与 R 中的 MASS 库的并行图表

要分析和可视化高维数据，可以使用平行坐标。背景由 n 条平行线组成，通常垂直且间隔均匀，以显示 n 维空间中的一组点。 n维空间中的一个点由一条多段线表示，其顶点位于平行轴上；该点的第 i^个坐标对应于顶点在第 i^个轴上的位置。

R 编程语言中的 MASS 库的平行图

这种表示类似于时间序列可视化，除了它用于没有自然顺序的数据，因为轴与时间点不相关。因此，可能对几个轴布局感兴趣。

MASS 库的平行坐标

MASS 包中的parcoord()函数自动创建一个平行坐标图。仅具有数字变量的数据框可用作输入数据集。每个变量都将用于构建图表的垂直轴之一。

R

# Libraries
library(MASS)
 
# default data in R
data <- iris
 
head(data)
 
# plotting the graphs
parcoord(iris[, c(1:4)] , # choosing first 4 parameters
          
         # selecting the color palette based on the plot
         col = colors()[as.numeric(iris$Species)*8]
         )

输出：

Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

自定义调色板

基本上，此包中没有任何用于颜色自定义的内置方法或属性。我们将使用 colorRampPalette() 方法指定两种颜色之间的颜色范围

R

# Libraries
library(MASS)
 
# choosing the graph color
library(RColorBrewer)
 
# default data in R
data <- iris
 
head(data)
 
# define a color palette
palette <- brewer.pal(5, "Set1")
 
# plotting the graphs
parcoord(iris[, c(1:4)] , # choosing first 4 parameters
          
         # selecting the color palette based on the plot
         col = palette[as.numeric(iris$Species)]
         )

输出：

Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa