前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >R语言—帕累托图

R语言—帕累托图

作者头像
小莹莹
发布2018-04-18 16:28:03
1.9K0
发布2018-04-18 16:28:03
举报
文章被收录于专栏:PPV课数据科学社区

本文的主要目的有两个一个是学习如何在R中绘制帕累托图,另一个是如何绘制双坐标图,其中前三个例子是用绘制双坐标的方式绘制帕累托图的,其余为直接生成的帕累托图

@ 不用包

par(mar=c(5,5,4,5)+0.1) bar <- barplot(absolute,ylab="总数",col="skyblue",col.axis="skyblue",col.lab="skyblue") mtext(LETTERS[1:8],side=1,line=1,at=bar,col="black") #mtext(" ",side=1,line=3,col="black") par(new=T) plot(bar,cum_per,axes=F,xlab="",ylab="",col="red",type="b") axis(4,col="red",col.ticks="red",col.axis="red") mtext("累计百分比%",side=4,line=3,col="red") title(main = '帕累托图')

@ plotix

library(plotrix) type <- 1:8 absolute <- c(15,18,23,28,18,9,7,13) cum_per <- cumsum(absolute)/sum(absolute) twoord.plot(lx = type, ly = absolute, rx = type, ry = cum_per, type=c('bar','l'), lcol = 'skyblue', rcol = 'red', ylab = '总数', rylab = '累计百分比%', main = '帕累托图', xtickpos=type, xticklab = LETTERS[1:8])

@ TeachingDemos包

par(mar=c(5,5,4,5)+0.1) library(TeachingDemos) bar <- barplot(absolute,ylab="总数",col="skyblue",col.axis="skyblue",col.lab="skyblue") updateusr(1:2,range(min(absolute),max(absolute)),1:2,range(min(cum_per), max(cum_per))) lines(bar,cum_per,type="b",col="red") axis(4,col="red",col.ticks="red",col.axis="red") mtext("累计百分比%",side=4,line=3,col="red") mtext(LETTERS[1:8],side=1,line=1,at=bar,col="black") title(main = '帕累托图')

@ qcc包

library(qcc) absolute <- c(15,18,23,28,18,9,7,13) names(absolute) <- LETTERS[1:8] pareto.chart(absolute, ylab = "总数",ylab2 = "累计百分比%", main='帕累托图')

@ qualityTools包

library(qualityTools) #artifical defects dataset absolute <- c(15,18,23,28,18,9,7,13) names(absolute) <- LETTERS[1:8] cum_per <- cumsum(absolute)/sum(absolute) paretoChart(absolute,cum_per,main='帕累托图',ylab = "总数")

@ qicharts包

library(qicharts) x <- rep(LETTERS[1:9], c(256, 128, 64, 32, 16, 8, 4, 2, 1)) paretochart(x)

@ fdth

library(fdth) x <- rep(LETTERS[1:9], c(256, 128, 64, 32, 16, 8, 4, 2, 1)) dc <- fdt_cat(x) plot(dc,type='pa',col=c('skyblue','red'))

文章选摘:EasyCharts公众号,来源:R语言社区

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2018-03-09,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 PPV课数据科学社区 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档