29  Diagramme plotten

In diesem Kapitel werden die Plotfunktionen des klassischen R vorgestellt. Sie erzeugen immernoch brauchbare Ergebnisse, und man kann viele Einstellungen vornehmen. Wenn Sie allerdings ein etwas komplexeres Diagramm aufbauen möchten, lohnt es sich nicht, die Spezialeinstellungen der klassischen Plotfunktionen zu durchstöbern. Schwenken Sie in diesem Falle lieber gleich zum moderneren ggplot() um, welches in Kapitel Kapitel 30 vorgestellt wird. So kommen Sie viel “einfacher” an Ihre Ziel.

Die universelle Funktion zum erstellen von Diagrammen heisst plot(). Mit ihr werden ein Großteil der Diagramme erstellt, und viele Funktionen rufen letztendlich auch nur plot() auf.

Da plot() so universal ist, nimmt sie viele Parameter entgegen. Die nachfolgende Tabelle zeigt diese Parameter in einer Übersicht. Viele der Parameter sind auch in weiteren Plotfunktionen implementiert. Es kann dennoch nie schaden, sich mit ?barplot in der R-Konsole die explizieten Parameter zu vergegenwärtigen.


Parameter der Funktion plot()
Parameter Argumente / Beschreibung Beispiel
type legt den Diagrammtyp fest type="p"
(mittlerweile veraltet, l = Liniendiagramm
funktioniert aber noch) p = Punktdiagramm
b = (both) Kombination aus l und p
s = Stufendiagramm
h = Histogramm-artig(!)
n = keine Darstellung
col Füllfarbe col="blue"
(colors() zeigt alle Farben) col="#112233" (RGB)
gray = schwarz bis gray99 = weiß col="gray77"
main Überschrift main="Mein Plot"
sub Untertitel main="Abbildung 12"
xlab Beschriftung der X-Achse xlab="Jahrgänge"
ylab Beschriftung der Y-Achse ylab="Häufigkeit"
xlim Start- und Endwert der X-Achse xlim=c(2,10)
ylim Start- und Endwert der Y-Achse ylim=c(0,100)
xaxt X-Achse komplett unbeschriftet xaxt="n"
yaxt Y-Achse komplett unbeschriftet yaxt="n"
pch Darstellungssymbol pch=4
(
cex Symbolgröße cex=2
lty Linientyp lty=1
(
lwd Strichstärke der Linien lwd=3
bty Boxtyp, setzt Rahmen ums Plot bty="o"
n = kein Rahmen
o = komplett
C = oben, unten und links
L = unten und links
u = unten, rechts und links
7 = oben und rechts
(die Buchstaben sehen so aus wie der Rahmen)
font Fontformat font=2
1 = normal
2 = fett
3 = kursiv
5 = griechische Symbole


29.1 Punktwolke

Die Punktwolke wird mit besagter Funktion plot() erstellt. Ihr werden zwei Vektoren mit den entsprechenden x und y Werten übergeben.

# erzeuge Testwerte
x <- sort(rnorm(100, mean=12, sd=2))
y <- sort(rnorm(100, mean=140, sd=15))

# Plotten
plot(x,y) 

Über die Parameter aus der Tabelle kann das Plot aufgehübscht werden.

plot(x,y, col="blue", 
          ylab="Körpergröße", xlab="Alter", 
          main="Ein Plot mit R base",
          sub="Dieses Plot wurde aus Zufallswerten erstellt",
          pch=13) 

Mit der Funktion abline() kann dem Plot eine Gerade hinzugefügt werden, z.B. eine Regressionsgerade. Die Funktion benötigt als Angaben den Schnitt durch die Y-Achse sowie den Steigungswert. Die Funktion lm() liefert für Regressionsgeraden genau diese Werte.

