# R仪表板-图像处理-数据缩减-映射

{% tabs %}
{% tab title="关键词" %}
R | 仪表板 | 图像处理 | 数据缩减 | 映射 | 动画 | 绘图 | 机器学习 | 支持向量机 | 决策树 | 随机森林 | K-means | 聚类 | 神经网络 | 地图
{% endtab %}

{% tab title="梗概" %}
### R 包

### 绘制图形

发现数据趋势的一种方法是检查值的频率。 直方图 - 显示变量值以及每个变量在数据框中出现的次数的图 - 是一种快速简便的方法。 例如，datasets 包中空气质量数据框中的变量（列）表示的每日温度。

```r
> library(datasets)

> head(airquality)

  Ozone Solar.R Wind Temp Month Day

1    41     190  7.4   67     5   1

2    36     118  8.0   72     5   2

3    12     149 12.6   74     5   3

4    18     313 11.5   62     5   4

5    NA      NA 14.3   56     5   5

6    28      NA 14.9   66     5   6
```

我创建了一个直方图来显示温度的频率。 为此，我使用 hist() 函数：

```r
> hist(airquality$Temp)
```

![Untitled](https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/2077bdb4-e6b8-48bd-a369-8131a82afdab/Untitled.png)

通过将 x 轴更改为“温度”并将标题更改，我可以使图表更易于查看。 为此，我向 hist() 添加了参数。 要更改 x 轴，我添加了 xlab 参数； 为了更改标题，我添加了主要参数：

```r
> hist(airquality$Temp,xlab='Temperature (Degrees Fahrenheit)',main='Temperatures-City May 1 - September 30, 1973')
```

当 x 轴上的变量为数值（如温度）时，直方图显示频率。 当 x 轴上的条目是类别时，表示频率的适当方式称为条形图。

说明性数据来自 Cars93，这是 MASS 包中的一个数据框，显示 1993 年汽车的 93 款车型的数据。 它有 27 列。 我不会向您展示所有数据，但这里是前六行中的前三列：

```r
> library(MASS)

> head(Cars93[1:3])

  Manufacturer   Model    Type

1        Acura Integra   Small

2        Acura  Legend Midsize

3         Audi      90 Compact

4         Audi     100 Midsize

5          BMW    535i Midsize

6        Buick Century Midsize
```

为了显示每种类型汽车的频率，我创建了一个条形图。 我首先必须创建一个频率表。 table() 函数执行以下操作：

```r
> table(Cars93$Type)

 

Compact   Large Midsize   Small  Sporty     Van

     16      11      22      21      14       9
```

barplot() 函数绘制绘图

```r
> barplot(table(Cars93$Type))
```

**其他内容**：

### 使用浏览器 | 仪表板 | 机器学习工具和数据 | 决策树 | 随机森林 | 支持矢量机 | K-Means 聚类 | 神经网络 | 探索市场数据 | 探索不夜城数据 | 地图数据 | 图像处理 | 其他R包

### 附录：R动画地图标记

#### 源代码
{% endtab %}
{% endtabs %}

{% content-ref url="../zhi-dian-mi-jin-brief" %}
[zhi-dian-mi-jin-brief](../zhi-dian-mi-jin-brief)
{% endcontent-ref %}
