例1.2 为了研究全国31个省、市、自治区2018年城镇居民生活消费的分布规律，根据调查资料做区域消费类型划分。
指标：
食品x1：人均食品支出(元/人)
衣着x2：人均衣着商品支出(元/人)
居住x3：人均居住支出(元/人)
生活x4：人均家庭设备用品及服务支出(元/人)
交通x5：人均交通和通讯支出(元/人)
教育x6：人均娱乐教育文化服务支出(元/人)
医疗x7：人均医疗保健支出(元/人)
其他x8：人均杂项商品和服务支出(元/人)
|-----|---------|--------|---------|--------|--------|--------|--------|--------|
| 地区 | x1 | x2 | x3 | x4 | x5 | x6 | x7 | x8 |
| 北京 | 8064.9 | 2175.5 | 14110.3 | 2371.9 | 4767.4 | 3999.4 | 3274.5 | 1078.6 |
| 天津 | 8647.5 | 1990.0 | 6406.3 | 1818.4 | 4280.9 | 3186.6 | 2676.9 | 896.3 |
| 河北 | 4271.3 | 1257.4 | 4050.4 | 1138.7 | 2355.4 | 1734.5 | 1540.5 | 373.8 |
| 山西 | 3688.2 | 1261.0 | 3228.5 | 855.6 | 1845.2 | 1940.0 | 1635.1 | 356.4 |
| 内蒙古 | 5324.3 | 1751.2 | 3680.0 | 1204.6 | 3074.3 | 2245.4 | 1847.5 | 537.9 |
| 辽宁 | 5727.8 | 1628.1 | 4169.5 | 1259.4 | 2968.2 | 2708.0 | 2257.1 | 680.2 |
| 吉林 | 4417.4 | 1397.0 | 3294.8 | 899.4 | 2479.7 | 2193.4 | 2012.0 | 506.7 |
| 黑龙江 | 4573.2 | 1405.4 | 3176.3 | 866.4 | 2196.6 | 2030.3 | 2235.3 | 490.4 |
| 上海 | 10728.2 | 2036.8 | 14208.5 | 2095.5 | 4881.2 | 5049.4 | 3070.2 | 1281.5 |
| 江苏 | 6529.8 | 1541.0 | 6731.2 | 1493.3 | 3522.8 | 2582.6 | 2016.4 | 590.4 |
| 浙江 | 8198.3 | 1813.5 | 7721.2 | 1652.4 | 4302.0 | 3031.3 | 2059.4 | 692.6 |
| 安徽 | 5414.7 | 1137.4 | 3941.9 | 1041.2 | 2082.1 | 1810.4 | 1224.0 | 392.8 |
| 福建 | 7572.9 | 1212.1 | 6130.0 | 1223.1 | 2923.3 | 2194.0 | 1234.8 | 505.8 |
| 江西 | 4809.0 | 1074.1 | 3795.2 | 1047.7 | 1872.1 | 1813.0 | 1000.0 | 381.0 |
| 山东 | 5030.9 | 1391.8 | 3928.5 | 1394.3 | 2834.3 | 2174.4 | 1627.6 | 398.1 |
| 河南 | 3959.8 | 1172.8 | 3512.0 | 1054.4 | 1838.0 | 1769.1 | 1541.5 | 321.0 |
| 湖北 | 5491.3 | 1316.2 | 4310.6 | 1253.2 | 2584.1 | 2187.5 | 1907.9 | 487.0 |
| 湖南 | 5260.0 | 1215.5 | 3976.1 | 1190.2 | 2322.9 | 2786.2 | 1705.5 | 351.5 |
| 广东 | 8480.8 | 1135.3 | 6643.3 | 1440.8 | 3423.9 | 2750.9 | 1520.8 | 658.2 |
| 广西 | 4545.7 | 616.7 | 3268.5 | 898.2 | 2150.1 | 1798.9 | 1364.6 | 291.9 |
| 海南 | 6552.2 | 655.9 | 3744.0 | 826.6 | 1919.0 | 2185.5 | 1236.1 | 409.2 |
| 重庆 | 6220.8 | 1454.5 | 3498.8 | 1338.9 | 2545.0 | 2087.8 | 1660.0 | 442.8 |
| 四川 | 5937.9 | 1173.8 | 3368.0 | 1182.2 | 2398.8 | 1599.7 | 1568.6 | 434.5 |
| 贵州 | 3792.9 | 934.7 | 2760.7 | 878.1 | 2408.0 | 1660.0 | 1083.5 | 280.1 |