# Regressionswerte von Körpergröße ~ Alter
lm(y~x)
## 
## Call:
## lm(formula = y ~ x)
## 
## Coefficients:
## (Intercept)            x  
##      55.563        7.096

Das heisst, wir rufen die Funktion innerhalb von abline() auf:

plot(x,y, col="blue", 
          ylab="Körpergröße", xlab="Alter", 
          main="Ein Plot mit R base",
          sub="Dieses Plot wurde aus Zufallswerten erstellt",
          pch=13) 
abline(lm(y~x))

In rot sieht sie evtl. besser aus:

plot(x,y, col="blue", 
          ylab="Körpergröße", xlab="Alter", 
          main="Ein Plot mit R base",
          sub="Dieses Plot wurde aus Zufallswerten erstellt",
          pch=13) 
abline(lm(y~x), col="red")

Mit der Funktion lines() können Linien hinzugefügt werden. Dafür übergeben wir die entsprechenden Koordinaten des Start- und Endpunkts. So können wir z.B. den Mittelwert für Alter markieren.

# Mittelwer als x-Koordinate
mx <- mean(x)

# Berechne Schnittpunkt mit Regressionsgeraden
ymx <-  coef(lm(y~x))[1] + mx*coef(lm(y~x))[2]

plot(x,y, col="blue", 
          ylab="Körpergröße", xlab="Alter", 
          main="Ein Plot mit R base",
          sub="Dieses Plot wurde aus Zufallswerten erstellt",
          pch=13) 
abline(lm(y~x), col="red")

# Füge Mittelwertlinie hinzu
lines(x=c(mx, mx), y=c(0, ymx), lty=3)

Mit der Funktion polygon() können Polygone hinzugefügt werden.

# Mittelwer als x-Koordinate
mx <- mean(x)

# Berechne Schnittpunkt mit Regressionsgeraden
ymx <-  coef(lm(y~x))[1] + mx*coef(lm(y~x))[2]

plot(x,y, col="blue", 
          ylab="Körpergröße", xlab="Alter", 
          main="Ein Plot mit R base",
          sub="Dieses Plot wurde aus Zufallswerten erstellt",
          pch=13) 
abline(lm(y~x), col="red")

# Füge Mittelwertlinie hinzu
lines(x=c(mx, mx), y=c(0, ymx), lty=3)

# füge Polygon hinzu
polygon(x=c(x, max(x), min(x)), y=c(y, 0, 0), col="snow2")

So kann ein Diagramm der Standardnormalverteilung erstellt werden.

# erzeuge 10.000 Zufallswerte der Standardnormalverteilung
x <- sort(rnorm(10000))

# erzeuge die passenden Dichterwerte
y <- dnorm(x)

# beginne mit Plot
plot(x, y, ylab="Dichtefunktion", xlab="x", main="Die Standardnormalverteilung",
     sub="Bereich von 1 Standardabweichung") 

# füge gefülltes Polygon hinzu
polygon(x=c(x, max(x), min(x)), y=c(y, 0,0 ), col="snow2") 

# füge 1 Standardabweichung hinzu
lines(x=c(-1, -1), y=c(0, dnorm(-1)), lty=3)
lines(x=c(1, 1), y=c(0, dnorm(1)), lty=3)

# füge Polygon für 1. Standardbweichung hinzu
xsd1 <- x[x<1 & x>-1]
ysd1 <- dnorm(xsd1)
polygon(x=c(xsd1, max(xsd1), min(xsd1)), y=c(ysd1, 0, 0 ), col="green") 

Der Bereich von zwei Standardabweichungen kann wie folgt hinzugefügt werden. Dies “übermalt” jedoch die grüne Fläche.

plot(x, y, ylab="Dichtefunktion", xlab="x", main="Die Standardnormalverteilung",
     sub="Bereich von 2 Standardabweichungen") 

# füge 2. Standardabweichung hinzu
lines(x=c(-2, -2), y=c(0, dnorm(-2)), lty=6)
lines(x=c(2, 2), y=c(0, dnorm(2)), lty=6)

# füge Polygon für 2. Standardabweichung
# dies übermalt das 1. Polygon
xsd2 <- x[x<2 & x>-2]
ysd2 <- dnorm(xsd2)
polygon(x=c(xsd2, max(xsd2), min(xsd2)), y=c(ysd2, 0, 0 ), col="blue") 

Liegen mehrere Variablen in einem Datenframe vor, stellt plot() nach Kombinationen getrennt dar.

