查看数据的分布和描述性统计，是一种非常实用的可视化图形。

箱线图/盒须图

绘制连续型变量常用的五个描述性统计量，从下到上依次是：最小值，下四分位数（25%分位数），中位数（50%分位数），上四分位数（75%分位数），最大值。

• 箱线图能够显示出可能的离群点，即上下四分位数以外的点

• 箱线图由boxplot(formula, data=dataframe)命令得到

• formula表示一个公式，y~A，将为类别变量A的每个值并列地生成数值型变量y的箱线图

• y~A*B，将为类别变量A和B所有水平的组合生成数值型变量y的箱线图

• dataframe代表提供的数据

数据查看

利用自带的数据集mtcars，查看数据的头几行

head(mtcars)

数据集mtcars

简单箱线图

对mtcars的每加仑汽油行驶英里数mpg绘制箱线图

boxplot(mtcars$mpg)

简单箱线图

并列箱线图

对发动机的不同缸数cyl绘制并列箱线图

boxplot(mpg~cyl,data=mtcars,main="并列箱线图",xlab="发动机的缸数",ylab="每加仑汽油行驶英里数")

并列箱线图

从图中可以看出，不同组之间的油耗差距是非常大的。6缸车型的每加仑汽油行驶的英里数分布较其他两种车型均匀，与6缸和8缸车型相比，4缸车型的每加仑汽油行驶的英里数分布最分散且呈正偏，在8缸车型的分组还存在一个离群点。

凹槽箱线图

• notch=TRUE，得到带有凹槽的箱线图，在中位数处产生凹槽

• varwidth=TRUE，使箱线图的宽度与它们对应的样本数量成正比，越宽代表样本数量越多

boxplot(mpg~cyl,data=mtcars,notch=TRUE,varwidth=TRUE,col="red",main="凹槽箱线图",xlab="发动机的缸数",ylab="每加仑汽油行驶英里数")

凹槽箱线图

交叉因子箱线图

创建变速箱am和气缸数量cyl的交叉因子的箱线图

boxplot(mpg~am*cyl,data=mtcars,varwidth=TRUE,col=c("gold","darkgreen"),main="交叉因子箱线图",xlab="汽车类型",ylab="每加仑汽油行驶英里数")

交叉因子箱线图

• 0.4 表示变速箱类型是0，发动机缸数是4时，每加仑汽油行驶英里数的分布

• 1.4 表示变速箱类型是1，发动机缸数是4时，每加仑汽油行驶英里数的分布

• 其他类似

结果表明，油耗随着缸数的减少而下降，对于4缸和6缸车型，标准变速箱（类型是1）的油耗更低，但是对于8缸车型，两种变速箱的油耗似乎没有太大差别；从箱线图的宽度中也可以看出，样本中变速箱类型是0的8缸发动机汽车数量较多。

小提琴图

小提琴图是箱线图和核密度图的结合，在纵轴展示了数据分布的核密度估计曲线

• 使用vioplot包中的 vioplot( )函数绘制

• vioplot(x1,x2,names=,col= )

• 其中x1,x2是要绘制的一个或者多个数值向量

• names=” ” 是标签的名称

• col=” “用于指定小提琴图的颜色

library(vioplot)#加载需要的包x1=mtcars$mpg[mtcars$cyl==4]x2=mtcars$mpg[mtcars$cyl==6]x3=mtcars$mpg[mtcars$cyl==8]vioplot(x1,x2,x3,names=c("4缸","6缸","8缸"),col="gold")title("每加仑汽油行驶英里数的小提琴图")

小提琴图

• 在小提琴图中，白点是中位数，黑色盒子的范围是上下四分位点，细黑线表示的须的范围是最大和最小值

• 外部形状即为分布的核密度估计