| 云南 | 3983.4 | 789.1 | 3081.1 | 859.9 | 2212.8 | 1772.7 | 1267.7 | 283.2 |
| 西藏 | 4330.5 | 1285.2 | 2102.6 | 622.3 | 1847.7 | 609.3 | 460.1 | 262.6 |
| 陕西 | 4292.5 | 1141.1 | 3388.2 | 1200.8 | 2005.8 | 2008.8 | 1749.4 | 373.2 |
| 甘肃 | 4253.3 | 1111.5 | 3095.0 | 896.9 | 1640.7 | 1710.3 | 1573.9 | 342.4 |
| 青海 | 4671.6 | 1350.6 | 2990.0 | 932.0 | 2671.4 | 1655.6 | 1842.0 | 444.0 |
| 宁夏 | 4234.1 | 1388.2 | 3014.3 | 1067.1 | 2724.4 | 2139.5 | 1727.1 | 420.4 |
| 新疆 | 4691.6 | 1456.0 | 2894.3 | 1082.8 | 2274.4 | 1762.5 | 1592.6 | 434.9 |
数据读入X=read.table('biao1.2.txt',header=T)
R 函数笔记 | read.table()函数 - 简书 (jianshu.com)
file填要打开的文件名，如"data"
options填操作
参数 功能 header 逻辑值，指示表格是否包含文件第一行中的变量名称 sep 分隔数据值的分隔符。默认值为sep =" "，表示一个或多个空格、制表符、换行符或回车符。使用sep =","来读取被逗号","分隔的文件，使用sep ="\t"来读取制表符分隔的文件 row.names 一个可选参数，指定一个或多个变量来表示行标识符 col.names 如果数据文件的第一行不包含变量名（header = FALSE），则可以使用col.names指定包含变量名的字符向量。如果header = FALSE并且省略了col.names选项，则变量将命名为V1，V2，依此类推。 na.strings 指示缺失值代码的可选字符向量。例如，na.strings = c（"9"，"?"）转换每个9和?读取数据时的值为NA colClasses 分配给列的类的可选向量。例如，colClasses = c（"numeric"，"numeric"，"character"，"NULL"，"numeric"）将前两列读取为numeric，将第三列读取为character，跳过第四列，并读取 第五列为numeric。 如果数据中有五列以上，则第六列重新从colClasses的第一个numeric开始 quote 用于分隔包含特殊字符的字符串的字符。默认情况下，这是双引号"或单引号' skip 在开始读取数据之前要跳过的文本文件中的行数。此选项对于跳过文件中的标题注释很有用 stringsAsFactors 逻辑值，指示是否应将字符变量转换为因子。除非被colClasses覆盖，否则默认值为TRUE。处理大型文本文件时，设置stringsAsFactors = FALSE可以加快处理速度 text 指定要处理的文本字符串的字符串 comment.char 关闭注释 X=read.table(file, options)
1.散布矩阵图
散布矩阵图在一张图上给出p个变量相互之间的散点图，由此可以直观看出p个变量两两之间的相关关系。
R语言 pairs()用法及代码示例 - 纯净天空 (vimsky.com)
Rpairs(X) #画散布矩阵图R语言中的pairs()函数用于返回一个绘图矩阵，由每个 DataFrame 对应的散点图组成。
用法： pairs(data)
从该图可以看出,食品支出与生活用品及服务支出、教育及文化娱乐支出之间存在显著线性相关关系，而教育及文化娱乐支出又与居住支出、其他支出之间存在显著线性相关关系，等等。
2.均值条形图
均值条形图常用来比较各个样本的样本均值的大小，也可以比较各个变量的样本均值的大小。
R语言：使用barplot()绘制柱状图（条形图） - 知乎 (zhihu.com)
Rbarplot(apply(X,1,mean),las=3)
Rbarplot(height, # 柱子的高度 names.arg = NULL, # 柱子的名称 col = NULL, # 柱子的填充颜色 border = par("fg"), # 柱子的轮廓颜色 main = NULL, # 柱状图主标题 xlab = NULL, # X轴标签 ylab = NULL, # Y轴标签 xlim = NULL, # X轴取值范围 ylim = NULL, # Y轴取值范围 horiz = FALSE, # 柱子是否为水平 legend.text = NULL, # 图例文本 beside = FALSE, # 柱子是否为平行放置 )
但是这里我们是直接用的apply函数R 数据处理（二十）------ apply - 知乎 (zhihu.com)
apply(X, MARGIN, FUN, ...)