x <- data.frame(Lesetest = sort(rnorm(100, mean=20, sd=6)),
                Rechentest = rnorm(100, mean=15, sd=12),
                Rechtschreibung = sort(rnorm(100, mean=21, sd=4))
)

plot(x)

Je mehr Variablen vorliegen, desto komplexer wird der Plot.

x <- data.frame(Lesetest = sort(rnorm(100, mean=20, sd=6)),
                Rechentest = rnorm(100, mean=15, sd=12),
                Rechtschreibung = sort(rnorm(100, mean=21, sd=4)),
                Grammatikfehler = sort(rnorm(100, mean=21, sd=4), decreasing=T)
)

plot(x)

Mit Farben kann man es etwas aufhübschen.

x <- data.frame(Lesetest = sort(rnorm(100, mean=20, sd=6)),
                Rechentest = rnorm(100, mean=15, sd=12),
                Rechtschreibung = sort(rnorm(100, mean=21, sd=4)),
                Grammatikfehler = sort(rnorm(100, mean=21, sd=4), decreasing=T)
)

plot(x, col=rainbow(3))

29.2 verfügbare Farben

Die Funktion colors() zeigt die verfügbaren Farben an.

# zeige verfügbare Farben an
colors()
##   [1] "white"                "aliceblue"            "antiquewhite"        
##   [4] "antiquewhite1"        "antiquewhite2"        "antiquewhite3"       
##   [7] "antiquewhite4"        "aquamarine"           "aquamarine1"         
##  [10] "aquamarine2"          "aquamarine3"          "aquamarine4"         
##  [13] "azure"                "azure1"               "azure2"              
##  [16] "azure3"               "azure4"               "beige"               
##  [19] "bisque"               "bisque1"              "bisque2"             
##  [22] "bisque3"              "bisque4"              "black"               
##  [25] "blanchedalmond"       "blue"                 "blue1"               
##  [28] "blue2"                "blue3"                "blue4"               
##  [31] "blueviolet"           "brown"                "brown1"              
##  [34] "brown2"               "brown3"               "brown4"              
##  [37] "burlywood"            "burlywood1"           "burlywood2"          
##  [40] "burlywood3"           "burlywood4"           "cadetblue"           
##  [43] "cadetblue1"           "cadetblue2"           "cadetblue3"          
##  [46] "cadetblue4"           "chartreuse"           "chartreuse1"         
##  [49] "chartreuse2"          "chartreuse3"          "chartreuse4"         
##  [52] "chocolate"            "chocolate1"           "chocolate2"          
##  [55] "chocolate3"           "chocolate4"           "coral"               
##  [58] "coral1"               "coral2"               "coral3"              
##  [61] "coral4"               "cornflowerblue"       "cornsilk"            
##  [64] "cornsilk1"            "cornsilk2"            "cornsilk3"           
##  [67] "cornsilk4"            "cyan"                 "cyan1"               
##  [70] "cyan2"                "cyan3"                "cyan4"               
##  [73] "darkblue"             "darkcyan"             "darkgoldenrod"       
##  [76] "darkgoldenrod1"       "darkgoldenrod2"       "darkgoldenrod3"      
##  [79] "darkgoldenrod4"       "darkgray"             "darkgreen"           
##  [82] "darkgrey"             "darkkhaki"            "darkmagenta"         
##  [85] "darkolivegreen"       "darkolivegreen1"      "darkolivegreen2"     
##  [88] "darkolivegreen3"      "darkolivegreen4"      "darkorange"          
##  [91] "darkorange1"          "darkorange2"          "darkorange3"         
##  [94] "darkorange4"          "darkorchid"           "darkorchid1"         
##  [97] "darkorchid2"          "darkorchid3"          "darkorchid4"         
## [100] "darkred"              "darksalmon"           "darkseagreen"        
## [103] "darkseagreen1"        "darkseagreen2"        "darkseagreen3"       
## [106] "darkseagreen4"        "darkslateblue"        "darkslategray"       
## [109] "darkslategray1"       "darkslategray2"       "darkslategray3"      
## [112] "darkslategray4"       "darkslategrey"        "darkturquoise"       
## [115] "darkviolet"           "deeppink"             "deeppink1"           
## [118] "deeppink2"            "deeppink3"            "deeppink4"           
## [121] "deepskyblue"          "deepskyblue1"         "deepskyblue2"        
## [124] "deepskyblue3"         "deepskyblue4"         "dimgray"             
## [127] "dimgrey"              "dodgerblue"           "dodgerblue1"         
## [130] "dodgerblue2"          "dodgerblue3"          "dodgerblue4"         
## [133] "firebrick"            "firebrick1"           "firebrick2"          
## [136] "firebrick3"           "firebrick4"           "floralwhite"         
## [139] "forestgreen"          "gainsboro"            "ghostwhite"          
## [142] "gold"                 "gold1"                "gold2"               
## [145] "gold3"                "gold4"                "goldenrod"           
## [148] "goldenrod1"           "goldenrod2"           "goldenrod3"          
## [151] "goldenrod4"           "gray"                 "gray0"               
## [154] "gray1"                "gray2"                "gray3"               
## [157] "gray4"                "gray5"                "gray6"               
## [160] "gray7"                "gray8"                "gray9"               
## [163] "gray10"               "gray11"               "gray12"              
## [166] "gray13"               "gray14"               "gray15"              
## [169] "gray16"               "gray17"               "gray18"              
## [172] "gray19"               "gray20"               "gray21"              
## [175] "gray22"               "gray23"               "gray24"              
## [178] "gray25"               "gray26"               "gray27"              
## [181] "gray28"               "gray29"               "gray30"              
## [184] "gray31"               "gray32"               "gray33"              
## [187] "gray34"               "gray35"               "gray36"              
## [190] "gray37"               "gray38"               "gray39"              
## [193] "gray40"               "gray41"               "gray42"              
## [196] "gray43"               "gray44"               "gray45"              
## [199] "gray46"               "gray47"               "gray48"              
## [202] "gray49"               "gray50"               "gray51"              
## [205] "gray52"               "gray53"               "gray54"              
## [208] "gray55"               "gray56"               "gray57"              
## [211] "gray58"               "gray59"               "gray60"              
## [214] "gray61"               "gray62"               "gray63"              
## [217] "gray64"               "gray65"               "gray66"              
## [220] "gray67"               "gray68"               "gray69"              
## [223] "gray70"               "gray71"               "gray72"              
## [226] "gray73"               "gray74"               "gray75"              
## [229] "gray76"               "gray77"               "gray78"              
## [232] "gray79"               "gray80"               "gray81"              
## [235] "gray82"               "gray83"               "gray84"              
## [238] "gray85"               "gray86"               "gray87"              
## [241] "gray88"               "gray89"               "gray90"              
## [244] "gray91"               "gray92"               "gray93"              
## [247] "gray94"               "gray95"               "gray96"              
## [250] "gray97"               "gray98"               "gray99"              
## [253] "gray100"              "green"                "green1"              
## [256] "green2"               "green3"               "green4"              
## [259] "greenyellow"          "grey"                 "grey0"               
## [262] "grey1"                "grey2"                "grey3"               
## [265] "grey4"                "grey5"                "grey6"               
## [268] "grey7"                "grey8"                "grey9"               
## [271] "grey10"               "grey11"               "grey12"              
## [274] "grey13"               "grey14"               "grey15"              
## [277] "grey16"               "grey17"               "grey18"              
## [280] "grey19"               "grey20"               "grey21"              
## [283] "grey22"               "grey23"               "grey24"              
## [286] "grey25"               "grey26"               "grey27"              
## [289] "grey28"               "grey29"               "grey30"              
## [292] "grey31"               "grey32"               "grey33"              
## [295] "grey34"               "grey35"               "grey36"              
## [298] "grey37"               "grey38"               "grey39"              
## [301] "grey40"               "grey41"               "grey42"              
## [304] "grey43"               "grey44"               "grey45"              
## [307] "grey46"               "grey47"               "grey48"              
