R语言数据可视化教程 📊

数据可视化是探索数据规律的重要工具，R语言提供了丰富的包和函数来实现这一目标。以下是基础内容与实践指南：

常用可视化工具

1. ggplot2 📈

   • 基于Grammar of Graphics的绘图系统
   • 示例代码：

     library(ggplot2)
     ggplot(data = mtcars, aes(x = hp, y = mpg)) + geom_point()
     

   

2. plotly 🌐

   • 交互式图表生成库，支持动态展示
   • 通过plotly::ggplotly()将静态图表转为交互式
   

3. shiny 💡

   • 构建Web交互式仪表盘的框架
   • 可与ggplot2结合实现动态数据探索
   

常见图表类型

• 散点图 (Scatter Plot)
  用于展示两变量间的相关性

  

• 柱状图 (Bar Chart)
  比较分类数据的数值差异

  

• 热力图 (Heatmap)
  展示矩阵数据的密度分布

  

学习建议

• 掌握基础语法后，可尝试：
  R语言高级可视化技巧
• 推荐实践项目：
  • 分析内置数据集iris的分布特征
  • 使用ggplot2制作动态销售趋势图
  • 尝试plotly的交互式地图可视化

📌 提示：可视化效果与数据质量密切相关，建议先完成数据清洗再进行图表制作。