X: 数组、矩阵、数据框，数据至少是二维的MARGIN: 按行计算或按列计算，1表示按行，2表示按列FUN: 自定义的调用函数...:FUN的可选参数
组合一下，有：按行做均值条图
barplot(apply(X,1,mean))
按列做均值条图
barplot(apply(X,2,mean))
这里图1就是按行的，图二按列
3.箱线图
箱线图可以比较清晰地展示数据的分布特征。
R语言 boxplo函数用法及箱线图介绍_r gg_boxplot_col()-CSDN博客
Rboxplot(X) #按列做垂直箱线图 boxplot(X,horizontal=T)#水平箱线图boxplot(x, ..., range = 1.5, width = NULL, varwidth = FALSE, notch = FALSE, outline = TRUE, names, plot = TRUE, border = par("fg"), col = NULL, log = "", pars = list(boxwex = 0.8, staplewex = 0.5, outwex = 0.5), horizontal = FALSE, add = FALSE, at = NULL)
主要参数的含义：
x： 向量，列表或数据框。
formula： 公式，形如y~grp,其中y为向量，grp是数据的分组，通常为因子。
data： 数据框或列表，用于提供公式中的数据。
range： 数值，默认为1.5，表示触须的范围，即range × (Q3 - Q1)
width： 箱体的相对宽度，当有多个箱体时，有效。
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
notch： 逻辑值，如果该参数设置为TRUE，则在箱体两侧会出现凹口。默认为FALSE。
outline： 逻辑值，如果该参数设置为FALSE，则箱线图中不会绘制离群值。默认为TRUE。
names：绘制在每个箱线图下方的分组标签。
plot ： 逻辑值，是否绘制箱线图，如设置为FALSE，则不绘制箱线图，而给出绘制箱线图的相关信息，如5个点的信息等。
border：箱线图的边框颜色。
col：箱线图的填充色。
horizontal：逻辑值，指定箱线图是否水平绘制，默认为FALSE。
4.星相图
星相图是雷达图的多元表现形式，它将各个观测样品点表现为一个图形，n个样本点就有n个图形，每个图形的每个角表示一个变量。
R stars 星图(蜘蛛图/雷达图)和线段图 - 纯净天空 (vimsky.com)
Rstars(X,full=F,key.loc=c(13,1.5))stars(x, full = TRUE, scale = TRUE, radius = TRUE, labels = dimnames(x)[[1]], locations = NULL, nrow = NULL, ncol = NULL, len = 1, key.loc = NULL, key.labels = dimnames(x)[[2]], key.xpd = TRUE, xlim = NULL, ylim = NULL, flip.labels = NULL, draw.segments = FALSE, col.segments = 1:n.seg, col.stars = NA, col.lines = NA, axes = FALSE, frame.plot = axes, main = NULL, sub = NULL, xlab = "", ylab = "", cex = 0.8, lwd = 0.25, lty = par("lty"), xpd = FALSE, mar = pmin(par("mar"), 1.1+ c(2*axes+ (xlab != ""), 2*axes+ (ylab != ""), 1, 0)), add = FALSE, plot = TRUE, ...)|-----------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
|x| 数据的矩阵或 DataFrame 。将为x的每一行生成一个星形图或线段图。允许缺失值 (NA)，但它们被视为 0(缩放后，如果相关的话)。 |
|full| 逻辑标志：如果TRUE，线段图将占据一整圈。否则，它们仅占据(上)半圆。 |
|scale| 逻辑标志：如果TRUE，则数据矩阵的列独立缩放，以便每列中的最大值为 1，最小值为 0。如果FALSE，则假设数据已被其他某个缩放算法范围 。 |
|radius| 逻辑标志：在TRUE中，将绘制数据中每个变量对应的半径。 |
