原文链接：http://tecdat.cn/?p=11073

箱形图  非常有用，因为它们不仅指示中间值，而且还显示了第一四分位数和第三四分位数的测量结果变化。但是，也有一些图提供了一些附加信息。在这里，我们将仔细研究箱形图的潜在替代方案：蜂群图和小提琴图。

 蜂群图

原则上，蜂群图类似于一维散点图，因为它将单个测量结果显示为点。但是，不同之处在于，蜂群图采用了一种逻辑，以确保所绘制的点彼此靠近且不会重叠。

那么，什么时候应该使用蜂群图？由于蜂群图中的点不应重叠，因此此类图仅适用于相对少量的测量。如果测量结果显示不同的组，则它们也适用，因为各个点可以相应地着色。

在R中使用蜂群图

我们将使用  warpbreaks数据集  来举例说明绘图的用法。

1. 


2. # 选择 1: 按颜色分组

3. beeswarm(breaks ~ wool + tension, data = warpbreaks,

4. main = "Beeswarm of breaks versus wool and tension",

5. col = rep(c("red", "blue"), 3))

1. # 选项2：为单个点着色

2. 


蜂群图也可以通过以下方式与箱形图组合：

1. 


2. beeswarm(breaks ~ wool, data = warpbreaks,

3. main = "Beeswarm of breaks versus wool", add = TRUE,

4. pwcol = as.numeric(tension), pch = 16)

小提琴图

小提琴图的想法是将箱形图和密度图结合起来。由于该图依赖于密度估计，因此只有在有足够数量的数据可用于获得可靠估计时，该图才有意义。否则，估计的密度可能表示数据中实际上没有的趋势。

在R中创建小提琴图

为了演示小提琴图与箱形图的不同之处，请比较以下两种表示形式：

1. 


2. grid.arrange(p.violin, p.box, ncol = 2)

   在这种情况下，我们看到了小提琴情节的限制，对于小样本量 。 另一方面，箱形图显示，实际上只有两个测量值大于60。

最受欢迎的见解

1.R语言动态图可视化：如何、创建具有精美动画的图

2.R语言生存分析可视化分析

3.Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据

4.r语言对布丰投针（蒲丰投针）实验进行模拟和动态

5.R语言生存分析数据分析可视化案例

6.r语言数据可视化分析案例：探索brfss数据数据分析

7.R语言动态可视化：制作历史全球平均温度的累积动态折线图动画gif视频图

8.R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告

9.python主题LDA建模和t-SNE可视化