## [310] "grey49"               "grey50"               "grey51"              
## [313] "grey52"               "grey53"               "grey54"              
## [316] "grey55"               "grey56"               "grey57"              
## [319] "grey58"               "grey59"               "grey60"              
## [322] "grey61"               "grey62"               "grey63"              
## [325] "grey64"               "grey65"               "grey66"              
## [328] "grey67"               "grey68"               "grey69"              
## [331] "grey70"               "grey71"               "grey72"              
## [334] "grey73"               "grey74"               "grey75"              
## [337] "grey76"               "grey77"               "grey78"              
## [340] "grey79"               "grey80"               "grey81"              
## [343] "grey82"               "grey83"               "grey84"              
## [346] "grey85"               "grey86"               "grey87"              
## [349] "grey88"               "grey89"               "grey90"              
## [352] "grey91"               "grey92"               "grey93"              
## [355] "grey94"               "grey95"               "grey96"              
## [358] "grey97"               "grey98"               "grey99"              
## [361] "grey100"              "honeydew"             "honeydew1"           
## [364] "honeydew2"            "honeydew3"            "honeydew4"           
## [367] "hotpink"              "hotpink1"             "hotpink2"            
## [370] "hotpink3"             "hotpink4"             "indianred"           
## [373] "indianred1"           "indianred2"           "indianred3"          
## [376] "indianred4"           "ivory"                "ivory1"              
## [379] "ivory2"               "ivory3"               "ivory4"              
## [382] "khaki"                "khaki1"               "khaki2"              
## [385] "khaki3"               "khaki4"               "lavender"            
## [388] "lavenderblush"        "lavenderblush1"       "lavenderblush2"      
## [391] "lavenderblush3"       "lavenderblush4"       "lawngreen"           
## [394] "lemonchiffon"         "lemonchiffon1"        "lemonchiffon2"       
## [397] "lemonchiffon3"        "lemonchiffon4"        "lightblue"           
## [400] "lightblue1"           "lightblue2"           "lightblue3"          
## [403] "lightblue4"           "lightcoral"           "lightcyan"           
## [406] "lightcyan1"           "lightcyan2"           "lightcyan3"          
## [409] "lightcyan4"           "lightgoldenrod"       "lightgoldenrod1"     
## [412] "lightgoldenrod2"      "lightgoldenrod3"      "lightgoldenrod4"     
## [415] "lightgoldenrodyellow" "lightgray"            "lightgreen"          
## [418] "lightgrey"            "lightpink"            "lightpink1"          
## [421] "lightpink2"           "lightpink3"           "lightpink4"          
## [424] "lightsalmon"          "lightsalmon1"         "lightsalmon2"        
## [427] "lightsalmon3"         "lightsalmon4"         "lightseagreen"       
## [430] "lightskyblue"         "lightskyblue1"        "lightskyblue2"       
## [433] "lightskyblue3"        "lightskyblue4"        "lightslateblue"      
## [436] "lightslategray"       "lightslategrey"       "lightsteelblue"      
## [439] "lightsteelblue1"      "lightsteelblue2"      "lightsteelblue3"     
## [442] "lightsteelblue4"      "lightyellow"          "lightyellow1"        
## [445] "lightyellow2"         "lightyellow3"         "lightyellow4"        
## [448] "limegreen"            "linen"                "magenta"             
## [451] "magenta1"             "magenta2"             "magenta3"            
## [454] "magenta4"             "maroon"               "maroon1"             
## [457] "maroon2"              "maroon3"              "maroon4"             
## [460] "mediumaquamarine"     "mediumblue"           "mediumorchid"        
## [463] "mediumorchid1"        "mediumorchid2"        "mediumorchid3"       
## [466] "mediumorchid4"        "mediumpurple"         "mediumpurple1"       
## [469] "mediumpurple2"        "mediumpurple3"        "mediumpurple4"       
## [472] "mediumseagreen"       "mediumslateblue"      "mediumspringgreen"   
## [475] "mediumturquoise"      "mediumvioletred"      "midnightblue"        
## [478] "mintcream"            "mistyrose"            "mistyrose1"          
## [481] "mistyrose2"           "mistyrose3"           "mistyrose4"          
