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继上次跟大家分享了云雨图和分组直方图之后，今天再跟大家介绍一种适用于统计描述的高颜值图——环状直方图和散点图。它其实是将分组直方图跟分组散点图组合在一起的图。接下来我们开始学习。
install.packages("circlize")#安装包
library(circlize)#加载包
circos.par("track.height"=0.3)#设置最外圈宽度
set.seed(66)#设种子数data=data.frame(x=rnorm(666,mean=0,sd=1),y=runif(666,min=2,max=6),fac=sample(letters[1:8], 666, replace = TRUE))#生成数据
查看数据图片x,y是连续变量，fac是分类变量，总共有8个类别
attach(data)
circos.initialize(factor=fac,x=x)#圆形布局
circos.track(factors = fac, y =y, panel.fun = function(x, y){ circos.text(CELL_META$xcenter, CELL_META$cell.ylim[1.5] + uy(20.5,"mm"), CELL_META$sector.index,cex=1.0,col="black") circos.axis(labels.cex = 0.6) })circos.trackPoints(fac,x,y,col="darkslategray3",pch=17,cex=0.5)#散点图
circos.trackHist(fac,x,col="deeppink")#直方图
detach(data)
图片
结果解读：图形被分成了8小块，每个小块分别代表fac中的一种类型，通过这个图我们可以清楚地看出fac的每一个类别中y的频数分布及x与y的散点分布。
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