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[,],freq = FALSE,breaks = c(,,,,,),col="red",main="频率分布直方图",xlab="成绩")

Gary.R

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)),] #筛选计算机导论成绩(第八列)
break2 = c(,,,,,) #设置分段区间
pie(break2,as.numeric(dat[,]),main=("计算机导论成绩饼状图")) #做出频率分布直方图

Gary.R

  

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[,]),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[,]),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[,]),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[,]),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

Gary.R

 

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[,]),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[,]),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[,]),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[,]),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

Gary.R

  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

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