## [484] "moccasin"             "navajowhite"          "navajowhite1"        
## [487] "navajowhite2"         "navajowhite3"         "navajowhite4"        
## [490] "navy"                 "navyblue"             "oldlace"             
## [493] "olivedrab"            "olivedrab1"           "olivedrab2"          
## [496] "olivedrab3"           "olivedrab4"           "orange"              
## [499] "orange1"              "orange2"              "orange3"             
## [502] "orange4"              "orangered"            "orangered1"          
## [505] "orangered2"           "orangered3"           "orangered4"          
## [508] "orchid"               "orchid1"              "orchid2"             
## [511] "orchid3"              "orchid4"              "palegoldenrod"       
## [514] "palegreen"            "palegreen1"           "palegreen2"          
## [517] "palegreen3"           "palegreen4"           "paleturquoise"       
## [520] "paleturquoise1"       "paleturquoise2"       "paleturquoise3"      
## [523] "paleturquoise4"       "palevioletred"        "palevioletred1"      
## [526] "palevioletred2"       "palevioletred3"       "palevioletred4"      
## [529] "papayawhip"           "peachpuff"            "peachpuff1"          
## [532] "peachpuff2"           "peachpuff3"           "peachpuff4"          
## [535] "peru"                 "pink"                 "pink1"               
## [538] "pink2"                "pink3"                "pink4"               
## [541] "plum"                 "plum1"                "plum2"               
## [544] "plum3"                "plum4"                "powderblue"          
## [547] "purple"               "purple1"              "purple2"             
## [550] "purple3"              "purple4"              "red"                 
## [553] "red1"                 "red2"                 "red3"                
## [556] "red4"                 "rosybrown"            "rosybrown1"          
## [559] "rosybrown2"           "rosybrown3"           "rosybrown4"          
## [562] "royalblue"            "royalblue1"           "royalblue2"          
## [565] "royalblue3"           "royalblue4"           "saddlebrown"         
## [568] "salmon"               "salmon1"              "salmon2"             
## [571] "salmon3"              "salmon4"              "sandybrown"          
## [574] "seagreen"             "seagreen1"            "seagreen2"           
## [577] "seagreen3"            "seagreen4"            "seashell"            
## [580] "seashell1"            "seashell2"            "seashell3"           
## [583] "seashell4"            "sienna"               "sienna1"             
## [586] "sienna2"              "sienna3"              "sienna4"             
## [589] "skyblue"              "skyblue1"             "skyblue2"            
## [592] "skyblue3"             "skyblue4"             "slateblue"           
## [595] "slateblue1"           "slateblue2"           "slateblue3"          
## [598] "slateblue4"           "slategray"            "slategray1"          
## [601] "slategray2"           "slategray3"           "slategray4"          
## [604] "slategrey"            "snow"                 "snow1"               
## [607] "snow2"                "snow3"                "snow4"               
## [610] "springgreen"          "springgreen1"         "springgreen2"        
## [613] "springgreen3"         "springgreen4"         "steelblue"           
## [616] "steelblue1"           "steelblue2"           "steelblue3"          
## [619] "steelblue4"           "tan"                  "tan1"                
## [622] "tan2"                 "tan3"                 "tan4"                
## [625] "thistle"              "thistle1"             "thistle2"            
## [628] "thistle3"             "thistle4"             "tomato"              
## [631] "tomato1"              "tomato2"              "tomato3"             
## [634] "tomato4"              "turquoise"            "turquoise1"          
## [637] "turquoise2"           "turquoise3"           "turquoise4"          
## [640] "violet"               "violetred"            "violetred1"          
## [643] "violetred2"           "violetred3"           "violetred4"          
## [646] "wheat"                "wheat1"               "wheat2"              
## [649] "wheat3"               "wheat4"               "whitesmoke"          
## [652] "yellow"               "yellow1"              "yellow2"             
## [655] "yellow3"              "yellow4"              "yellowgreen"

