本文希望教會大家運用R語言繪製箱線圖和小提琴圖。 小提琴圖能同時查看資料的分佈和描述性統計， 是一種非常實用的視覺化圖形。
箱線圖/盒須圖繪製連續型變數常用的五個描述性統計量， 從下到上依次是：最小值， 下四分位數（25%分位數）， 中位數（50%分位數）， 上四分位數（75%分位數）， 最大值。
箱線圖能夠顯示出可能的離群點，
即上下四分位數以外的點
箱線圖由boxplot(formula, data=dataframe)命令得到
formula表示一個公式， y~A， 將為類別變數A的每個值並列地生成數值型變數y的箱線圖
y~A*B， 將為類別變數A和B所有水準的組合生成數值型變數y的箱線圖
dataframe代表提供的資料
資料查看利用自帶的資料集mtcars， 查看資料的頭幾行
head(mtcars)資料集mtcars
簡單箱線圖對mtcars的每加侖汽油行駛英里數mpg繪製箱線圖
boxplot(mtcars$mpg)
簡單箱線圖
並列箱線圖對發動機的不同缸數cyl繪製並列箱線圖
boxplot(mpg~cyl,data=mtcars,main="並列箱線圖",xlab="發動機的缸數",ylab="每加侖汽油行駛英里數")
並列箱線圖
從圖中可以看出， 不同組之間的油耗差距是非常大的。 6缸車型的每加侖汽油行駛的英里數分佈較其他兩種車型均勻， 與6缸和8缸車型相比， 4缸車型的每加侖汽油行駛的英里數分佈最分散且呈正偏， 在8缸車型的分組還存在一個離群點。
notch=TRUE， 得到帶有凹槽的箱線圖， 在中位數處產生凹槽
varwidth=TRUE， 使箱線圖的寬度與它們對應的樣本數量成正比， 越寬代表樣本數量越多
boxplot(mpg~cyl,data=mtcars,notch=TRUE,varwidth=TRUE,col="red",main="凹槽箱線圖",xlab="發動機的缸數",ylab="每加侖汽油行駛英里數")
凹槽箱線圖
交叉因數箱線圖創建變速箱am和氣缸數量cyl的交叉因數的箱線圖
交叉因數箱線圖
0.4 表示變速箱類型是0， 發動機缸數是4時， 每加侖汽油行駛英里數的分佈
1.4 表示變速箱類型是1， 發動機缸數是4時， 每加侖汽油行駛英里數的分佈
其他類似
結果表明， 油耗隨著缸數的減少而下降，
小提琴圖是箱線圖和核密度圖的結合， 在縱軸展示了資料分佈的核密度估計曲線
使用vioplot包中的 vioplot( )函數繪製
vioplot(x1,x2,names=,col= )
其中x1,x2是要繪製的一個或者多個數值向量
names=" " 是標籤的名稱
col=" "用於指定小提琴圖的顏色
library(vioplot)#載入需要的包x1=mtcars$mpg[mtcars$cyl==4]x2=mtcars$mpg[mtcars$cyl==6]x3=mtcars$mpg[mtcars$cyl==8]vioplot(x1,x2,x3,names=c("4缸","6缸","8缸"),col="gold")title("每加侖汽油行駛英里數的小提琴圖")
小提琴圖
在小提琴圖中，白點是中位數，黑色盒子的範圍是上下四分位點，細黑線表示的須的範圍是最大和最小值
外部形狀即為分佈的核密度估計
小提琴圖
在小提琴圖中，白點是中位數，黑色盒子的範圍是上下四分位點，細黑線表示的須的範圍是最大和最小值
外部形狀即為分佈的核密度估計