R语言boxplot绘图函数

boxplot 用于绘制箱线图，我们都知道boxplot 用于展示一组数据的总体分布，在R语言中，支持两种输入数据的方式

第一种：x ，这个参数指定用于绘制箱线图所用的数据，是一个向量

代码示例：

boxplot(1:100)

效果图如下：

第二种，通多formala 和 data 两个参数指定，适合展示多组数据的分布

代码示例：

dataset <- data.frame(value = rep(1:100, times = 2), group = factor(rep(c("A", "B"), each = 100)))
boxplot( value ~ group, dataset)

效果图如下：

下面详细解释几个常用的参数：

1）widh : 控制箱体的宽度，当图中有多个箱子时才会发挥作用，其值为长度和箱体个数相同的向量，指定了不同箱体的相对宽度

代码示例：

dataset <- data.frame(value = rep(1:100, times = 2), group = factor(rep(c("A", "B"), each = 100)))
boxplot( value ~ group, dataset, width = c(1, 2))

效果图如下：

从图中可以看出，第二个箱子的宽度是第一个箱子的两倍

2） varwidth : 逻辑值，控制箱体的宽度，只有图中有多个箱体时才发挥作用，默认为FALSE，所有箱体的宽度相同，当其值为TRUE时，代表每个箱体的样本量作为其相对宽度

代码示例：

dataset <- data.frame(value = rep(1:100, times = 2), group = factor(rep(c("A", "B"), times = c(160, 40))))
boxplot( value ~ group, dataset, varwidth = T)

效果图如下：

从图中可以看出，两个箱体的宽度不同，因为两组数据的样本量不同；

3）notch : 逻辑值,

代码示例：

par(mfrow = c(1, 2))
boxplot(1:100, notch = T, main = "notch = T")
boxplot(1:100, notch = F, main = "notch = F")

效果图如下：

4）col : 箱体的填充色

代码示例：

dataset <- data.frame(value = rep(1:100, times = 2), group = factor(rep(c("A", "B"), times = c(160, 40))))
boxplot( value ~ group, dataset, col = c("green", "red"))

效果图如下：

5） border : 箱体中线条的颜色，默认为黑色

代码示例：

dataset <- data.frame(value = rep(1:100, times = 2), group = factor(rep(c("A", "B"), times = c(160, 40))))
boxplot( value ~ group, dataset,  border = c("red", "green"))

效果图如下：

6）names: 每个箱体下面的标签

代码示例：

dataset <- data.frame(value = rep(1:100, times = 2), group = factor(rep(c("A", "B"), times = c(160, 40))))
boxplot( value ~ group, dataset,  names = c("red", "green"))

效果图如下：

下面我们讨论下，箱线图中箱体的位置是如何决定的？

默认情况下每个箱体的中心点和箱体的位置是一定的，比如第二个箱体对应的中心点的x坐标就是2

默认情况下每个箱体的宽度是多少呢？

当图中只有一个箱体时，看下面代码的运行结果：

boxplot(1:100)
abline(v = 0.8, lty = 2)
abline(v = 1.2, lty = 2)
axis(side = 1)

结果如下：

从图中可以看出，因为只有一个箱体，所以中心点为1，两边的宽度各位0.2，所以左边的x轴坐标是0.8，右边的x轴坐标为1.2

当图中有多个箱体时，看下面代码的运行结果：

dataset <- data.frame(value = rep(1:100, times = 2), group = factor(rep(c("A", "B"), times = c(100, 100))))
boxplot( value ~ group, dataset)
abline(v = 0.6, lty = 2)
abline(v = 1.4, lty = 2)

abline(v = 1.6, lty = 2)
abline(v = 2.4, lty = 2)

结果如下：