Der Output ist 657 Farben lang.

# wieviele Farben gibt es?
length(colors())
## [1] 657

Zu erwähnen ist noch die Farbe gray, die in den Abstufungen gray0 (=schwarz) bis gray99 (= weiß) knapp 99 Grauschattierungen ermöglicht. Dies ist bei schwarz-weiß Publikationen sehr hilfreich.

Soll es möglichst bunt sein, erzeugt die Funktion rainbow() die gewünschte Anzahl an Farben.

Eine Übersicht der Farben in “echten Farbtönen” findet sich bei Björn Walther: https://www.bjoernwalther.com/farben-in-r-der-col-befehl/

29.2.1 Histogram

Ein Histogram wird mit der Funktion hist() erstellt. Plotten wir ein Histogramm der Variable Alter im Beispieldatensatz pf8.

# lade Datensatz "pf8"
load(url("https://www.produnis.de/R/pf8.RData"))

# erstelle Histogramm von Variable "Alter" aus Datensatz "pf8"
hist(pf8$Alter)

Zum Vergleich:

# zum Vergleich plot()
plot(pf8$Alter, type="h")

Wie Sie sehen ist das plot()-Resultat nur entfernt dem Histogram ähnlich.

Die Klassengröße des Histograms kann mit dem Parameter breaks() übergeben werden. Entweder schreiben wir die Anzahl der “Balken”, dann versucht R das “möglichst gut” auszuführen, oder wir übergeben einen Vektor mit den konkreten Breakpunkten.

# Histogramm mit "möglichst" 4 Balken
hist(pf8$Alter, breaks=4)

Wie Sie sehen stellt R dennoch 5 Balken dar, weil es so “besser” aussieht als mit nur 4 Balken. Die Anzahl der Balken ist also kein konkreter Befehl, sondern eher ein Serviervorschlag.

Über die Parameter kann der Plot nun aufgehübscht werden.

# Histogramm mit "möglichst" 4 Balken
# in schön
hist(pf8$Alter, breaks=4, 
     # Überschrift
     main="Mein Histogramm",
     # Unterschrift
     sub="Abbildung x.y: Ein Histogramm",
               # X-achse
               xlab="Alter in Jahren",
               # Y-Achse
               ylab="Häufigkeit",
               # blaue Balken
               col="blue")

29.3 Kreisdiagramm

Ein Kreisdiagramm wird mit der Funktion pie() erzeugt. Die Funktion benötigt einen Vektor mit den Anteilsgrößen.

# Kreisdiagramm 60 / 40
pie(c(60,40))

Soll z.B. ein Kreisdiagramm aus einem Faktor erzeugt werden, gelingt dies über die Integration der Funktion table().

# Kreisdiagramm von "Geschlecht" in "pf8"
pie(table(pf8$Geschlecht))

Mit den Parametern col, clockwise und labels können Sie weitere Anpassungen vornehmen.

pie(c(60,40), labels=c("ja", "nein"), col=c("azure", "coral"))

pie(table(pf8$Geschlecht), clockwise=TRUE, col=c("burlywood", "chartreuse","black"))

Und auch lustige Dinge kann man plotten1:

par(mar = c(0, 1, 0, 1))
pie(
  c(280, 60, 20),
  c('Sky', 'Sunny side of pyramid', 'Shady side of pyramid'),
  col = c('#0292D8', '#F7EA39', '#C4B632'),
  init.angle = -50, border = NA
)

29.4 Säulendiagramm

Säulendiagramme werden mit der Funktion barplot() erstellt. Sie benötigt einen Vektor mit den jeweiligen Ausprägungen der Säulen sowie optional die Namen der Säulen über den Parameter names.arg:

# Säulendiagramm 
barplot(c(10,40,20), names.arg=c("Dritter", "Erster", "Zweiter"))

Liegen die Daten als Faktor vor, können sie mit Hilfe der Funktion table() übergeben werden.

# Säulendiagramm von "Standort" in "pf8"
barplot(table(pf8$Standort))

Liegen die Daten als wide table vor (z.B als Matrix mit bedeutsamen rownames), so wie unsere Matrix der Pflegeberufe, erstellt barplot() gruppierte Säulen. Über das Argument legend.text können die Reihennamen übergeben werden.

