我正在R 3.1.1中使用boxplot函数,并且试图了解幕后发生的事情,而不是修复我的代码。
png(file = "plot1.png")
par(mfrow= c(1,2))
par(mar = c(3,4,4,1))
boxplot(emissions ~ year, col = "blue", xlab="Year", ylab ="Emissions", title = "Pm25 Emissions 1999 and 2008", bg ="white",ylim=c(0,6000))
boxplot(emissions2 ~ year2, col = "blue", xlab="Year", ylab ="Emissions", title = "Pm25 Emissions per Year", bg ="white",ylim=c(0,6000))
dev.off()
结果输出为:
在我所阅读的大多数情况下,代码应返回一个框和一个晶须,但它返回的是对齐点的线性混乱,这并不比条形图好。关于我做错了什么的任何线索?
谢谢。该图片未发布,因为我没有10个声誉点。
完整代码可上传数据集,以进行自动化和临时处理。
url = "https://d396qusza40orc.cloudfront.net/exdata%2Fdata%2FNEI_data.zip"
#######Erased to encourage the learning process...
NEI <- readRDS(mydata[2])
SCC <- readRDS(mydata[1])
year <- (NEI[,6])
emissions <-( NEI[,4])
mat <- cbind(year,emissions)
png(file = "plot1.png")
....
摘要(NEI)结果:
排放
敏:0.0
第一个曲。:0.0
平均:0.0
平均:3.4
第3曲:0.1
最大。:646952.0
year
Min. :1999
1 Qu.:2002
中位数:2005年
平均:2004年
3 Qu.:2008
最大。:2008
boxplot
是您的数据分布的代表。更重要的是,它取决于您的数据分位数值。
例如,如果您的分位数重叠,则您将只有一条水平线(盒子和晶须是平的),而离群值则是垂直的点线。
您可以轻松地想象您的数据像下面的示例所示:
set.seed(1)
boxplot(count ~ spray,
data = data.frame(count=c(rep(0,800),runif(200)),
spray=sample(1:2,1000,rep=TRUE)), col = "lightgray")
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