R_Studio(学生成绩)绘制频率分布直方图、分布饼图、折线比较图

 

　　

　　对“Gary.csv”中的成绩数据进行分布分析

 

　　

 

　　

 

　　（1）按0-59，60-69，70-79，80-89，90-100分组绘制高级语言程序设计成绩的频率分布直方图。

　　（2）按0-59，60-69，70-79，80-89，90-100分组绘制计算机导论成绩的分布饼图。

　　（3）绘图前4门课程的折线比较图。

 

实现过程

 

绘制高级语言程序设计成绩的频率分布直方图

 

setwd('D:\\data')                            #更改工作目录
list.files()　                               #列出当前工作目录下的文件
dat=read.csv(file="Gary.csv",header=TRUE)    #读取"Gary.csv文件"


#table(cut(data,breaks = break2))             #对分布直方图横坐标进行切割

hist(dat[,7],freq = FALSE,breaks = c(0,60,70,80,90,100),col="red",main="频率分布直方图",xlab="成绩")      

 

直方图  hist(v,main,xlab,xlim,ylim,breaks,col,border)　　传送门

参数：　

　　v - 是包含直方图中使用数值的向量

　　main - 表示图表的标题

　　col - 用于设置条的颜色

　　border - 用于设置每个栏的边框颜色

　　xlab - 用于描述x轴

　　xlim - 用于指定x轴上的值范围

 　　ylim - 用于指定y轴上的值范围

　　breaks - 是用来提及每个栏的宽度

 

绘制计算机导论成绩的分布饼图

 

setwd('D:\\data')                            #更改工作目录
list.files()　                               #列出当前工作目录下的文件
dat=read.csv(file="Gary.csv",header=TRUE)    #读取"Gary.csv文件"

data=dat[which(complete.cases(dat)),8]                     #筛选计算机导论成绩(第八列)
break2 = c(0,60,70,80,90,100)                              #设置分段区间
pie(break2,as.numeric(dat[,8]),main=("计算机导论成绩饼状图"))      #做出频率分布直方图

 　　

饼图：pie(x, labels, radius, main, col, clockwise)　　传送门

参数

　　x - 是包含饼图中使用的数值的向量

　　labels - 用于描述切片的标签

　    radius - 用来表示饼图圆的半径(-1和+1之间的值)

　　main - 用来表示图表的标题

　　col - 表示调色板

　　clockwise - 是一个逻辑值，指示片是顺时针还是逆时针绘制

 

 

绘图前4门课程的折线比较图

　　4门课程折线图分开画

 

setwd('D:\\data')                            #更改工作目录
list.files()　                               #列出当前工作目录下的文件
dat=read.csv(file="Gary.csv",header=TRUE)    #读取"Gary.csv文件"


plot(as.numeric(dat[,3]),col="red",type="o",xlab="人数",ylab="成绩",main=("大学成绩饼状图"))      #做出频率分布直方图
plot(as.numeric(dat[,4]),col="blue",type="o",xlab="人数",ylab="成绩",main=("大学英语成绩饼状图"))      #做出频率分布直方图
plot(as.numeric(dat[,5]),col="green",type="o",xlab="人数",ylab="成绩",main=("大学语文成绩饼状图"))      #做出频率分布直方图
plot(as.numeric(dat[,6]),col="yellow",type="o",xlab="人数",ylab="成绩",main=("高等数学成绩饼状图"))      #做出频率分布直方图

 

折线比较图：plot(v,type,col,xlab,ylab)　　传送门

参数

　　v - 是包含数值的向量

　　type - 取值“p”表示仅绘制点，“l”表示仅绘制线条，“o”表示仅绘制点和线

　　xlab - 是x轴的标签

　　ylab - 是y轴的标签

　　main - 是图表的标题

　　col - 用于绘制点和线两种颜色

 

　　四门课程折线图绘画在一张图中

　　( 只需要把plot改为lines()四组线就在同一个图里面，图的xlab,ylab,main由plot中的值来指定)

 

setwd('D:\\data')                            #更改工作目录
list.files()　                               #列出当前工作目录下的文件
dat=read.csv(file="Gary.csv",header=TRUE)    #读取"Gary.csv文件"


plot(as.numeric(dat[,3]),col="red",type="o",xlab="人数",ylab="成绩",main=("大学成绩饼状图"))      #做出频率分布直方图
lines(as.numeric(dat[,4]),col="blue",type="o",xlab="人数",ylab="成绩",main=("大学英语成绩饼状图"))      #做出频率分布直方图
lines(as.numeric(dat[,5]),col="green",type="o",xlab="人数",ylab="成绩",main=("大学语文成绩饼状图"))      #做出频率分布直方图
lines(as.numeric(dat[,6]),col="yellow",type="o",xlab="人数",ylab="成绩",main=("高等数学成绩饼状图"))      #做出频率分布直方图

 

　　可以使用lines()函数在同一个图表上绘制多个直接。

　　在绘制第一行之后，lines()函数可以使用附加向量作为输入来绘制图表中的第二行