# Säulendiagramm der Matrix Pflegeberufe
barplot(Pflegeberufe, beside=T, col=rainbow(5), legend.text = rownames(Pflegeberufe))

Wird der Parameter beside weggelassen (entspricht FALSE), werden die Reihen in einer gemeinsamen Säule zusammengefasst.

# Säulendiagramm der Matrix Pflegeberufe
barplot(Pflegeberufe, col=rainbow(5), legend.text = rownames(Pflegeberufe))

Das entspricht vom Prinzip her der Abbildung Abbildung 7.1.

29.5 Balkendiagramm

Balkendiagramme werden genau so erstellt wie Säulendiagramme, nämlich über die Funktion barplot() mit dem Parameter horiz=TRUE.

# Balkendiagramm der Matrix Pflegeberufe
# diesmal Schwarz-weiss
barplot(Pflegeberufe, 
            # schalte um auf "Balkendiagramm"
            horiz=TRUE, 
            # Graustufen   führende 0 kann weggelassen werden
            col=gray(c(.1, .2, .3, .4, .5)), 
            legend.text = rownames(Pflegeberufe))

# Balkendiagramm "category" aus "mma"
# diesmal Schwarz-weiss
barplot(table(mma$Kategorie), 
         horiz=TRUE, 
         col=rainbow(7), 
         # Legende aus Faktorenlevels
         legend.text = levels(mma$Kategorie))

29.6 Boxplot

Boxplots können mit der Funktion boxplot() erstellt werden.

# lade Datensatz
load(url("https://www.produnis.de/R/nw.RData"))

# Boxplot des Alters in Datensatz "nw"
boxplot(nw$age)

Die Funktion erkennt auch die Syntax “erklärt durch”.

# Boxplot des Alters in Datensatz "nw" erklärt durch "sex"
boxplot(age ~ sex, data=nw)

Über die Parameter frame, border, col und notch können weitere Anpassungen erfolgen.

boxplot(age ~ sex, data=nw, frame = FALSE, border="blue", horizontal = TRUE)

boxplot(age ~ sex, data=nw, frame = FALSE, col=c("green", "red"), notch = TRUE)

Weitere innere Gruppierungen können mit einem Sternchen * übergeben werden.

boxplot(age~sex*timework, data=nw, col=c("blue", "skyblue"), notch = TRUE)
## Warning in (function (z, notch = FALSE, width = NULL, varwidth = FALSE, : einige
## notches liegen außerhalb der hinges ('box'): evtl. notch=FALSE setzen

29.7 Diagramme speichern

Zum Speichern der Diagramme bietet die Formate jpeg, png, bmp und tiff an. Und genau so heissen auch die jeweiligen Speicherfunktionen. Dieser Befehl speichert das Diagramm im Format png:

# Speichere nachfolgendes als PNG
png("Testplot.png", width = 500, height = 500, units = "px", pointsize = 12)

# erzeuge Diagramm
pie(c(60,40))

# speichern abschließen 
dev.off()

Wie Sie sehen wird zunächst die Funktion png() aufgerufen. In ihr wird der Dateiname des Diagramms sowie dessen Dimensionen angegeben. Anschließend folgt der Aufruf der Plotbefehle, in diesem Falle pie(). Mit dem Befehl dev.off() (für device off ) wird das Speichern abgeschlossen. Die eigentlichen Diagrammbefehle müssen also zwischen der Speicherfunktion (png()) und dev.off() stehen.

Soll das Diagramm als jpeg gespeichert werden, lautet die Befehlskette entsprechend:

# Speichere nachfolgendes als JPEG
jpeg("Testplot2.jpg", width = 500, height = 500, units = "px", pointsize = 12)

# erzeuge Diagramm
barplot(c(10,40,20), names.arg=c("Dritter", "Erster", "Zweiter"))

# speichern abschließen
dev.off()

Genau so funktionieren auch die Funktionen bmp() und tiff(), aber diese Formate verwendet heute eigentlich niemand mehr.


  1. https://www.shirin-glander.de/2017/09/moving-my-blog-to-blogdown/↩︎