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# 盒鬚圖(Boxplot) 中顯示最大最小值 R 繪製方法
> [color=#40f1ef][name=LHB阿好伯, Jan 26, 2019 ][:earth_africa:](https://www.facebook.com/LHB0222/)
###### tags: `可視化`
[TOC]
最近一位朋友詢問在Sigmaplot中無法顯示最大最小值
在[一圖勝千表_數據可視化_基本圖表篇](/LphJAeGFTVKIMT-FP0giNg)中有介紹到
箱型圖是一種用作顯示一組數據分散情況資料的統計圖
盒鬚圖可以呈現許多資訊例如集中趨勢(中位數,平均值和分布模式)
用來比較群組間的差異是很好的

在Sigmaplot中預設是會顯示離群值(outlier)
而離群值並不是最大或最小值
這邊用一個範例來看在第8廠的地方有一個29的數值
但在盒鬚圖中並沒辦法顯示出來


Sigmaplot試過一些方法都無法解決
最後利用R來處理
在[一圖勝千表_數據可視化_基本圖表篇](/LphJAeGFTVKIMT-FP0giNg)中也有提到一圖形稱為小提琴圖(violin plot)算是盒鬚圖的變形
也可以用來顯示資料的分布但並不是敘述統計上的資訊
而是實際的數值分布情況結果如下

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數據準備另存成CSV檔
| 廠商 | 次數 |
| :--------: | :--------: |
| 1廠 | 3 |
| 1廠 | 7 |
| : | : |
| 2廠 | 6 |
| 2廠 | 4 |
| : | : |
| 3廠 | 6 |
| : | : |
| : | : |
| 11廠 | 4 |
# R程式碼
```R=1
install.packages("ggplot2") #安裝ggplot2套件
library(ggplot2) #載入ggplot2套件
Data_flie <- file.choose() #選取檔案位址
PointData <- read.csv(Data_flie) #讀取檔案
PointData <- data.frame(PointData) #轉換成為Data from
qplot(廠商,次數,data = PointData,geom = "violin",fill = 廠商,main = "各廠家點數") #繪製小提琴圖
```
最後一行改成
```R=6
qplot(廠商,次數,data = PointData,geom = "violin",fill = 廠商,main = "各廠家點數") +
geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center', dotsize=0.3)
```
可以更加明確地呈現出其資料的分布

R的優點在於其可編程其變化較多
例如將boxplot中添加上圖中的資料點也可以
只需要將geom = "violin"改成geom = "boxplot"

```R=6
qplot(NAME,NUM,data = PointData, +
geom = "boxplot",fill = NAME,main = "各廠家點數") +
geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center', +
dotsize=0.3)
```
有時候大家也會用添加一些亂數排列的方式來呈現分布

將 geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center', dotsize=0.3)
改成
geom_jitter(height = 0.2, width = 0.2)
```R=7
geom_jitter(height = 0.2, width = 0.2)
```
Excel、Origin、Sigmaplot、GraphPad等軟體,
不需要編程、只要點擊介面按鈕就可以繪製圖表,卻喪失一定的靈活性。
你可以改變顏色、字體和標題,但僅限於軟體所提供的那些元素。
這些軟體只能由你去適應它的操作規則、讓你使用現有的圖表,
而並不能創造新的圖表
像R、Matlab、Python等軟體,需要編程才能實現圖表的繪製,
這些軟體本身包含很多數據可視化的函數(function)或者包(package)
掌握代碼與算法,你也可以自己編寫函數設計新穎的圖表。
有機會一定推薦大家都學習R當作繪圖軟體的主力
想學習的可以參考[R語言網路免費基礎資料與個人推薦書單](/1TgzGGWGT_KLSvkDOwDmTw)
全文分享至
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