|labels| 用于标记图的字符串向量。与 S 函数stars不同，如果labels = NULL则不会尝试构造标签。 |
|locations| 具有用于放置每个线段图的 x 和 y 坐标的两列矩阵；或长度为 2 的数字，此时所有图都应叠加(对于"蜘蛛图")。默认情况下，locations = NULL，线段图将放置在矩形网格中。 |
|nrow, ncol| 给出当locations为NULL时要使用的行数和列数的整数。默认情况下，nrow == ncol，将使用方形布局。 |
|len| 半径或线段长度的比例因子。 |
|key.loc| 带有单位键的 x 和 y 坐标的向量。 |
|key.labels| 用于标记单位键段的字符串向量。如果省略，则使用dimnames(x)的第二个组件(如果可用)。 |
|key.xpd| 单位键的剪辑开关(绘图和标签)，请参阅par("xpd")。 |
|xlim| 具有要绘制的 x 坐标范围的向量。 |
|ylim| 具有要绘制的 y 坐标范围的向量。 |
|flip.labels| 逻辑指示标签位置是否应在图表之间上下翻转。默认为有点智能的启发式。 |
|draw.segments| 合乎逻辑的。如TRUE画一个线段图。 |
|col.segments| 颜色向量(整数或字符，请参阅 par )，每个向量指定其中一个段(变量)的颜色。如果draw.segments = FALSE则忽略。 |
|col.stars| 颜色向量(整数或字符，请参阅 par )，每个向量指定其中一颗星星(案例)的颜色。如果draw.segments = TRUE则忽略。 |
|col.lines| 颜色向量(整数或字符，请参阅 par )，每个向量指定其中一条线(案例)的颜色。如果draw.segments = TRUE则忽略。 |
|axes| 逻辑标志：是否将TRUE轴添加到图中。 |
|frame.plot| 逻辑标志：如果TRUE，则绘图区域被加框。 |
|main| 情节的主要标题。 |
|sub| 情节的副标题。 |
|xlab| x 轴的标签。 |
|ylab| y 轴的标签。 |
|cex| 标签的字符扩展因子。 |
|lwd| 用于绘图的线宽。 |
|lty| 用于绘图的线型。 |
|xpd| 逻辑或 NA 指示是否应进行裁剪，请参阅 par(xpd = .)。 |
|mar| par(mar = *)的参数，通常选择比默认情况更小的边距。 |
|...| 更多参数，传递给plot()的第一次调用，请参见plot.default，如果frame.plot为 true，则传递给 box()。 |
|add| 逻辑上，如果TRUE将星星添加到当前绘图中。 |
|plot| 逻辑上，如果FALSE，则不会绘制任何内容。 |
从该图中可以看出，北京上海天津浙江广东五个地区的消费支出较高。另外，有些地区在各项消费指标上的支出比较均匀，比如北京上海，有些地方不够均匀，如西藏新疆。
5.脸谱图
运用样本各变量值构造脸的各部位，通过分析脸部位大小或形状来分析各样本数据特征。一般来说，较为丰满、生动的脸谱代表比较理想的样品数据。
R
#加载aplpack包
library(aplpack)
#按每行7个做脸谱图
faces(X,ncol.plot=7)R语言TeachingDemos包 faces函数使用说明 - 爱数吧 (idata8.com)
语法\用法：
faces(xy, which.row, fill = FALSE, nrow, ncol, scale = TRUE, byrow = FALSE, main, labels)
参数说明：
xy : xy数据矩阵，行表示个体，列表示属性
which.row : 定义输入矩阵行的排列
fill : 如果（fill==TRUE），则仅转换面的第一个nc属性，nc是xy的列数
nrow : 图形设备上的面列数
ncol : 面行数
scale : 如果（scale==TRUE），属性将被规格化
byrow : 如果（byrow==TRUE），则xy将被转置
main : 标题
labels : 用作面名称的字符串
6.调和曲线图
调和曲线图是一种利用三角多项式进行作图的方法，其思想是把高维空间中的一个样品点对应于二维平面上的一条曲线。这种图形有利于对样品进行直观分类，同类样品的曲线之间比较靠近，而不同类样品的曲线之间界限分明，非常直观。
R
#加载mvstats包
library(mvstats)
plot.andrews(X)
####也可以直接从镜像站加载andrews包绘制调和曲线图
library(andrews)
andrews(X,type=3,clr=5,ymax=3)